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      全球首個設計Agent,或讓Photoshop成為歷史

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      圖片創意領域,一個長期存在的難題困擾著從業者。

      圖片一旦生成,即被鎖住,很難像文字一樣隨意更改。試想一下,突然有工具可以將圖片像文章一樣,你可以調整一個圖標的位置,任意修改海報中的文字、背景顏色,不需要摳圖,也無需復雜的工具,這種想法是不是很妙?

      市面上的一些AI工具,比如Nano Banana、Seedream 4.0這些模型在圖像修改方面已經做得不錯,但更像是黑盒生成。

      用戶想讓AI先生成一個符合預期的圖片出來,試很多次可能都無法成功,最后只能拿到Photoshop中修改。有技術門檻不說,還費時費力。

      AI發展至今,這個痛點終于被Lovart最近的新功能“編輯元素”解決掉了。AI生成圖片或者素材庫圖片中想要編輯之處,直接拖拽,手動調整。

      這個看似細微的調整,在工作流上卻是大進步,這不僅重塑視覺領域的工作流,還意味著和以往的視覺創意領域相比,所有原來的“死圖”都“活了過來”,人直接可以二次開發、修改、組合,交付更符合意圖的圖片。

      Lovart創始人陳冕,把Lovart的設計哲學定義為 “還原人與人的溝通”,平時怎么和真人設計師溝通,就怎么和Lovart溝通。在“編輯元素”里,AI設計師更懂人的需求了。

      01

      讓圖片像文章一樣精準修改

      Lovart是全球首個設計Agent。

      體驗Lovart的過程,對一個有創作欲的非專業設計師來說,能夠零門檻熟練操作。

      它不僅僅是一個生成工具,當你給出一個簡單的指令,例如“為一場夏日音樂節設計一套充滿活力的視覺系統”,它能像專業設計師一樣,將需求拆解為LOGO、海報、名片、工服乃至社交媒體模板等一系列品牌物料,設計過程呈現出自己的思考,最終交付出高質量產品。

      過去在Lovart的無限畫布上,可以選中局部區域,以自然語言對話的方式讓Agent修改。但是也和許多其他AI生圖軟件一樣,有一個令人頭痛的問題。就是沒辦法精確修改,常常讓其修改一個小細節,結果導致整張圖都毀了。這背后是語言和圖像之間存在的巨大語義鴻溝,圖像很難理解語言。

      而Lovart最近上線的“編輯元素”功能,弱化AI對復雜文字指令的依賴,讓圖片可直接編輯。它將圖像內容自動分層,把“語義理解”轉化為“可視化結構”,讓用戶能像在Photoshop中一樣,直接對具體圖層進行修改和微調。

      比如海報中的文字和主體的大小、位置,甚至背景的顏色,而且圖像的完整和細節完全不受影響。

      我們在Lovart里上傳一張電影海報,點擊“編輯元素”,圖片右側即開始生成可編輯的圖片。


      下面這張是生成后的可編輯圖片,整張圖被拆分成人物、文字、背景幾個圖層,藍色邊框中的人物以及藍色下劃線上的字,都變成可編輯和修改的單元。字可以任意修改成用戶想要的文案,人物也可以隨意挪動。以往只有在Photoshop中才能完成的復雜操作,現在被Lovart變得如此簡單。


      我們把原圖中的人物和一些英文拖拽到右側,更能直觀地看出“可編輯”功能的效果。這個功能更強大的一點是,即便把人物拖拽開,人物后面的背景卻能自動補充完整。


      假如用Photoshop摳圖,背景完全是糊掉的,還需要重新補背景。而Lovart能借助 AI做到這一點,是在充分理解圖片設計和用戶需求的基礎上。

      我們在不斷測試中發現,拆分成不同圖層后,每一圖層,都可以自由完成移動、替換、旋轉、重繪、修改文字。比如,更改背景顏色,文字內容,素材重新組合。

      利用編輯功能,還可以制作出精美的logo。我們有一檔播客,想要做一個logo,從網上找一張滿意的素材圖上傳到Lovart上,點擊“編輯元素”,立即拆分成多個圖層,迅速制作出一張滿意的logo。而在嘗試用其他軟件時,基本都達不到這樣的效果。

      當然,目前Lovart的分層還比較簡單,主要是主體、背景和文字三層,但基本上能滿足行業里設計師、游戲美術、運營等泛創作領域的日常需求。

      Lovart的編輯元素功能大大降低了專業修圖的門檻,這似乎也是一個視覺領域生產工具的拐點——從Photoshop“修圖”時代,正式進入“圖片可編輯”的AI時代。

      02
      視頻模型天團

      除了上線圖片編輯功能,Lovart最近還接入了Sora2+Veo3.1+Hailuo 2.3+LTX 2新模型。不難看出,國內外頂尖視頻模型,幾乎全部都接入了Lovart。

      目前,Lovart 一共接入14個視頻模型,除了以上視頻模型還包括Wan 2.5、ViduQ2 等。

      Lovart 對用戶有一定的免費額度,超過額度需要付月費。因為模型的調用,Lovart需要付出高昂的調用成本。對于大模型調用成本很貴的問題,陳冕認為,token一定會更便宜,就和電與上網流量一樣,都是早期貴,普及后會很便宜,訂閱至少會是一個基礎的商業模式。

      事實證明,接入頂尖視頻模型的確能大大提升作品質量。尤其是Hailuo 2.3的接入,從Lovart官方釋出的視頻來看,海浪、雪花以及人物表情,每一個細節都有著影視級的逼真。

