智东西 AI 前瞻（公众号：zhidxcomAI）

作者 | 江宇

编辑 | 漠影

智东西 AI 前瞻 7 月 26 日报道，近日，AI 设计 Agent Lovart 正式版全球上线，核心功能 ChatCanvas 同步开放。

这款由中国团队打造的产品，由 Liblib 在海外独立运营。其创始人陈冕曾任字节跳动剪映全球商业化负责人，此次带队推出 Lovart，定位为 " 世界首个设计 Agent"，旨在通过对话生成、画布批注、样式变体、3D 建模等能力，将 AI 深度嵌入设计工作的每一个环节。

作为此前引发 80 万人排队求码的热门产品，Lovart 此次正式开放注册，并释放出更明确的信号：AI 设计 Agent 正从 " 生成助手 " 迈向 " 创作伙伴 "。

在社区中也不乏认可声音，有网友评价，ChatCanvas 是扩展了创作可能性的一次产品发布。

图源：X 平台

一、不止是能对话的 AI，更是 " 共创型智能画布 "

在体验展开之前，先快速梳理一下 Lovart 正式版的功能全貌。

Lovart 整体定位为 " 你的新设计伙伴 "，不仅能理解用户的设计意图，还能完成从创意构思到交付 3D 资产的全过程，生成形式覆盖图像、视频与 3D 模型。

本次核心更新是 "ChatCanvas" 智能画布。用户可在画布任意区域圈选并输入 "Comment"，用于表达修改意见或设计需求，系统会自动识别目标对象、理解具体意图，并支持批量执行调整操作。这一处理机制支持一次性对二十个区域提出修改意见，系统能够统一理解、统一更新，极大降低设计沟通成本。

为了确保用户始终能清楚 AI 的设计逻辑，Lovart 会在每一步关键决策前主动与用户沟通确认，不仅是 " 做出来 "，更是 " 说清楚为什么这样做 "。整个使用过程信息链条清晰，用户不会被 " 黑箱操作 " 蒙蔽，而是像在和一位有逻辑的设计师协作。

Lovart 整合了目前主流的 SOTA 模型：在图像生成方面，调用了 OpenAI 的 GPT-Image-1、Recraft V3 与 Flux；视频生成接入了 Veo 3、Kling 和 Runway Gen-4；3D 模型生成则集成了 Tripo 等方案，用户可选 Auto 模式，无需关心模型选择，系统会自动按任务匹配最合适的模型。

不仅如此，Lovart 还支持 " 多线程任务并行 " 的 Chat Frame 机制，用户在一个项目中可自由切换多个创意分支，不同任务互不干扰，始终保持上下文独立、逻辑清晰。

整套系统不仅仅是 " 听指令 "，更会主动给出建议。比如用户输入一个模糊的修改意图时，它会自动提供结构化的提示词推荐，并通过 Tab 键补全，引导用户高效表达想法。

正如 Lovart 初始成员、核心工程师 Takumi 在官方视频中所描述的那样："Just like working with the real designer you point at images to visualize feedback.（就像与真正的设计师合作那样一样，您可以通过查看图像来直观感受反馈。）" ChatCanvas 让用户可以像和真实设计师一样，对画面进行操作，给意见、看修改、再细化，整个交互过程简洁而直观。

Takumi （Lovart 初始成员、核心工程师）

就像之前报道 AI 产品一样，智东西 AI 前瞻也必须第一时间体验一番。

二、从一句 Prompt 开始，潮玩 IP 雏形上线

注册完成后，系统赠送了 300 积分，用于后续与 AI 交互。智东西抛出的第一个 Prompt 是：" 设计一组潮玩，可以参考流体熊、玲娜贝儿、哪吒和 LABUBU 等 IP 的突出元素，风格为像素风。"

系统先花了一小段时间收集素材，自动检索这些 IP 的代表性图像，并展示在界面中供用户挑选喜欢的风格，以供参考。

选定图像后，系统开始逐张解析其风格特征，包括造型结构、配色逻辑与角色气质，并查找图片将输入的 " 像素风 " 进行具体学习。

随后进入正题，Lovart 给出一套详尽的设计规划。方案包括创意定位、角色设定、视觉语言、配件玩法、包装策略乃至营销思路等内容，甚至起好了名字—— " 嘴霸机械兔 "。

此外，Lovart 还附上了一份适用于 3D 像素建模工具（如 Blender 与 MagicVoxel）的 Prompt 参考，以及开发时间线与成本预估。从内容密度来看，这已经不只是 " 设计初稿 "，而更像是 " 开箱即用 " 的产品方案书。

三、调整配色，体验 " 指哪打哪 " 的智能回应

收到初步设计稿后，Lovart 主动询问用户是否需要进一步定制，比如是否希望提供角色三视图、设计姿态与表情，或生成多个配色方案。

选择 " 换配色 " 后，它立刻生成四组差异明显的变体。

如果用户对其中一组颜色不满意，可直接在画布上圈选中目标。智东西则选定了一幅设计并评论：" 这个配色太丑 "。

ChatCanvas 就展现出高度协同力：系统识别出具体区域后，按下 Tab 还可直接调用预设优化表达；修改前，它还会多次次确认理解是否准确，引导用户给出清晰且明确的指令；确认无误后，用户点击 "Run All"，批量执行全部修改指令，一次性更新图像。

新版本颜色更加柔和清新，生成速度和准确度都在可接受范围内，关键是改动过程完全无需跳出画布，无需重新指令，真正实现了 " 所见即所得 "。

四、生成 3D 模型，再加点营销灵感

继续推进，下一步智东西请求 Lovart 为角色生成 3D 像素模型。

这些建议贴合了当下潮玩行业的常见打法，也是基于角色特征综合生成的方案。

为了让 IP 顺利 " 出道 "，智东西又输入了 " 为角色生成时装杂志封面 " 的指令，Lovart 立刻生成了四种不同风格的拟真封面图。

当智东西再次输出 " 创建宣传视频 " 的指令时，系统又生成一段动态短片作为营销物料补充。

整个过程中，无需手动切换场景或重新描述上下文，AI 始终保持 " 记得住之前你说过什么 "，体验很像和一位风格稳定、逻辑清晰的设计师共事。

至此，距离注册不到 30 分钟，智东西已经完成了从 IP 创意到 3D 展示再到营销物料的完整路径，而当初赠送的 300 积分也刚好耗尽。

在正式体验之外，也有不少用户已在社区中玩出了新的花样。比如，有人用 Lovart 设计了一组品牌广告视频：特斯拉的汽车从散开的包装盒中 " 开箱而出 "。

还有网友尝试通过 Lovart 生成了一组塔罗牌，每张牌面释义都与画面对应。

结语：不只是会设计，而是会共创

此次 Lovart 正式版的体验带来一个明确感受：它不仅是一个 " 能生成 " 的 AI 系统，更像是一位具备设计 Know-How 的智能协作者。

尤其是 ChatCanvas 所代表的交互形式的转变——从 " 一步一指令 " 转向 " 持续上下文 "，让设计不再是任务堆叠，而变成一场结构清晰、有记忆的创意对话。

它没有取代创意，而是放大创意。这可能也是 Lovart 从排队神器走向设计 Agent" 顶流 " 的原因。