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最近Google的Nano Banana Pro又破圈了。4K高清、文字渲染清晰、能上傳14張參考圖、還能實時聯(lián)網(wǎng)搜索——這些能力確實讓人眼前一亮,很多人說這是目前最強的圖像生成模型之一。
不過,現(xiàn)在更多人還是把Nano Banana Pro作為玩具,去跟風(fēng)一般測試模型的PPT生成能力、生成不同風(fēng)格的照片等等,但還少有真正把Nano Banana Pro作為一個真正商用的設(shè)計工具了。這里面的一個原因是,Gemini或者Google AI Studio這樣對話式的產(chǎn)品形態(tài)沒有真正把像Nano Banana Pro這樣的圖像模型在設(shè)計上的能力榨干淘盡。
這讓我想起AI編程工具的演變。在去年時,Claude 3.5和GPT o系列模型的編程能力開始明顯增強,但如果只是在網(wǎng)頁里聊天寫代碼,效率還是不夠。真正讓AI編程爆發(fā)的,是Cursor、Claude Code這樣的Agent產(chǎn)品——它們不只是接了個API,而是提供了完整的開發(fā)工作流:理解項目結(jié)構(gòu)、多文件編輯、自動測試、版本控制等等。
設(shè)計也是一樣的邏輯。
Nano Banana Pro能生成很棒的圖片,但生成之后呢?客戶說"把這個英文標題改成中文"、"雪花換個顏色"、"logo放左上角"——你要么重新生成碰運氣,要么導(dǎo)到PS里手動改。這不是設(shè)計的真實工作流。
Lovart做的事情,在我看來,很像是設(shè)計界的Cursor。
它不只是接入了Nano Banana Pro這樣的強模型,更重要的是提供了專業(yè)化的設(shè)計工作流——從生成到編輯到導(dǎo)出,讓AI第一次能真正"做完"設(shè)計,而不只是出個圖。
可以說,Lovart是目前市面上唯一真正可用的Design Agent了。
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設(shè)計的真實場景:出圖只是第一步
我最近在做一些圣誕相關(guān)的產(chǎn)品設(shè)計,深刻體會到傳統(tǒng)AI出圖工具的局限。
生成一張圣誕海報很容易,現(xiàn)在無論是用Google的Nano Banana Pro,還是OpenAIGPT 1.5 Image,抑或是字節(jié)的Seedream 4.5都能做得不錯了。但真實的設(shè)計場景遠不止生成這一步。
比如:
客戶看到初稿說"這個'Merry Christmas'能改成'圣誕快樂'嗎?"
品牌方說"雪花太多了,能不能只保留左邊的,右邊換成星星?"
運營說"需要出3個尺寸:方形、豎版、橫版,還要貼到手機樣機里"
傳統(tǒng)AI工具怎么辦?
方案A:重新生成。改prompt,祈禱新生成的圖能保持原來的風(fēng)格和構(gòu)圖,還能滿足新要求。通常要試十幾次才能碰運氣。
方案B:導(dǎo)到PS里改。但AI生成的圖是"燒死的",圖層、元素、文字都融在一起了,你要重新?lián)笀D、找字體、調(diào)顏色,幾十分鐘過去了。
這就是為什么很多設(shè)計師說"AI只能做參考,不能直接用"。不是AI生成的質(zhì)量不夠,是后續(xù)的編輯工作流跟不上。
Lovart的四大獨家編輯能力——Text Edit、Touch Edit、Edit Elements、Mockup——就是為了解決這個問題。
讓我用一個真實案例來說明。
一個悉尼圣誕廣告案例,把Lovart的能力講清楚
我最近人在悉尼,臨近圣誕節(jié)了,我發(fā)現(xiàn)在南半球的夏天過圣誕是一個很獨特的體驗,我都有些好奇怎么悉尼旅游局沒把這個獨特的點拿出來做旅游宣傳的。
所以,那我就來替他們試試好了。我的需求是做一套圣誕營銷視覺,要體現(xiàn)澳大利亞特色——袋鼠拉雪橇這種南半球的圣誕氛圍。
第一步:用Nano Banana Pro生成初稿
我在Lovart里輸入了一個比較簡單的prompt:
