大家好，我是言川。

设计圈最近终于迎来了第一个真正意义上的 AI 智能体工具——Lovart AI。

这款产品在过去两周几乎被刷屏，相信不少朋友已经在社交平台上见过它的身影。我在拿到内测账号后，也立刻开始跑案例、测效果——直接看图吧图片

今天这篇内容，我将带大家全面了解 Lovart AI，包括它的产品介绍、核心功能、操作示例，以及实际应用场景。

文中还会附上案例的生成回放链接，方便大家参考学习。开篇照例，先厚着脸皮求个三连支持一下！这次我光是跑图测试就花了 30 多个小时......

 一、产品介绍 

Lovart AI 是由 Liblib AI 的海外子公司推出的全球首个专注于设计领域的 AI 智能体（Design Agent）。于 2025 年 5 月发布 Beta 版本，用户可通过自然语言交互，实现从创意构想到成品交付的全流程自动化设计。

Lovart AI 地址（需要申请内测资格）：https://www.lovart.ai/图片

 二、核心功能 

1.自然语言生成设计

用户只需通过对话式指令输入需求，Lovart AI 即可自动生成品牌包装、插画、LOGO 等多种视觉内容。图片

2.多模态模型集成

平台整合了 GPT image-1、Flux Pro、Gemini Imagen 3 等主流 AI 模型，支持图像、视频、音乐等多种内容的生成，能根据不同的设计需求自动选择最适合的模型。图片

3.智能任务拆解

Lovart AI 能将用户的需求自动拆解为多个设计步骤，生成详细的设计方案，并支持图文分离，用户可直接在画布中修改文字、调整布局。图片

4.图像编辑功能

提供放大、扩图、抠图、消除、修复、涂抹模糊等编辑功能，支持对生成图片的二次修改。图片

 三、操作示例 

下面我通过一个汽车宣传物料的实战案例，来实际演示 Lovart AI 的能力。整个案例将覆盖三个核心板块：图像创作、视频创作和详情页创作。

这次的主要目的是——测试 Lovart AI 是否能真正跑通一整套产品物料设计流程，形成完整的闭环。

1.图像生成

1.1 产品渲染图

提示词指令：生成 5 张黑色保时捷帕拉梅拉的高清图片，涵盖正面视角、侧面视角、后部视角、俯视视角、内饰视角，拍摄场景统一是夜晚城市街道，尺寸统一为16:9。图片

Lovart AI 在接收到指令后，会自动将整个任务流程拆解为 4 个步骤：

① Search：从网上收集关于帕拉梅拉的车型参数、外观图像等基础信息；图片 ② Smart Plan：规划图像生成的步骤，分别是 Knowledge 和 ChatGPT Image 。Image ③ Knowledge：提供设计参考方向以及撰写提示词。图片 ④ ChatGPT Image：调用 ChatGPT Image 模型，执行图像生成。图片 最终输出了 5 张符合描述的汽车渲染图。图片

整个流程无需人工干预，完全由 AI 自主完成，达成了AI+设计链路的自动化闭环。

但它生成的图像比例并不准确。

我原本的尺寸要求是标准的 16:9，结果它给我整了个 10241536，直接变成了 2:3 的“竖版图”。

翻回去看了一眼 Knowledge 阶段的流程拆解，发现它在那一步就已经自作主张地推荐了 10241536 的尺寸，导致整个后续流程都跟着这个错误尺寸走了。图片

所以我再次对它下达了一段指令，让它帮我正确的生成。

提示词指令：现在生成的5张图像尺寸并未是16:9，请重新生成。

Smart Plan 会重新规划任务，并调用 GPT-4o 模型生成图像。图片 最终的效果图如下：图片

1.2 海报图设计

这部分我决定来点“高难度操作”：将刚才生成的那 5 张渲染图，设计成两种不同尺寸的海报。

提示词指令：根据已生成的5张保时捷帕拉梅拉图片，设计5组海报，每组包含16:9和9:16两个尺寸，海报文案需贴合各自图片内容。

Lovart AI 调用 3 中工具，分别是 Image Analyzer（图像分析器） 、Knowledge（知识）以及 Layout Design（布局设计）。最后规划出来的任务是，生成 10 套海报设计，非常的准确，牛逼。图片

