实测全球首个设计智能体Lovart，当设计不再是营销物料，而是协作起点

本文来自微信公众号：赛博大福，作者：赛博大福，原文标题：《实测全球首个设计智能体Lovart，当设计不再是营销物料，而是协作起点》

 

 

 

最近，一款 Design Agent在设计圈有点火，它就是 Lovart。

 

 

很多大博主都在测评，展示它生成的海报、品牌视觉等，效果惊艳。但作为一个长期关注“营销AI”的博主，我在思考一个更底层的问题：

 

一个 AI 设计工具，到底能在多大程度上赋能品牌营销？

 

营销，本质上是一个关于生意的高度综合问题，它从来不只是设计和创意那么简单。如果一个工具只是替我们生成一张海报、一个图标，那它仍然只是“设计师或外包广告公司的工作替代”。

 

但测试完 Lovart 后，它让我产生了一个新的设想：

 

如果视觉也能被视为“表达业务逻辑的一种语言”，那设计能不能不再只是物料，而成为连接品牌表达、产品价值与用户感知的关键路径？

 

 

Lovart到底解决什么问题？

 

Lovart被誉为全球首个设计智能体（Design Agent），官方的视频的介绍非常吸引，它不只有设计功能和AI绘图工具，还有文本生成、画布、故事板、音频、视频的功能集成在一起，打造一个沉浸式的创意工作区。

 

但它不仅是一个整合GPT、Flux、Suno、Kling的工具组合包，Lovart 能理解用户设计需求，并任务拆解、风格匹配、自动规划并执行完整的设计流程，帮助用户从创意构思到成品交付。

 

用一句话说：它是把设计从“输出”变成了“协作”。

 

这意味着什么？

 

我想，设计如果不再是一个等待brief的终端环节，而是一个主动参与品牌内容建构的智能节点。它能将创意从零散灵感，快速组织成结构化成果，使品牌方在内容表达上可以获得真正的系统性推进。

 

 

 

营销场景实战测评

 

再多概念，都不如自己上手试一遍。

 

a 品牌系列创意海报

 

这套产品涂鸦“实物+手绘””的视觉创意形式，是我最近尝试出的一种表达方式。

 

 

 

将品牌具象元素以实物形式置入画面，成为视觉核心；再用手绘涂鸦构建一个趣味场景，与实物融合互动。 这种「实物真实感 + 涂鸦幻想感」的结合，天然的反差与趣味张力，非常适合在社交平台传播。

 

提示词分享给大家，ChatGPT-4o表现极好。

 

极简创意涂鸦广告海报，真实的［产品描述］被巧妙融入黑色手绘涂鸦中。涂鸦描绘［画面创意描述］，线条流畅，节奏感强，趣味十足。在画面上方添加粗体黑色短句文案：“[文案描述]”，底部清晰呈现［产品]logo。简洁线条、扁平风格、拟人夸张、轻松幽默。3:4比例。

 

但是每一个品牌或产品，我都重新做一版创意，效率就太低了。我想能不能不再逐个“做创意”，而是让 Lovart 理解这套“创意壳子”，自动套用、自动生成。

 

于是，我给Lovart的提示词如下：

 

生成品牌的极简创意涂鸦广告海报，需要将真实的产品巧妙融入黑色线条勾勒涂鸦场景，产生趣味互动或意象表达。涂鸦富有巧思，简洁线条、扁平风格、趣味十足。 在画面上方添加粗体黑色短句文案，文案点题、富有创意。底部清晰呈现产品logo。3:4比例。  请分别输出乐事薯片、Dior口红、百事易拉罐、士力架、麦当劳薯条、雪碧海报。

 

Lovart接到任务后，开始自动解析我的提示词，像是在认真解构这个创意背后的逻辑，有点像视觉版的deepseek“深度思考”，整个设计过程被清晰拆解成一套可视化的流程：先是解读提示词关键信息，参考附件图片，最后一张张分别完成图像输出。

 

 

 

 

 

要注意的是，如果我不添加参考图片，用提示词生成的创意巧思会打折扣，产品置于常规场景中，而缺少了某种天马行空的想象。

 

整体来说，效果还是非常不错。这意味着，我不用再一张张做创意了，一张张做设计，而是设计一个可被AI调用的创意生产公式，直接系列出图。

 

 

b. 电商批量出图

 

但凡出来AI设计工具，我必测的就是电商出图，无它，高频场景、人力密集地。只要AI工具一点点迭代，都能显著地提高生产力。

 

对Lovart的提示词要求，我不会是生成一张，一定是上系列。看它能不能快速批量完成一组风格一致性、结构清晰的系列物料。这是最直接、最现实的使用场景。

 

这次用 Lovart 做 SK-II 洁面乳的电商海报测试，我的提示词如下：

 

生成多组SK-II洁面乳的电商海报图，产品置于真实氛围场景中，融合情人节、母亲节、圣诞节等节日氛围，表达温和洁净与奢润护肤的卖点，配色含SK-II红，风格写实高质感，3:4竖版。（附件产品图）