悉尼圣誕廣告海報,主視覺是袋鼠拉著雪橇,背景是悉尼歌劇院和海港大橋,
夏日陽光下的圣誕氛圍,金色沙灘和藍天,溫暖明亮的色調(diào),
專業(yè)攝影風(fēng)格,4K高清,文字:"Sydney Christmas 2025"
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Nano Banana Pro生成的圖片質(zhì)量確實很高。4K分辨率,細節(jié)豐富——袋鼠皮毛的質(zhì)感、沙灘的顆粒、海面的波光、悉尼地標的建筑細節(jié)都很清晰。而且"Sydney Christmas 2025"這幾個字的渲染特別清晰,金色文字的描邊和陰影效果都很到位,這是其他圖像模型很難做到的。
但這只是第一步。
第二步:Text Edit「編輯文字」 - 直接改圖里的字
目前的海報上的文字內(nèi)容是英文的,而且信息有些太簡單了。所以我想調(diào)整下:標題要改成"悉尼圣誕 2025",下面要加一行副標題"南半球的夏日圣誕"。
在傳統(tǒng)工具里,這意味著要么重新生成碰運氣(還得祈禱袋鼠和悉尼地標的位置構(gòu)圖不變),要么導(dǎo)到PS里重新做文字。
在Lovart里,我點擊「編輯文字」,它自動識別并提取了圖片中的所有文字。
我直接在右側(cè)面板里改:
"Sydney Christmas" → "悉尼圣誕 2025"
"2025" → "南半球的夏日圣誕"
神奇的地方在于:中英文切換,文字的質(zhì)感、陰影、立體效果幾乎都保持原樣。
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這個功能解決了設(shè)計師最頭疼的問題之一:找字體和做特效。以前在PS里可能要花半小時調(diào)樣式,現(xiàn)在幾秒鐘搞定。
第三步:Touch Edit「精準編輯」- 調(diào)整局部元素
這一步展示了Lovart最絲滑的交互方式。
我想調(diào)整幾個細節(jié),但很難用文字精確描述。用Touch Edit「精準編輯」,直接在畫布上cmd+點選就行了。
第一個改動:把袋鼠的圣誕帽改成金黃色+紅色的。
我cmd+點擊袋鼠的圣誕帽,輸入"改成金黃色+紅色",Lovart精準識別了圣誕帽這個局部,改完顏色后,帽子的質(zhì)感、光影、與袋鼠皮毛的銜接都很自然。
第二個改動:在雪橇上增加兩個禮物盒。
cmd+點擊雪橇,輸入"增加兩個禮物盒"。新增的禮物盒自動匹配了雪橇的透視角度、光線方向,看起來就像原本就在那里一樣。
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第三個改動:在天空區(qū)域增加悉尼旅游局的標志。
這次我沒有用文字描述位置,而是直接cmd+點擊天空的某個區(qū)域,說"在這里增加悉尼旅游局的標志"。Lovart自動理解了我選中的位置,把標志放在了合適的地方。
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這種「點選+對話」的方式,特別適合那些你很難用語言表達的場景。不用寫復(fù)雜的prompt去描述"畫面左上角偏右一點的位置",直接點那里就行。而且修改非常精準,不會影響其他部分。
如果用傳統(tǒng)方式重新生成,袋鼠的姿勢、雪橇的位置可能完全變了。Touch Edit「精準編輯」讓局部控制變得可控且絲滑。
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第四步:「編輯元素」- 拆圖層單獨編輯
大體的設(shè)計確定了,這張海報中的元素可能有你喜歡的,也可能有不喜歡的。
在公司和設(shè)計師打過交道的話,應(yīng)該都知道,設(shè)計師的源文件里會有一個設(shè)計稿完整的圖層。即方便調(diào)整,也便于后續(xù)在不同渠道復(fù)用。
在Lovart里,我點擊「編輯元素」,它自動把這張圖"炸開"成了多層:
底圖:海灘、藍天、悉尼地標建筑等背景元素
主體:袋鼠和雪橇(組合在一起)
文字:標題、副標題,以及右上角悉尼旅游局的信息