生成的结果如图所示，在我未给海报文案信息的情况下，5 组海报的文案各有不同，这也符合我给它下达的指令。

而且，它还能精准提取前面图像的内容，自动完成文案植入与排版。但这排版效果还有点问题。图片图片

但它有个很实用的能力：能把图像中的文字元素，拆分成独立图层。于是我继续给它下达指令：

提示词：将海报中的文字元素拆分为独立图层，便于单独编辑和调整。

Smart Plan 自动调用 Handoff 工具，把图像中的所有文字都拆解出来。图片 拆完之后，就可以直接在 Lovart AI 里用文本工具修改文案了，整体体验跟常规设计软件差不多。图片

2.视频生成

接下来，我需要 Lovart AI 帮我把刚才生成的 5 张分镜图，制作成一段宣传短片，下达指令：

提示词指令：将这5张16:9的保时捷帕拉梅拉高清图片制作成一段宣传视频。

Smart Plan 自动规划了整个任务流程，分别包括：使用可灵 AI 生成视频内容、自动生成背景音乐、以及调用视频剪辑器进行合成处理。图片

视频生成的模型调用的是可灵 1.6 模型，并且视频的长度生成是 5 秒。

不过说实话，这一部分生成得不太准确。按照正常流程，应该是先将这 5 组图像分别用可灵 AI 生成各自的视频片段，再执行后续的背景音乐生成和剪辑合成步骤。图片 先来看下首次生成的视频结果：图片 视频生成结束后，继续执行音乐生成（模型可能是SunoAI）。图片

音乐效果生成如下，效果还真不错。

最后一步是将视频与背景音乐进行合成，系统调用了剪辑工具来完成这项任务。

但结果——失败了。（我测了好几个案例都没成功。）

于是，它又自动重新规划任务，尝试用可灵 AI 重新生成其他分镜视频。图片 最终生成的几组分镜视频如下：图片图片图片图片图片

其实在视频生成这一步，还是遇到了一些问题：

① 整个宣传视频的生成流程不太对——可能是因为调用的是时长仅为 5 秒的可灵模型，而且是基于图生视频的方式，目前还不支持生成较长的视频内容。

② 视频生成的时长也不太稳定。前两个视频大概 6 分钟就完成了，但后面几个视频，我足足等了快 30 分钟还没出结果。最后只能手动终止任务，然后重新下达指令，才把剩下的分镜补齐。

最后，我选择手动剪辑，把 Lovart AI 生成的视频分镜和背景音乐合成在一起，成片如下：

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3.详情页创作

我需要 Lovart AI 根据前面生成的结果，为我生成该产品的参数详情页，指令如下：

提示词指令：请根据这组保时捷帕拉梅拉的高清图像，设计一份产品详情页，包含产品介绍、核心卖点、技术参数、内饰展示、用户评价和购买引导等模块，整体风格需体现品牌的豪华感与科技感。

Smart Plan 开始规划任务，先搜索网上帕拉梅拉的参数、卖点信息等，在执行图像设计任务。图片

最终的输出结果，是一张完整的网站长图。由于整图篇幅较长，不太适合直接塞进文章里展示，所以我把页面拆成几段，分开呈现给大家看。

效果非常不错，无论是视觉节奏还是信息编排，都已经具备了较强的实际应用价值。图片

好，那么问题来了。

肯定有宝子会问：这不都生成的是英文详情页吗？拿来在国内用，不太合适吧？

说实话，我当时测试的时候也有同样的疑问。

所以，我立马又给它补发了一段指令：

提示词指令：我需要中文的产品详情页。图片

结果它不仅把每一段文案都精准换成了中文，连排版都一起适配了。

以上就是本章节演示的完整案例。

整个过程中，基本是它一边生成，我一边跟着写文。

说实话，除了视频生成那部分让我当场“破防”，而图像生成、详情页设计这些环节也让我怀疑人生。作为一名8年小设计，我真是头一次被 AI“整不会了”……

 四、应用场景 

1.主题活动物料

这个案例中，我让 Lovart AI 跑了一整套《火影忍者》的主题活动物料，最终生成的全部物料如图所示：图片

这次测试的主要目的，是想看看 Lovart AI 是否真的能靠一段提示词，实现全流程的自动化生成。

提示词指令：设计一套《火影忍者》的视觉物料，包括响应式宣传网页、12位主要角色的海报（如鸣人、佐助、小樱等），以及线下周边产品（钥匙扣、印花T恤、手办玩偶、水杯、角色卡牌）和沉浸式展厅，整体风格应体现忍者文化和动漫特色。

整个指令任务跑了大概 1 个小时左右，最终生成的结果如下：图片

我对这次生成的结果并不太满意，主要有以下几个问题：

① 当任务本身比较复杂，而提示词又相对简短时，Lovart AI 对任务的理解和执行并不够精准，遵循度偏低。

② 针对一些知名 IP 的形象，比如《火影忍者》，AI 在生成过程中会受到一定的版权限制。它会进行“自主创新”，生成一些类似风格的角色，但这个过程是随机触发的，不稳定。

