AI應(yīng)用風向標（公眾號：ZhidxcomAI）
作者｜江宇
編輯｜漠影

智東西11月4日報道，近日，一款在外網(wǎng)刷屏的AI圖像工具Reve正加緊迭代，吸引了一大批用戶，其以“Reimagine reality.（再造現(xiàn)實想象）”為標語的宣傳片也已獲得百萬播放量。

雖然目前在國內(nèi)的討論還不算多，但這款工具已經(jīng)靠著“圖層可編輯”“元素可交互”的生成方式，收獲了不少好評。于是我們也上手試了試這個相對冷門但體驗頗新鮮的工具——Reve。

它不像傳統(tǒng)AI生圖工具那樣非得靠精準提示詞喂圖，而是把每張圖都拆成可選、可拖、可改的圖層元素，你可以直接對著畫面點、刪、拖、改，重新組織一個你腦子里的圖。

我們這次就用它復(fù)刻了最近爆火的AI三宮格玩法，體驗下來最大的感受是：它確實有在試著幫用戶繞開“抽卡循環(huán)”的難題。

打開Reve的官網(wǎng)（https://app.reve.com/），首頁就是一個對話框?qū)懼癆sk Reve”，點開就能開始體驗了。

往下滑還能看到一些特別有意思的示例：比如讓樹上長滿蘋果、把玻璃反光直接擦掉、或者在沙漠的巖壁上拉出一條拉鏈，都可以作為創(chuàng)作靈感。

我們隨后也實際操作了一下。

在創(chuàng)作頁面，右側(cè)提供了兩種入口方式：可以“Start with text”用提示詞生成圖，也可以“Start with an image”用圖出發(fā)去改圖；左側(cè)還有一排風格各異的圖片做參考，算是一個小靈感板。

最近“三宮格”AI圖在網(wǎng)上挺火，我們就打算復(fù)刻一下，尤其想體驗下Reve的交互邏輯到底和別的AI繪圖工具有什么不同。

我們選擇了“Start with text”，寫了一段比較長的提示詞，想生成三張海邊傍晚的圖，主角是威爾·史密斯，保持《當幸福來敲門》中的形象不變，分別是背影、中景、特寫三張構(gòu)圖，每張圖還配上中英文字幕。

為了讓圖盡可能貼合，我們在設(shè)置欄里手動調(diào)了圖像比例（4:3）、生成數(shù)量（1）和模型質(zhì)量（選了高質(zhì)量）。

提交之后，系統(tǒng)自動跳轉(zhuǎn)到了一個新的對話頁面。它支持中文交流，也會根據(jù)指令自動從網(wǎng)上調(diào)取素材，比如它就找到了兩張威爾·史密斯在《當幸福來敲門》里的照片做參考，然后用這兩張圖做了融合生成。

但這次生成只給了一張圖，而且只是我們提示詞里的第一張（背影）。它并不能真的一口氣畫出三宮格，也沒有按我們指令里的內(nèi)容生成中文字幕。雖然能讀懂中文，但感覺模型本身對中文提示的渲染能力還比較弱。

所以我們轉(zhuǎn)向編輯這張圖，看看能不能改動一下。圖片上方的功能欄很豐富，可以收藏、下載、刪除、改名，也有“編輯”按鈕。

我們點了編輯，就進入了一個圖像分層的界面。系統(tǒng)自動識別了圖里的多個主體：人物、海灘、天空、字幕，甚至連它從網(wǎng)上搜來的兩張原始圖也能一起編輯。

首先看著亂碼的中文字幕實在太奇怪了，于是我們嘗試刪掉字幕部分。

點擊“字幕”這個圖層，會彈出“編輯”和“刪除”兩個按鈕，選編輯后，系統(tǒng)直接把它理解的原始指令貼了出來，比如“Subtitles:‘山的后面是什么？-What’s beyond the mountain?’ in a clean, white font at the bottom center of the frame”。

我們把中文刪掉，再確認修改。這時候圖像左上角會標一個藍色小圓點，提示這個元素已經(jīng)變動。

接著我又嘗試把人物朝向調(diào)一下。原本是背影，我希望換成正臉面對鏡頭的視角，于是改了提示詞：“威爾史密斯正臉面對鏡頭，手持一束花束，側(cè)身站立于海邊……”修改后，系統(tǒng)自動把它翻譯成英文并重新理解，背景里的“沙灘”元素也跟著變了。

