智東西AI前瞻（公眾號：zhidxcomAI）
作者 江宇
編輯 漠影

智東西AI前瞻7月26日報道，近日，AI設計Agent Lovart正式版全球上線，核心功能ChatCanvas同步開放。

這款由中國團隊打造的產品，由Liblib在海外獨立運營。其創始人陳冕曾任字節跳動剪映全球商業化負責人，此次帶隊推出Lovart，定位為“世界首個設計Agent”，旨在通過對話生成、畫布批注、樣式變體、3D建模等能力，將AI深度嵌入設計工作的每一個環節。

作為此前引發80萬人排隊求碼的熱門產品，Lovart此次正式開放注冊，并釋放出更明確的信號：AI設計Agent正從“生成助手”邁向“創作伙伴”。

在社區中也不乏認可聲音，有網友評價，ChatCanvas是擴展了創作可能性的一次產品發布。

▲圖源：X平臺

一、不止是能對話的AI，更是“共創型智能畫布”

在體驗展開之前，先快速梳理一下Lovart正式版的功能全貌。

Lovart整體定位為“你的新設計伙伴”，不僅能理解用戶的設計意圖，還能完成從創意構思到交付3D資產的全過程，生成形式覆蓋圖像、視頻與3D模型。

本次核心更新是“ChatCanvas”智能畫布。用戶可在畫布任意區域圈選并輸入“Comment”，用于表達修改意見或設計需求，系統會自動識別目標對象、理解具體意圖，并支持批量執行調整操作。這一處理機制支持一次性對二十個區域提出修改意見，系統能夠統一理解、統一更新，極大降低設計溝通成本。

為了確保用戶始終能清楚AI的設計邏輯，Lovart會在每一步關鍵決策前主動與用戶溝通確認，不僅是“做出來”，更是“說清楚為什么這樣做”。整個使用過程信息鏈條清晰，用戶不會被“黑箱操作”蒙蔽，而是像在和一位有邏輯的設計師協作。

Lovart整合了目前主流的SOTA模型：在圖像生成方面，調用了OpenAI的GPT-Image-1、Recraft V3與Flux；視頻生成接入了Veo 3、Kling和Runway Gen-4；3D模型生成則集成了Tripo等方案，用戶可選Auto模式，無需關心模型選擇，系統會自動按任務匹配最合適的模型。

不僅如此，Lovart還支持“多線程任務并行”的Chat frame機制，用戶在一個項目中可自由切換多個創意分支，不同任務互不干擾，始終保持上下文獨立、邏輯清晰。

整套系統不僅僅是“聽指令”，更會主動給出建議。比如用戶輸入一個模糊的修改意圖時，它會自動提供結構化的提示詞推薦，并通過Tab鍵補全，引導用戶高效表達想法。

正如Lovart初始成員、核心工程師Takumi在官方視頻中所描述的那樣：“Just like working with the real designer you point at images to visualize feedback.（就像與真正的設計師合作那樣一樣，您可以通過查看圖像來直觀感受反饋。）” ChatCanvas讓用戶可以像和真實設計師一樣，對畫面進行操作，給意見、看修改、再細化，整個交互過程簡潔而直觀。

▲Takumi （Lovart初始成員、核心工程師）

就像之前報道AI產品一樣，智東西AI前瞻也必須第一時間體驗一番。

二、從一句prompt開始，潮玩IP雛形上線

注冊完成后，系統贈送了300積分，用于后續與AI交互。智東西拋出的第一個prompt是：“設計一組潮玩，可以參考流體熊、玲娜貝兒、哪吒和LABUBU等IP的突出元素，風格為像素風?！?/p>

系統先花了一小段時間收集素材，自動檢索這些IP的代表性圖像，并展示在界面中供用戶挑選喜歡的風格，以供參考。

選定圖像后，系統開始逐張解析其風格特征，包括造型結構、配色邏輯與角色氣質，并查找圖片將輸入的“像素風”進行具體學習。

隨后進入正題，Lovart給出一套詳盡的設計規劃。方案包括創意定位、角色設定、視覺語言、配件玩法、包裝策略乃至營銷思路等內容，甚至起好了名字——“嘴霸機械兔”。

此外，Lovart還附上了一份適用于3D像素建模工具（如Blender與MagicVoxel）的prompt參考，以及開發時間線與成本預估。從內容密度來看，這已經不只是“設計初稿”，而更像是“開箱即用”的產品方案書。

三、調整配色，體驗“指哪打哪”的智能回應

收到初步設計稿后，Lovart主動詢問用戶是否需要進一步定制，比如是否希望提供角色三視圖、設計姿態與表情，或生成多個配色方案。

選擇“換配色”后，它立刻生成四組差異明顯的變體。

如果用戶對其中一組顏色不滿意，可直接在畫布上圈選中目標。智東西則選定了一幅設計并評論：“這個配色太丑”。

ChatCanvas就展現出高度協同力：系統識別出具體區域后，按下Tab還可直接調用預設優化表達；修改前，它還會多次次確認理解是否準確，引導用戶給出清晰且明確的指令；確認無誤后，用戶點擊“Run All”，批量執行全部修改指令，一次性更新圖像。

新版本顏色更加柔和清新，生成速度和準確度都在可接受范圍內，關鍵是改動過程完全無需跳出畫布，無需重新指令，真正實現了“所見即所得”。

四、生成3D模型，再加點營銷靈感

繼續推進，下一步智東西請求Lovart為角色生成3D像素模型。

系統則自動創建了基礎形態的展示圖，同時還給出了一套產品化建議：8+1款盲盒結構（基礎款+隱藏款）、12處可動關節設計、AR互動（掃碼后可替換不同皮膚濾鏡）等。

這些建議貼合了當下潮玩行業的常見打法，也是基于角色特征綜合生成的方案。

為了讓IP順利“出道”，智東西又輸入了“為角色生成時裝雜志封面”的指令，Lovart立刻生成了四種不同風格的擬真封面圖。

當智東西再次輸出“創建宣傳視頻”的指令時，系統又生成一段動態短片作為營銷物料補充。

整個過程中，無需手動切換場景或重新描述上下文，AI始終保持“記得住之前你說過什么”，體驗很像和一位風格穩定、邏輯清晰的設計師共事。

至此，距離注冊不到30分鐘，智東西已經完成了從IP創意到3D展示再到營銷物料的完整路徑，而當初贈送的300積分也剛好耗盡。

在正式體驗之外，也有不少用戶已在社區中玩出了新的花樣。比如，有人用Lovart設計了一組品牌廣告視頻：特斯拉的汽車從散開的包裝盒中“開箱而出”。

還有網友嘗試通過Lovart生成了一組塔羅牌，每張牌面釋義都與畫面對應。

結語：不只是會設計，而是會共創

此次Lovart正式版的體驗帶來一個明確感受：它不僅是一個“能生成”的AI系統，更像是一位具備設計Know-How的智能協作者。

尤其是ChatCanvas所代表的交互形式的轉變——從“一步一指令”轉向“持續上下文”，讓設計不再是任務堆疊，而變成一場結構清晰、有記憶的創意對話。

它沒有取代創意，而是放大創意。這可能也是Lovart從排隊神器走向設計Agent“頂流”的原因。