所以我重新写了一段更详细的提示词，重点补充了之前没有生成出来的图像，比如钥匙扣这类周边物料。

提示词指令：请为《火影忍者》中的以下10位主要角色设计钥匙扣：漩涡鸣人、宇智波佐助、春野樱、旗木卡卡西、自来也、宇智波鼬、我爱罗、日向雏田、奈良鹿丸、大蛇丸。

每个钥匙扣应具备以下特点：

  • 角色形象：以角色的标志性造型为基础，展现其独特的服饰、发型和表情。
  • 风格：采用Q版、卡通或可爱的艺术风格，增强亲和力。
  • 材质表现：模拟PVC软胶、亚克力或金属等常见钥匙扣材质的质感。
  • 尺寸比例：适合挂在钥匙圈、背包或手机上的小巧尺寸。
  • 配色方案：使用明亮、饱和的色彩，突出角色的代表性色调。
请生成高清图像，展示每个钥匙扣的正面视图，背景为纯色。图片

这一次，生成的 IP 就准确多了，完全是按照我写的提示词来执行的，而且也没有再受到版权限制的问题。

所以说，提示词真的非常重要——如果你想让 AI 精准生成内容，提示词一定要写得足够详细。

接着，我又让它帮我补了一张 3D 手办玩偶的图像。

补充提示词指令：我需要生成这 10 个角色的3D手办玩偶，类似于 Good Smile Company 品牌的风格，尺寸是3:4图片 最后让我有点惊讶的是，在执行第一段提示词指令任务时，它居然还顺带给我生成了一个 LOGO 的 3D 模型（调用的是 Tripo 3D 模型）。图片

点击链接，可查看完整的生成过程回放：https://www.lovart.ai/r/2vnjx9h

2.游戏卡牌设计

最近我家大侄子迷上了《植物大战僵尸》，喜欢得不行。于是我就突发奇想，打算用《炉石传说》的卡牌风格，来给他设计一整套专属卡牌。全览图如下：图片 提示词指令：为《植物大战僵尸》中的角色设计一套卡牌，风格参考《炉石传说》，生成10张植物角色：向日葵、豌豆射手、双发射手、寒冰射手、火炬树桩、坚果墙、樱桃炸弹、土豆雷、食人花、仙人掌。生成10张僵尸角色：普通僵尸、路障僵尸、铁桶僵尸、撑杆跳僵尸、报纸僵尸、舞王僵尸、气球僵尸、矿工僵尸、巨人僵尸、僵尸博士。图片

不过，生成的效果并不是特别理想——卡牌之间的一致性无法保证，而且整体风格也没能完全贴合《炉石传说》卡牌的设定。

于是我又输出了一段更详细的提示词指令，希望它能进一步优化生成效果。

补充提示词指令：请为《植物大战僵尸》中的角色设计一套共20张的卡牌，风格完全参考《炉石传说》，包括以下角色：

植物角色（10张）：

  • 向日葵（Sunflower）：提供阳光，是种植其他植物的基础。
  • 豌豆射手（Peashooter）：发射豌豆攻击前方的僵尸。
  • 双发射手（Repeater）：每次发射两个豌豆，攻击力加倍。
  • 寒冰射手（Snow Pea）：发射冰冻豌豆，减缓僵尸速度。
  • 火炬树桩（Torchwood）：使通过的豌豆变为火焰豌豆，增加伤害。
  • 坚果墙（Wall-nut）：高耐久度，用于阻挡僵尸前进。
  • 樱桃炸弹（Cherry Bomb）：一次性爆炸，消灭周围的僵尸。
  • 土豆雷（Potato Mine）：延时爆炸，消灭接触的僵尸。
  • 食人花（Chomper）：吞噬接近的僵尸。
  • 仙人掌（Cactus）：攻击空中和地面的僵尸。

僵尸角色（10张）：

  • 普通僵尸（Zombie）：最基本的僵尸，缓慢前进。
  • 路障僵尸（Conehead Zombie）：头戴路障，防御力较高。
  • 铁桶僵尸（Buckethead Zombie）：头戴铁桶，防御力更强。
  • 撑杆跳僵尸（Pole Vaulting Zombie）：使用撑杆跳过第一株植物。
  • 报纸僵尸（Newspaper Zombie）：阅读报纸，报纸被破坏后加速前进。
  • 舞王僵尸（Dancing Zombie）：召唤伴舞僵尸一起前进。
  • 气球僵尸（Balloon Zombie）：利用气球飞越植物。
  • 矿工僵尸（Digger Zombie）：从后方挖地道攻击植物。
  • 巨人僵尸（Gargantuar）：体型巨大，攻击力强，可投掷小鬼僵尸。
  • 僵尸博士（Dr. Zomboss）：最终Boss，驾驶机械装置攻击。