再點“Apply Edits”應(yīng)用更改之后，圖像確實發(fā)生了顯著變化，這次已經(jīng)很接近我們設(shè)想中的畫面。

調(diào)通一張圖后，我們繼續(xù)拆分原提示詞，用同樣方法單獨生成三張圖，組成一個“三宮格”。最后一張大特寫的人臉一致性很準確，基本沒有什么AI感。

那體驗完單一主體圖之后，我們又試了下“多主體+參考圖”的能力，畢竟參考圖復(fù)現(xiàn)和多元素編輯才是Reve的看家本領(lǐng)。

我們上傳了一張肯德基吉祥物“奇奇”的照片，提示詞寫的是：主題是一只雞在海邊散步，雞的形象依據(jù)參考圖保持不變。白天，海邊，雞背對鏡頭看向遠處的大海，畫面安靜，字幕寫在底部：“-What’s beyond the sea?-”。整體色調(diào)清冷，帶有富士膠片效果，過度曝光，畫面粗糲且色調(diào)偏冷，暗部細節(jié)保留完整，高光區(qū)域呈現(xiàn)自然化、柔和漫射光，無明顯硬邊陰影。

這個圖的生成結(jié)果還挺符合設(shè)定的，特別是細節(jié)，比如畫面里沒有硬陰影，字幕位置也基本對。

有意思的是，之后我們又輸入了兩個圖像提示，但沒有再上傳參考圖，Reve居然還是能延續(xù)我們上傳的“奇奇”形象進行生成，說明它的上下文保持能力還不錯，不是每條提示都要重設(shè)角色。

我們還試著把生成好的圖編輯了一下。這個階段的操作非常直觀，Reve會把每張圖里的主體識別出來，用戶可以像PPT一樣拖拽位置改布局。

我們隨便調(diào)了幾個漢堡和薯條的位置，再次生成后，它們就出現(xiàn)在我們想讓它們出現(xiàn)的地方。

最后我們本想把以上兩組三宮格圖拼成一段視頻，但這一步卡住了：Reve的視頻生成功能雖然接入了Veo 3.1模型，但需要Pro會員才能使用，而且僅限美國和加拿大地區(qū)開放。

寫在最后：Reve使用起來究竟怎么樣？

回過頭來想這次體驗，有個印象挺深的點。我們一直以來都在為“寫不出好提示詞”發(fā)愁，不管網(wǎng)上有多少模版，最后能不能生成你想要的圖還是個玄學。

而Reve的AI圖像編輯思路是：不強求你寫得完美，它把提示詞拆成了圖像的每個元素——你只需要點一下、拖一下、改一句話，它就知道你要什么了。這種“拖拽式交互”的體驗感，比用戶在黑盒里反復(fù)試錯要來得輕松很多。

體驗過程中，我們還注意到一些細節(jié)：比如上傳參考圖后，Reve能在后續(xù)對話中保持住角色形象，說明它的上下文記憶也包括參考圖。在圖層編輯時，我們拖動漢堡、薯條的位置后重新生成，Reve并沒有“胡亂擺放”，而是能理解這些物品應(yīng)當落在桌面上的常識，整體畫面符合現(xiàn)實邏輯，沒有出現(xiàn)飛在空中或錯位的離譜結(jié)果。

某種程度上，它更像是一個AI版Photoshop。只是你不再需要自己拉圖層、打蒙版、調(diào)不透明度，而是通過自然語言和圖形交互就能完成“即改，即生成”的精修流程。

更有意思的是，這款體驗成熟度很高的產(chǎn)品，背后其實只是一個10人初創(chuàng)團隊做的。創(chuàng)始人Micha?l Gharbi曾在Adobe Research任職，今年3月剛推出1.0版本，到10月就已經(jīng)走到了圖像結(jié)構(gòu)可編輯的階段。

從功能體驗這一塊往前卷，我覺得這也許就是AI創(chuàng)作類工具在“后基礎(chǔ)模型階段”的一條出路。

如果你也用Reve“P過圖”，或者玩過其他AI模型生成的三宮格，不妨在評論區(qū)曬曬你最滿意的一張。