 

Lovart成品出图如下：

 

 

 

 

第一轮生成如下，调用了ChatGPT-4o功能，所以产品一致性保持得还不错，节日氛围的海报背景还算切题，但创意就相对平庸了。并且，目前还不能很好的解决中文文字的稳定输出。

 

但惊喜的是，它会询问我是否生成图层文件：

 

 

这样的图层级编辑就太方便了，交付PNG、SVG等格式。这样生成的初稿，你还可以在画布里，用选择、涂抹等编辑工具对图像，进行局部的任意调整，让一切的修改变得极为方便，文字聊天也能直接操作，再也不用频繁抽卡等概率了。

 

我又追加了个电商常见的多尺寸要求的操作：

 

圣诞节海报那张，请批量渲染不同尺寸输出（头图/封面/轮播图等）。

 

生成效果相当流畅。

 

 

 

要知道过去为了适配这些不同平台尺寸，改图是个很细碎繁重的工作。而 Lovart 只要一次提交，就能自动生成多尺寸图，并保持核心元素结构不乱、风格一致、文案可替换，真正实现了“内容模块化+批量可控”的视觉协同。

 

c. 品牌VI体系设计

 

相比生成单一视觉物料，我想看看Lovart能否完成一整套品牌视觉体系的搭建，因为这考验的是一个工具的“系统能力”与“美学理解力”。

 

我写了非常简略的提示词：

 

为天然植物香氛品牌Aireza生成一套完整VI视觉系统，风格简约自然。输出基础系统（LOGO、品牌色、字体、辅助图形、图像风格）与应用系统（包装、名片、产品册、门店导视、社媒模板等）。

 

Lovart的生成如下：

 

 

 

整个回答过程中让惊艳的是，在 Logo 生成阶段，它不是简单的给你画几个logo，它是会按照品牌做创意的步骤，先写Concept的！然后4 个初步概念方案生成后，询问我选择一个方向，并如果不满意，可以继续生成新的风格，直到我认可为止。

 

 

 

这个过程中，我不是在“使用工具”，而更像是在和一个理解我需求的设计合伙人协同创作。

 

每一次选择，都会影响接下来的整个视觉系统延展，从配色、字体到包装材质，都会围绕这个主基调自动匹配。

 

主视觉设计工作完成后，我又追加了：

 

帮我设计几款可爱风格的品牌周边（如徽章、帆布袋、笔记本等），需融入产品风格和logo。

 

 

 

Logo 的一致性复用保持得非常好，这点甚至在ChatGPT-4o工具中也很难实现的。但在 Lovart 的使用过程中，我能明显感觉到：它像是有一个“设计记忆体”在背后支撑。无论是主视觉风格还是 Logo 的排版比例，每一步都能被系统记录并复用，保持了高度的一致性与延续性。

 

 

 

Lovart 真正打动我的地方，不在于“画得有多好”，而在于它重新定义了「用户与视觉语言表达的交互方式」。

 

1. 它降低了设计沟通的门槛，让任何人都能“先表达”再协作

    

过去，品牌内容的产出往往依赖设计师来“翻译”brief，才能进入视觉阶段。而现在，Lovart 把设计的门槛拉低到了一个令人发指的地步——哪怕你不是设计师，也能通过提示词+简单操作，快速生成一个 demo，提前呈现思路。这意味着你可以在创意讨论中“先抛出雏形”，减少上下游来回拉扯，显著提高内容共识的效率。

 

2. 从“出图”到“表达系统”：Lovart 懂得如何构建品牌内容的完整逻辑链

 

目前大多数 AI 设计工具，仍停留在“生成素材”的逻辑里，给你几张图、几个风格预设，但缺乏整体内容结构的理解力。

 

而 Lovart 的设计思路明显不同。它更像是在与你协作完成一个完整的品牌项目，它会分析用户的需求、风格、使用场景，自动规划输出逻辑，从基础元素到应用物料，保持风格一致性和结构连贯性。

 

它的核心能力，不在于画得有多精致，而在于能否准确理解内容意图，并组织出一个“有系统、有策略”的视觉表达路径。

 

换句话说，Lovart 是把“设计”从执行动作变成了表达思维的一部分。

 

3. “所见即所得”，AI设计真正友好的交互方式，重新定义工作流

 

相比 prompt 一条条试错，Lovart 提供了画布+分层编辑的交互环境，可以任意回溯、可以任意修改，是我见过的AI设计工具里最友好的交互方式。

 

当然，Lovart 的潜力远不止于视觉生成。下一篇，我会继续测试它在广告视频内容上的表现，看看这个“设计智能体”在多模态创作里，能不能再带来一次效率和表达方式的突破。

 

说了这么多，其实最重要的，还是亲手试一试。

 

不管你是营销人、内容人，还是一人身兼数职的创业者；不管你懂设计，还是完全没接触过设计工具，都是可以试试 www.lovart.ai。

 

自己上手做一遍，比什么都重要。

 

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