每张卡牌应包含以下元素，严格按照《炉石传说》的卡牌结构设计：

  • 卡牌类型：仆从、法术、武器等。
  • 法力消耗（Mana Cost）：位于卡牌左上角的数字，表示使用该卡牌所需的法力值。
  • 攻击力（Attack）：位于卡牌左下角的数字，表示该卡牌的攻击能力（仅适用于仆从和武器）。
  • 生命值（Health）：位于卡牌右下角的数字，表示该卡牌的生命值（仅适用于仆从）。
  • 卡牌名称（Card Name）：位于卡牌顶部的名称，需与角色名称对应。
  • 卡牌描述（Card Text）：位于卡牌中部的文字，描述该卡牌的效果或技能，使用《炉石传说》的术语和格式。
  • 稀有度（Rarity）：普通、稀有、史诗、传说等，表示卡牌的稀有程度。
  • 卡牌插画（Artwork）：位于卡牌中央的图像，展示角色的形象，风格应与《炉石传说》一致。
注意：卡牌中的文字元素全部使用英文。图片

这次的生成效果就好多了。虽然卡牌上的文字部分还是有些不够准确（这个可以通过优化提示词来改进），但整体已经达到了我能接受的水平。

最后，生成过程的回放：https://www.lovart.ai/r/vb528cq

3.品牌视觉系统

VIS（品牌视觉识别系统）可以说是我学设计的第一课。这次，我想尝试让 AI 全流程自动生成一套完整的品牌视觉系统。生成的全览图如下：图片 提示词指令：请为“RTCoffee”设计一套完整的品牌视觉识别系统，包括Logo、标准色彩、字体、图形元素、名片、信纸、员工工牌、PPT模板、宣传册、海报、社交媒体模板、产品包装、手提袋、T恤、店铺招牌、菜单、店内装饰等。图片 补充提示词指令：为这个咖啡品牌设计完整流程的APP页面，并且还需要将前面生成的图片以及现在的APP页面，设计成完整的网站（详情页）。图片图片 补充提示词指令：生成5张该产品的包装盒和包装袋。图片 补充提示词指令：生成5张该品牌的T恤。图片

生成过程的回放：https://www.lovart.ai/r/inay5b7

4.电商产品物料

这个案例我吸取了前面的经验教训，在首次生成时就直接写了一段比较详细的提示词指令。生成的全览图如下：图片

提示词指令：请为耐克品牌设计一套产品营销海报，包含以下两部分内容：

  1. AJ 系列篮球鞋海报：
    • 数量：4 张
    • 尺寸比例：2:3
    • 风格要求：街头潮流与运动激情相结合，色彩鲜明，构图动感，突出篮球文化和品牌精神。
    • 内容要素：展示 AJ 系列篮球鞋的高性能缓震、经典配色和飞人标志等特点。
    • 文案要求：每张海报的卖点文案你自主生成，突出产品特性和品牌精神。
  2. 白色空军一号（Air Force 1）鞋款海报：
    • 数量：4 张
    • 尺寸比例：2:3
    • 风格要求：简约时尚与百搭风格相结合，色调纯净，构图极简，突出产品的现代感和时尚性。
    • 内容要素：展示白色空军一号鞋款的全白皮革、舒适脚感和经典设计等特点。
    • 文案要求：每张海报的卖点文案你自主生成，突出产品特性和品牌精神。
请确保每张海报的设计元素、排版、字体、边框、色彩等视觉风格与耐克品牌形象保持一致，体现出品牌的核心价值和产品的独特魅力。图片