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每一層都可以單獨編輯:移動袋鼠的位置、調(diào)整背景的色調(diào)、替換文字、甚至單獨重新生成某一層。
比如我想換個背景,不影響袋鼠和文字;或者想調(diào)整袋鼠的位置,背景和文字保持不動——這在傳統(tǒng)工具里要么重新生成碰運氣,要么在PS里花大量時間摳圖。
這相當(dāng)于把一張"燒死的"AI生成圖,重新變成了可編輯的PSD文件。
對設(shè)計師來說,這意味著極大的自由度。你可以保留喜歡的部分,只改不滿意的部分,而不是全盤重來。
第五步:Mockup- 一鍵生成樣機
最后,我想看看這個設(shè)計放到不同場景里的效果。
我用Mockup功能測試了一下,把這張悉尼圣誕KV貼到了白色T恤和馬克杯上。
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Lovart會自動處理透視、材質(zhì)貼合、光影融合。比如貼到T恤上,袋鼠和雪橇?xí)匀桓S衣服的褶皺彎曲;貼到馬克杯上,會自動匹配杯體的弧度,看起來就像真的印在上面一樣。
除了T恤和馬克杯,Lovart還支持手機屏幕、海報框、巴士車身等多種樣機場景。如果用傳統(tǒng)方式制作這些效果圖,得找專門的mockup模板,或者在PS里一個一個調(diào)透視?,F(xiàn)在幾秒鐘就能生成。
從生成到編輯到導(dǎo)出,整個流程大概花了30分鐘。
如果用傳統(tǒng)方式——先AI生成,再PS調(diào)整,再找mockup模板——保守估計要3-5小時。而且還不一定能保證袋鼠拉雪橇這種特色元素每次都能生成得滿意。
這就是Design Agent和單純出圖工具的區(qū)別:不是能不能做,而是能不能更快更好地幫你做完。
兩個日常小案例:節(jié)假日主題設(shè)計
除了悉尼圣誕這種完整案例,Lovart在日常工作中也很實用。
我們的產(chǎn)品經(jīng)常要在節(jié)假日做些主題設(shè)計,這時候完全可以讓AI幫我們找靈感。我測試了兩個圣誕主題的設(shè)計:
案例一:APP圣誕主題改版
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我讓Lovart幫我把這個APP界面調(diào)整為圣誕主題風(fēng)格。可以看到,基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)沒變,但增添了圣誕設(shè)計元素——背景色改成深紅/酒紅,浮動面板改成圣誕卡片效果,按鈕顏色改成圣誕主題(酒紅、深綠、金色、白色等),還加入了圣誕裝飾元素(雪花、禮物盒、圣誕帽圖標)。
案例二:網(wǎng)站圣誕主題改版
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網(wǎng)站的圣誕主題也是同樣的思路。在基本不改變布局的情況下,只改變配色和裝飾元素,就能快速生成節(jié)日氛圍感。
這兩個案例的實用價值在于:
快速找靈感:節(jié)假日主題設(shè)計不用從零開始,AI能給你幾個方向
可以繼續(xù)調(diào)整:用Lovart的「編輯文字」、「精準編輯」等能力,把生成的效果改成你想要的樣子
對接開發(fā)流程:調(diào)整完成后,可以直接丟給Cursor或Claude Code做參考改版
這才是真正的設(shè)計+開發(fā)工作流:AI找靈感 → Lovart調(diào)整細節(jié) → 代碼工具實現(xiàn)。
為什么Nano Banana Pro在Lovart上最好用?
說回Nano Banana Pro。
這個模型本身確實很強:
4K高分辨率:細節(jié)豐富,放大不糊
文字渲染清晰:生成的文字可讀性高,不會糊成一團(這是很多圖像模型的痛點)
14張參考圖:可以上傳多張圖來"教"模型你想要的風(fēng)格
實時搜索集成:不像其他模型只用凍結(jié)的訓(xùn)練數(shù)據(jù),NBP能聯(lián)網(wǎng)搜最新信息
但為什么我說"在Lovart上最好用"?