      Hailuo 2.3是 MiniMax于今年10月28日發布的最新視頻生成模型,Lovart幾乎在它一發布就接入了。Hailuo 2.3可流暢實現翻轉、舞蹈、滑板Ollie等大幅度動態及細微肢體變化,下蹲發力、踩板騰空、落地等系列動作真實還原。在動態表現力、風格化呈現以及人物表演細膩度方面,較上一代取得較大提升。被稱為“會跳舞的視頻模型”。

      我們測試了一個視頻,提示詞是:“一個亞洲面孔男子,在運動場的單杠上完成高難度體操運動后,穩穩落地。”人物、動作以及運鏡,包括提示詞里沒提到的運動員手臂上的肌肉,都很好得呈現了出來。

      LTX 2模型對很多人來說可能有些陌生,這是由以色列公司Lightricks 最新發布的AI視頻生成模型。LTX 2一經發布就在業內有著很高的認可度,是首個能穩定生成原生4K視頻的開源AI模型,支持最高4K分辨率+50fps,真正實現了畫面電影級,創作者無需后期放大,可直接用于電影、廣告、宣傳片。

      除此之外,LTX 2 有著驚人的生成速度,20秒1080p視頻僅需30秒,同時支持4K逐幀生成及同步音頻。下面這個由LTX 2生成的視頻,很容易讓人進入沉浸式觀看,如果不帶“LTX 2”字樣,已經難以分別真假。

      Lovart 接入LTX 2的目的,正是為了主打極致細節和快。這兩個都是當前視頻生成產品普遍存在的問題,一些產品往往顧此失彼,要么注重細節,生成速度跟不上,要么速度上去了,視頻細節做的不好。

      Lovart野心很大,幾乎不顧成本地解決行業痛點。

      03
      怎一個字了得

      這次新功能升級上,還有一大特點就是快。以前用戶下達指令,它總得“思考”一下,現在幾乎是秒啟動。Lovart官方用了一個詞叫“fast mode”,官方解釋稱,將頁面上的“thinking”關閉,就是“fast mode”。

      不僅作為應用工具的Lovart對快有追求,當前一些大模型會通過沒有推理過程的標準模式,達到快速響應的目的。都是為了解決用戶需要等待的痛點。

      對于官方稱Lovart生成速度較之前提升45%,結合一些用戶的實際體驗來看,這個數據基本接近真實。除此之外,Lovart現在能批量生圖,單次可并行發起 5次任務,輕松完成選稿、系列圖、不同構圖嘗試,大規模任務成功率接近98%。

      快,是Lovart成立之初就具備的一種行事風格。年初Manus發布僅三天后,Lovart創始人陳冕就敏銳地嗅到Agent的機會,立馬組建Lovart的團隊。僅一個月內就完成研發,通過極致執行速度搶占了Agent在設計領域的先發優勢。

      如今Lovart 的風頭,似乎已經蓋過當初爆火的Manus。

      陳冕曾在28歲成為字節最年輕的4-1產品經理,擔任過剪映、CapCut 全球商業化負責人,后來他離職創業。陳冕在采訪中透露,Lovart團隊"沒有產品經理,只有設計師"。從這也能看出,Lovart對設計這一場景的重視程度。

      當前AI創業團隊都在努力尋找應用場景,Lovart稱得上是最成功的團隊之一。圍繞設計場景去找用戶會變得容易的多,Lovart很適合中小型企業、自媒體運營者、市場營銷和內容團隊,用于快速生成素材。

      對于專業設計師,Lovart重在提升效率,能通過初稿生成解決重復性勞動,讓設計師更專注于創意和策略。對于個人創作者和設計新手,它是降低專業設計門檻的得力助手。

      陳冕把Lovart比喻成一個 AI創作工作室,能幫用戶把創意落地,而且更普惠,“不論是專業設計師、半專業創作者還是普通用戶,只要有創作需求,都能用 Lovart來做設計。”

      Lovart 目前的年化預估收入已超過3000萬美元。截至9月底,Lovart 的日活用戶到了15萬到20萬之間。陳冕認為,Lovart不是先爆、再微跌,而是一步一個臺階往上漲。這種用戶增長背后靠的是產品迅速迭代。

      “AI應用公司怎么做增長?其實就是提前描繪未來,然后等它發生。”Lovart保持著對產品的始終超前思考。

      整體上來看,Lovart這次功能升級有不少亮點,尤其圖片編輯功能是一次行業躍進,真正解決了用戶、設計師的痛點。新模型帶來的電影級畫質和Fast mode的效率提升,也得到不少用戶認可。

      但也有一些問題懸而未決。比如,目前Lovart并不能把一張圖片上的所有元素進行拆分,導致用戶在設計上還是有一定限制。不過憑Lovart團隊的產品迭代速度,或許下次升級就能解決這個問題。

      視頻生成也可有個大膽想象,像圖片編輯功能一樣,如果Lovart能研發出“視頻編輯”功能,那將又是一次飛躍。

      通過一些公開報道不難發現,陳冕和團隊一直很焦慮,但陳冕覺得如果真想做好AI創業,就需要和焦慮共處。

      “核心是要搭建一個高頻迭代的組織,能不斷理解新技術,能明確快速變化中,一些事沒辦法做得很深,所以必須選擇杠桿最大的事,優先做。”陳冕說。

      Lovart是他在今年Agent爆發時優先做的事,也將是他接下來優先重點做的事。

      撰寫|孫方

      編輯|吳尋

      「白鯨實驗室」原創文章

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