假“貓粉”造謠斂財17萬，調(diào)查“大熊貓被虐”謠言背后利益鏈
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作者｜周一笑郵箱｜zhouyixiao@pingwest.com
在創(chuàng)意設計軟件的賽道上，F(xiàn)igma與Canva是兩座繞不開的大山。前者憑借專業(yè)性在上市前夕估值沖向百億美金大關，后者則以易用性坐擁超300億美金估值和25億美金的年收入。當所有人都以為市場格局已定時，AI帶來了新的變量。
這個變量，不僅僅是加入AI功能，而是AI正在把設計數(shù)字畫筆升級為生成式的創(chuàng)意系統(tǒng)。FigmaAI的FirstDraft功能，已經(jīng)能讓設計師輸入一句話就得到好幾套完整的設計初稿。這些變化讓原本穩(wěn)定的市場變得充滿變數(shù)，也讓新興的AI工具有了重新定義未來的機會。
舊金山當?shù)貢r間7月23日，設計圈的“圣地”IDEO的辦公室里，擠滿了來自OpenAI、Google、微軟、斯坦福和IDEO的頂尖人才，他們正在參加一場Lovart的全球發(fā)布活動。OpenAI負責創(chuàng)業(yè)支持的ChrisBrown在現(xiàn)場發(fā)表了演講，他稱Lovart與OpenAI模型的合作為“最具代表性的案例之一”，展示了像GPT-4o這樣的前沿大模型，如何真正轉化為充滿想象力和實用性的Agent產(chǎn)品。
這場發(fā)布會的主角Lovart，在為期數(shù)月的Beta測試中，僅靠口碑傳播就吸引了近百萬用戶申請，伴隨著正式全球上線，它也全面取消了邀請碼，同時帶來了其全新的交互功能的探索：ChatCanvas，一個能讓用戶直接在畫布上與AI“對話”來修改設計的全新界面。
ChatCanvas
福布斯、CNBC等媒體迅速跟進報道，在X上，一場關于Lovart的“叛逃”梗圖（Meme）派對也開始了，創(chuàng)作者們紛紛曬圖，開玩笑說要“卸載Canva”、“忘記Figma”。
這當然是一種略帶夸張的網(wǎng)絡文化，但它背后的情緒是真實的，當下的AI工具，尤其是在設計領域，似乎總讓人愛恨交加。我們一邊驚嘆于AI強大的生成能力，卻又在無盡的改稿循環(huán)中，與那個看似智能、實則健忘的聊天框“對牛彈琴”。這種“萬物皆可Chat”的設計范式，成為一種可疑的“正確”，所有人都這么做，但所有人都知道僅僅這么做是不夠的。
其中一個瓶頸，出在了交互上。最近有一場關于從UX（用戶體驗）到AX（智能體體驗）的相關討論。在AX模式下，Agent不再是你使用的“工具”，而是與你協(xié)作的“伙伴”。它能記住你的目標和偏好，理解項目的上下文，無縫融入你已有的工作流。
亞馬遜PrimeVideo技術總監(jiān)第一時間展示了它使用Lovart產(chǎn)出設計日本網(wǎng)友對ChatCanvasUI創(chuàng)新的認可
在多數(shù)Agent產(chǎn)品還在讓用戶在聊天框里打轉時，少數(shù)公司已經(jīng)開始用“工作流架構師”的思維來構建產(chǎn)品。
在初步體驗之后，我們發(fā)現(xiàn)Lovart試圖用ChatCanvas回答兩個核心問題，一個真正優(yōu)秀的AI設計伙伴應該是什么樣子的？以及，我們與AIAgent的交互，除了聊天框，還能是什么樣子的？
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一個全能的AI設計伙伴
Lovart的定位始終不是單一的AI設計工具，而是一個AI設計智能體（AIDesignAgent）。它的目標不是給你一張圖，而是成為你在設計項目中的全能伙伴。
簡單來說，無論是品牌視覺套件（如Logo、VI），還是日常的營銷與社交物料，甚至是更復雜的視頻和3D內(nèi)容，都在它的能力范圍之內(nèi)，試圖一站式解決設計流程中的多個環(huán)節(jié)。
從視頻中不難看出，Lovart試圖構建一個全面的創(chuàng)意工作站。但我們知道，對于任何一個設計師或者內(nèi)容創(chuàng)作者來說，AI創(chuàng)作的真正瓶頸從來不在“初次生成”，而在“二次修改”。
Lovart聲稱能解決這個核心痛點，而答案，就藏在它隨這次正式版重磅推出的ChatCanvas里。如果說傳統(tǒng)的AI設計工具像一個電話對面的設計顧問，只能給你口頭建議；那么ChatCanvas，則更像一個和你身處同一個房間的設計師，當你指著墻上的畫說“往左邊挪一點”時，他會立刻上前幫你把畫挪過去，讓你即時看到效果。