因為Lovart的四大編輯能力,讓NBP的強大生成能力真正變成了可用的設(shè)計成果。
舉個例子:NBP能生成清晰的文字,但如果只是在Gemini網(wǎng)頁版生成,你還是改不了字。Lovart的「文字編輯」讓這個能力真正有用——生成的文字清晰,改起來也方便,中英文切換都不影響風(fēng)格。
再比如:NBP能生成4K高清圖,但如果只能整張圖重新生成,高清也沒太大意義。Lovart的「精準編輯」和「編輯元素」讓你能在4K的基礎(chǔ)上精修細節(jié),保留滿意的部分。
這就像Cursor之于Claude 3.5一樣。Claude 3.5能寫很好的代碼,但如果只是在網(wǎng)頁里聊天寫代碼,效率有限。Cursor提供了文件樹、多文件編輯、自動應(yīng)用修改這些能力,才讓Claude的代碼生成能力真正融入開發(fā)工作流。
強模型 + 專業(yè)工作流 = 真正可用的產(chǎn)品。
這是我使用Lovart最大的感受。
其他幾個值得一提的能力
除了四大編輯能力,Lovart還有一些讓我印象深刻的功能:
PPT生成和編輯
Lovart現(xiàn)在已經(jīng)可以完整地完成一份可直接使用的PPT。
我最近想做個視頻介紹Ilya的最新采訪,需要一份PPT輔助講解。我直接給Lovart發(fā)了這樣的提示詞:
幫我做一份卡通漫畫風(fēng)格的PPT介紹這個視頻中的內(nèi)容:
https://www.youtube.com/watch?v=aR20FWCCjAs
Lovart就自動開始工作了:

自動收集和整理信息:用獨家的Deep Research功能,自動去搜索和查看視頻相關(guān)信息,提取核心內(nèi)容
生成清晰的結(jié)構(gòu):自動搭建內(nèi)容大綱,邏輯順暢,適合視頻講解
統(tǒng)一視覺風(fēng)格:按我要求的"卡通漫畫風(fēng)格",調(diào)用Nano Banana Pro生成視覺效果非常出色的PPT圖片
高度可編輯:這是最關(guān)鍵的——生成后可以直接改文字、替換圖片、調(diào)整單頁布局
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這里要特別說一下:Nano Banana Pro設(shè)計PPT的視覺效果很出色,但一直有個致命痛點——生成后無法修改文字。
而Lovart的「編輯文字」能力完美解決了這個問題。我可以直接調(diào)整PPT里的文字內(nèi)容,標題、正文、注釋都能改,而且改完后視覺風(fēng)格完全保持一致。
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這意味著什么?這完全是個生產(chǎn)級的、真的可以用來做PPT的工具了。
除了視頻鏈接,Lovart還支持上傳PDF等文件作為資料來源。整體審美和可編輯性上,Lovart已經(jīng)更接近一份"生成后就能直接用"的成熟PPT。
相比NotebookLM這類工具,Lovart在視覺呈現(xiàn)和后續(xù)調(diào)整體驗上更完整。不只是能生成,更重要的是生成后能改,這才是真正可用的工作流。
Canvas as Context
Lovart有個"無限畫布"的設(shè)計,你可以把多個設(shè)計元素、參考圖、生成結(jié)果都放在畫布上。AI會持續(xù)分析畫布上的內(nèi)容,給出越來越相關(guān)的建議。
這個設(shè)計很符合設(shè)計師的真實工作方式——不是一次性生成一張圖就結(jié)束,而是在一個工作區(qū)里反復(fù)迭代、對比、調(diào)整。
自然語言交互
整個過程都可以用自然語言和AI對話。不需要記復(fù)雜的參數(shù)和語法,就像和設(shè)計師溝通一樣:"把左邊的雪花換成星星"、"整體色調(diào)偏暖一點"。
這降低了使用門檻,讓不懂設(shè)計軟件的人也能做出專業(yè)級的設(shè)計成果。
圣誕活動:NBP Unlimited,挺慷慨
說到這里,不得不提Lovart正在進行的圣誕活動(12.20-12.26)。
這可能是我最近見過AI工具里最慷慨的活動了:
會員低至4折,最高檔會員可享:
圖片模型:Nano Banana Pro、Nano Banana、Image 1.5、Seedream 4.5、Seedream 4、Midjourney v7 → 365天0積分無限用
視頻模型:Kling O1、Kling 2.6、Wan 2.6 → 365天0積分使用
更夸張的是圣誕特別Offer:
Starter年包:解鎖3天NBP Unlimited(老用戶&新用戶立享)