补充提示词指令：请根据已生成的耐克 AJ 系列和白色空军一号鞋款的海报图，设计两套完整的电商产品详情页。每套详情页应包含以下元素：

  1. 产品展示区：
    • 高清产品主图，展示鞋款的多个角度（正面、侧面、后跟、鞋底等）。
    • 模特穿着展示图，体现鞋款在实际穿着中的效果，增强用户代入感。
    • 产品细节特写图，突出鞋面材质、缝线工艺、鞋带设计等。
  2. 卖点文案区：
    • AI 自动生成的卖点文案，突出产品的核心优势，如舒适性、耐用性、设计灵感等。
    • 品牌故事或系列背景介绍，增强品牌认同感。
  3. 规格参数区：
    • 尺码信息、颜色选项、材质说明等详细参数。
    • 产品编号、上市时间等补充信息。
  4. 用户评价区：
    • 精选用户评价，展示产品的实际使用反馈。
    • 星级评分、用户晒图等社交证明元素。
  5. 购买引导区：
    • 价格信息、促销活动、优惠券等购买激励。
    • 购买按钮、尺码选择器、库存状态等交互元素。
  6. 品牌保障区：
    • 正品保障、退换货政策、售后服务等信息，增强消费者信任。
请确保详情页的整体设计风格与对应的海报图保持一致，AJ 系列应体现街头潮流与运动激情的风格，白色空军一号应体现简约时尚与百搭风格。图片图片

生成过程的回放：https://www.lovart.ai/r/lo7hthq

5.模特服装设计

前面的案例都是通过文生图方式操作的。接下来，我们也可以尝试用图生图的方式来下达任务，其中一个典型的应用场景就是「模特换装」。最终生成的全部物料如图所示：图片

效果确实不错，核心功劳归于 GPT-4o 模型的理解与生成能力。

提示词指令：请根据我提供的服装图片，生成 6 位女性模特试穿图。每位模特应具有不同的肤色和种族特征，包括但不限于：

  • 深肤色非洲裔女性
  • 浅肤色欧洲裔女性
  • 中等肤色拉丁裔女性
  • 黄肤色东亚裔女性
  • 棕肤色南亚裔女性
  • 中东裔女性
每位模特应穿着我提供服装图片，展示服装的正面效果。模特的姿势应自然，背景简洁，以突出服装的设计和细节。图像尺寸应为2:3比例。图片

继续生成海报图。

提示词指令：请根据生成的模特试穿图，分别设计成 9:16 的宣传海报。海报中的文字内容、海报排版以及海报风格参考上传的图像。图片

最后产品详情页部分，我跑了两段提示词，主要是第一段提示词的指令有点问题。

第一段补充提示词指令：请根据生成的模特试穿图，分别设计成 9:16 的宣传海报。海报中的文字内容、海报排版以及海报风格参考上传的图像。

第二段补充提示词指令：除了详情页的顶部主图部分，请将文案中其他配图替换为更契合内容的图像。图片

生成过程的回放：https://www.lovart.ai/r/yw2g2ao

 五、写在最后 

以上就是本期的全部内容，不知道大家在看完本文、了解 Lovart AI 后，有什么样的感受？

我自己的感受是：AI 正以一种令人惊叹的速度，在不断升级进化。

作为一名 AI 内容创作者，我算是站在第一线，亲眼见证着它的飞速发展。

回顾这三年，几乎每年都能看到 AI 技术的质变式飞跃：

  • 2023 年，AI 文本和图像模型首次大规模亮相，迅速席卷互联网；
  • 2024 年，AI 视频、音频、编程等多模态模型接连登场，逐步成熟；
  • 2025 年，随着底层模型趋于稳定，“智能体”应运而生。前阵子一码难求的 Manus，是文本和编程领域最火的智能体代表。而现在，设计领域的智能体也来了。

过去，我们是把 AI 当作工具，嵌入工作流程中，用它来“辅助”完成任务，实现降本增效。但这个过程其实挺繁琐的——为了达到最好的效果，我们往往得在不同平台之间来回切换，调用各个领域最顶级的模型。

而智能体的出现，把整个 AI 工作流进一步打通了。

它不再只是个“工具”，更像是你的实习生、下属、助手——你只需给出需求，它会自动理解你的意图，拆解任务、查找资料、调用模型，全流程帮你搞定。

那么问题来了，我们应该怎么做？

其实我在最近几篇文章里已经说了很多次：

“学会下达需求，也就是学会写 Prompt（提示词），这件事，比你想象中重要得多。如果你写不出清晰、明确、符合预期的提示词，那 AI 也很难真正理解你的“真实意图”。自然，输出结果就不可能让你满意。更重要的是——不会写 Prompt，就等于不会用 AI。你的认知差距，最终会被同行人不断拉大。”

所以这里也先给自己埋个坑：我是有计划为大家分享提示词相关的干货教程哈。

最后，引用 比尔盖茨 的一句话作为收尾：

"The true value of technology is its ability to let humans focus on creation, not repetitive tasks."

“技术的真正价值，在于它能让人类专注于创造，而不是重复劳动。”

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