接下來，我們將通過為一場真實的線下活動制作宣傳物料，來親身體驗這場發(fā)生在畫布上的全新設計對話。
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和ChatCanvas聊設計，在畫布上“指點江山”
Lovart作為首個AI設計Agent，上線以來收獲了不少好評，這次正式版的ChatCanvas到底好不好用，理論說了再多，都不如一次真刀真槍的實戰(zhàn)。
硅星人團隊正好要搞個線下活動，需要一套完整的視覺物料。任務來了，ChatCanvas能幫助我們從一張核心視覺圖出發(fā)，搞定所有設計嗎？
我們的起點是一張由設計同事提供的視覺元素，我們將這張圖上傳到Lovart，并給出了一個比較粗略的需求，圍繞這個核心視覺，制作一套包含海報、社交媒體圖、T恤周邊等在內(nèi)的宣傳物料。
Lovart提供了幾個不同的創(chuàng)意方向讓我們選，我們挑了個“賽博燈塔”的方向。
短暫的等待后，第一版結果出爐了，其中幾張長這樣。
考慮到我們給的指令相當粗略，第一版產(chǎn)出的結果已經(jīng)像模像樣。Lovart基本延續(xù)了主視覺的風格和色調(diào)，質感也不錯，作為一個設計的起點，完全是合格的。但設計最磨人的，永遠是后面的修修改改。
在開始修改前，簡單介紹一下ChatCanvas的核心操作邏輯：
“打點評論”：按下快捷鍵“C”，鼠標會變成一個評論工具。你可以在畫布上任何圖片的任何位置或區(qū)域“打點”，然后像在協(xié)作文檔里一樣，留下你的修改意見或創(chuàng)意想法。
“單聊”或“群聊”：你可以只選中一張圖跟它“單聊”，也可以同時選中多張圖，分別給出不同指令，進行“群聊”。
“立即執(zhí)行”或“稍后處理”：每條評論都可以選擇“Run”立即執(zhí)行，或者“AddtoQueue”先放進任務列表，最后點擊“RunAll”，讓AI一次性處理所有修改。
理解了這套玩法，我們來看看實際的操作。畫布上擺著好幾張圖，我們發(fā)現(xiàn)AI給T恤設計的Logo和海報上的有些偏差。這時，我們體驗到了ChatCanvas一個非常強大的多圖協(xié)作功能。我們同時選中了T恤圖和主海報圖，在ChatCanvas里，先框選出主海報上那個正確的Logo，給出指令：“用這個logo”，然后又在T恤上框選出Logo應該在的位置，直接下令：“替換這里的Logo”，隨后Lovart精準地理解并執(zhí)行了操作。
接著，我們選中主海報，準備開始Chat起來。結果發(fā)現(xiàn)，ChatCanvas有時過分熱情了，它會像一個有點緊張的設計實習生，在你提出一個模糊的想法后，開啟十萬個為什么模式，不停地追問和確認，有時候甚至會把人問到不知道該怎么回答，很想懟它一句，你是一個成熟的Agent了，就沒有一點自己的主見。
還能像編程神器Cursor一樣，提供“Tab補全”建議，幫我們把模糊的想法變得具體。
如果修改不夠好的，或者一些簡單的比如圖片裁剪的調(diào)整，還可以使用Lovart內(nèi)置的編輯工具手動調(diào)整。對于更復雜的調(diào)整，甚至可以用“提取圖層”將某個元素單獨分離出來。
海報調(diào)整得差不多了，我們來嘗試Lovart的多模態(tài)交付能力，選中一張海報，只輸入了“讓這張圖片動起來”的簡單想法。ChatCanvas通過Tab補全為我們補充了轉場、音效等詳細描述，并最終生成了一段效果不錯的動態(tài)海報（VideoPoster）。
有了視頻，再來個周邊？我們繼續(xù)和ChatCanvas聊：“將這個燈塔生成一個3D渲染的玩具擺件概念圖”幾分鐘后，一3D概念圖就生成了。我們還在后續(xù)的溝通中去掉了多余的元素，加上了透明底。
使用ChatCanvas的過程，就像與一個有求必應、能力無死角、且情緒穩(wěn)定的設計小伙伴溝通一樣，讓我們可以“指拿打拿”，從Logo，平面海報到動態(tài)海報，再到周邊禮品，我們圍繞一場活動所需的核心視覺資產(chǎn)，完成了從0到1的創(chuàng)建和迭代，這個效率在傳統(tǒng)的工具和工作流程上是難以想象的。
經(jīng)過這一輪折騰，我們終于明白了ChatCanvas的真正野心。它不想做下一個Midjourney（生成一張圖就完事），也不想做下一個Figma（本質上還是專業(yè)設計工具）。它想做的，是那個你夢寐以求的設計合伙人，既不會跟你搶創(chuàng)意主導權，又能把那些重復枯燥的執(zhí)行工作統(tǒng)統(tǒng)承包下來。