Basic月包:解鎖1天NBP Unlimited(老用戶&新用戶立享)
圣誕不只是打折,是直接給你Unlimited。
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算一下就知道有多劃算。平時用Nano Banana Pro、GPT 1.5 Image這些頂級模型,積分消耗很快,尤其是做商業(yè)項目的時候。這次活動直接給你Unlimited,一年內(nèi)隨便用,不用擔(dān)心積分不夠。
對于經(jīng)常做設(shè)計的人來說,這個活動確實值得上車。一次上車,全年盡情創(chuàng)作。
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我的推薦和思考
在AI大爆炸的這一年里,我測試過非常多產(chǎn)品,很多一開始很驚艷,但真正能留下來的并不多。
Lovart是少數(shù)那種第一次用就讓人眼前一亮,又能持續(xù)用下去的產(chǎn)品。
它在設(shè)計這個垂類里扎扎實實地往深處做。短短幾個月內(nèi)已經(jīng)積累了1000萬+專業(yè)用戶,ARR達到8000萬美元,口碑也一直很正向。
不只是接模型出圖,而是真正理解設(shè)計師的工作流程,把生成、編輯、導(dǎo)出這一整套流程打通了。「文字編輯」、「精準編輯」、「編輯元素」、Mockup這些獨家編輯能力,讓AI不只是出圖,而是能把設(shè)計真正做完。
這才是Design Agent的價值。在四大獨家編輯能力的加持下,Lovart已經(jīng)在國際范圍內(nèi)建立了良好口碑,正在成為AI設(shè)計領(lǐng)域的代表性產(chǎn)品。
適合誰用?
我覺得這幾類人會特別受益:
設(shè)計師:提升效率,把重復(fù)性工作交給AI,專注創(chuàng)意部分
小團隊/創(chuàng)業(yè)者:沒有專職設(shè)計師,但需要專業(yè)級設(shè)計成果
營銷/運營:經(jīng)常要做活動物料、社媒圖,Lovart能快速產(chǎn)出
內(nèi)容創(chuàng)作者:做視頻、做課程需要大量配圖,Lovart能節(jié)省很多時間
不適合誰?
如果你只是偶爾生成一兩張圖玩玩,可能用Gemini、ChatGPT會員就夠了。Lovart的價值在于完整工作流,如果用不到編輯功能,有點大材小用。
從Nano Banana Pro這樣的強模型,到Lovart這樣的Design Agent,我看到的是AI工具的進化方向:
不是比誰的模型更強,而是比誰能把模型的能力真正變成用戶手里的生產(chǎn)力。
就像編程領(lǐng)域,Cursor不是因為獨占某個模型才成功,而是因為它提供了更好的開發(fā)工作流。設(shè)計也是一樣,Lovart的價值不只是接入了NBP,而是真正理解了"設(shè)計"這件事——生成只是第一步,編輯、調(diào)整、導(dǎo)出才是真正的工作流。
到現(xiàn)在,Lovart已經(jīng)自然變成我使用頻率很高的工具之一。如果要選一個今年最常用、也最愿意在年底推薦的AI產(chǎn)品,它一定在名單里。
Lovart官網(wǎng):https://www.lovart.ai/
圣誕活動:12.20-12.26,會員低至4折
附:一些使用提示
如果你打算試試Lovart,這里有幾個我自己總結(jié)的使用技巧:
Prompt可以直接用中文:Nano Banana Pro對中文的理解很好,不用強行寫英文
先用NBP生成高質(zhì)量初稿:充分利用4K、文字渲染、參考圖等能力
不要追求一步到位:先生成大框架,再用編輯能力精修細節(jié)
多用Touch Edit:比重新生成可控得多,特別是調(diào)整局部的時候
保持畫布整潔:把相關(guān)素材放一起,AI的建議會更準確
利用Mockup快速出效果圖:不用自己找mockup模板了
試試看,可能會給你不一樣的體驗。
這篇文章100%基于我自己的真實測試和使用體驗。
我不是設(shè)計專業(yè)出身,但作為一個經(jīng)常需要做設(shè)計的產(chǎn)品開發(fā)者和自媒體人,Lovart確實解決了我的很多痛點。
AI工具的價值,最終還是要回到真實使用場景里去衡量。能不能真正提升效率、能不能降低門檻、能不能讓更多人做出專業(yè)級的成果——這些才是最重要的。
Lovart做到了。
如果你也在找一個真正能用的AI設(shè)計工具,不妨試試。
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