很多通用的AI伙伴之所以被用戶覺得“智障”或“無聊”，是因為它們?nèi)狈γ鞔_的目標和場景限制，導致泛泛回應、情緒淺薄、體驗重復。Lovart通過ChatCanvas把“AI伙伴”放入一個聚焦的生產(chǎn)力場景，專注解決設計問題，它的能力邊界就會清晰、輸出更有用、也更容易形成長期依賴，設計師與AI可以形成“人審美＋AI生成＋人選優(yōu)＋AI微調(diào)”的循環(huán)，反而能放大AI的價值。
在完成了為“ACC2025”嘉年華打造全套視覺資產(chǎn)的體驗后，我們對Lovart這個產(chǎn)品也有了更立體的認知。它最獨特的地方，在于找到了一條與主流Agent產(chǎn)品不同的演進路徑。
如果說Midjourney的核心是“生成”，通過不斷精煉Prompt來追求一張完美的圖片；那么Lovart則更側重于“創(chuàng)作”的全過程，它生成的內(nèi)容只是一個起點，后續(xù)在畫布上的持續(xù)迭代和修改才是關鍵。
如果說Figma或Canva是功能強大的“工具臺”，需要我們親力親為地操作每一個細節(jié)；那么Lovart則更像一個“設計合伙人”，你可以將很多重復性的執(zhí)行工作交給它，自己則更專注于創(chuàng)意的決策。
如果說通用Agent的核心是“對話”，試圖用一個聊天框解決所有問題；那么Lovart的ChatCanvas則證明了，對于設計這類復雜的、視覺化的任務，一個能理解畫布上下文、支持多模態(tài)輸入的“混合工作區(qū)”，是遠比純聊天更高效的交互模式。
貫穿整個體驗，我們最深的感受是，Lovart試圖平衡兩件事，“效率”與“掌控”。它用AI批量生成的能力，提升了從0到1的效率；又通過ChatCanvas的對話式修改和畫布上的手動編輯工具，將最終的創(chuàng)意掌控權牢牢交還到用戶手中。
當然，我們的這次測試，在很大程度上是“反AI專家”的。我們沒有使用那些結構復雜、魔法咒語般的Prompt，很多指令都相當模糊，“很甲方”。即便如此，Lovart也給出了一個相當不錯的、堅實的產(chǎn)出基座。
這恰恰證明了它的價值，它不僅極大地降低了高質量創(chuàng)意產(chǎn)出的門檻，讓更多人能快速上手；同時，在專業(yè)用戶和設計師的手中，它的上限又可以拉得非常高。
當然，作為一款剛剛走出Beta階段的產(chǎn)品，Lovart也并非完美。在體驗中，我們偶爾也會遇到畫布操作不流暢、圖片加載延遲等性能問題。
更深層次的挑戰(zhàn)在于，盡管海外用戶用Meme開玩笑說要“放棄Figma和Canva”，但事實上，Lovart距離這兩座大山還有不小的距離。Figma憑借其強大的云端協(xié)作工作流、系統(tǒng)化的組件機制與開發(fā)者對接能力，早已成為專業(yè)團隊的核心設計平臺；而Canva則通過極簡的操作、一站式的內(nèi)容創(chuàng)作工具鏈和海量的多媒體模板生態(tài)，贏得了全球非專業(yè)用戶的青睞。這些深厚的護城河，都是Lovart目前遠遠不具備的，同時，其高度依賴外部API的模式，隨著正式開放，在商業(yè)化路徑完全跑通之前，也是一個非常燒錢的生意。
但這些瑕疵和短板，并不妨礙它目前受到用戶的喜愛。有Reddit用戶如此評價Lovart：“和Midjourney或Leonardo相比，這里的用戶體驗就是流暢。感覺一切都是為創(chuàng)作者，而不是為工程師打造的?！绷硪晃挥脩魟t貼切地形容：“這就是Figma和Midjourney生下的孩子，而且它還不用睡覺。”
CNBC的報道視角更有意思，把Lovart當作中國技術人才征戰(zhàn)硅谷的典型案例，并指出中國AI的真正優(yōu)勢很可能在于“應用”而非“模型”。這與英偉達CEO黃仁勛近期的觀點不謀而合，“哪個模型最聰明將變得越來越不重要，哪個模型最有用才是關鍵?！?/p>
這種“有用”，最終都將落到用戶的實際體驗上，Lovart在ChatCanvas上的嘗試，也讓我們看到未來的創(chuàng)意工具，將不再是需要人去苦哈哈學習和適應的單向命令機器，而更像是能讀懂你意圖、融入你工作流的智能伙伴。
這可能就是我們能預見的，AI時代里創(chuàng)作者最好的未來。終于不用再跟工具斗智斗勇，而是真正專注于創(chuàng)意本身。
點個愛心，再走吧
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