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实测 Lovart 2.0 ,设计 AI 进入个人助理时代

AI 生图和改图已经很强了,却依然救不了双 11 期间疯狂加班的设计师。 AI 出图确实快,但曾经在广告公司做设计主管的我深知,出图之外的设计灵感、沟通协作和反复改稿,才是耗时的大头: 团队得先理解客户的品牌调性,才能沿着同一个方向做下去。换成 AI,我照样要反复交代要求,项目一长还怕风格跑偏。更麻烦的是,到了下一个类似项目,上次磨合好的经验又得从头教。 但老板和客户看不到这些隐形成本,他们只会问

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实测 Lovart 2.0 ,设计 AI 进入个人助理时代

亚星 (YAXING)官方网站 - 行业领先的体育娱乐平台 702 阅读 约 5.5 分钟

亚星娱乐整理如下:

AI 生图和改图已经很强了,却依然救不了双 11 期间疯狂加班的设计师。

AI 出图确实快,但曾经在广告公司做设计主管的我深知,出图之外的设计灵感、沟通协作和反复改稿,才是耗时的大头: 团队得先理解客户的品牌调性,才能沿着同一个方向做下去。

换成 AI,我照样要反复交代要求,项目一长还怕风格跑偏。

更麻烦的是,到了下一个类似项目,上次磨合好的经验又得从头教。

但老板和客户看不到这些隐形成本,他们只会问你,都有 AI 提速了,交付速度为什么没见成倍提升?

所以,现阶段的设计 AI 让我感觉本末倒置。

过去是从指挥人,现在指挥 AI,该用的时间一点没少。

我真正期待的 AI,是在把需求交代清楚之后,它能顺着逻辑自己往下推进,而不是每走一步,都需要我像监工一样在旁边重新发号施令。

Lovart 刚刚发布的 2.

0 版本,就把更新的重点放在了这些生成之外的工作上。

about image

新推出的个人设计 Agent「Arti」, 会持续了解用户的审美和工作习惯,并主动参与设计过程,让每次磨合出来的经验有机会在后续项目中继续发挥作用。

这让我想把过去做设计主管时的需求,放到一个完整的设计委托里再试一次:在双 11 这样的赶工场景下,Arti 到底能让我少盯多少步?

Lovart 全新版本体验入口:https://www.

lovart.

art/ 先记住我,再帮我往下做 此前 APPSO 在实测 Lovart 时就发现,它的审美表现已经很出色,但最大的痛点在于缺乏连贯记忆。

每开启一个新项目,你都得像面对一位新同事一样,把它重新「带」一遍。

而 全新的 Arti,正是为了解决 AI 的失忆问题而生 。

首次进入时,它就会主动引导你建立个人记忆库,后续只需用自然语言就能随时增删或修正。

你甚至可以直接导入作品集,或是让它从历史项目与对话中提炼出你的审美习惯与背景偏好,作为后续所有任务的底层参考。

比如,把苹果即将发售的 HomePod mini 2 方案交给 Arti 时,它会先调取你既有的记忆库进行整合思考,再针对关键细节向你主动询问更多信息。

不过,在一个设计项目中,团队要做的也从来不是单向地展现自我风格。

它更像是一场将过往经验与当下素材相互融通的承上启下,需要结合不同品牌的视觉调性,精准判断某种流行趋势到底适不适合当下客户,并向他们清晰传递未来的设计方向。

做设计主管时,我对这个过程深有体会。

单纯搜罗素材并不够,真正耗费心力的,是将海量碎片参考梳理成有逻辑、能支撑决策的深度调研与视觉提案。

而 Arti 的出现,就像是在团队里安插了一位经验丰富的设计研究员,能够主动为你开展深度的全网调研。

在之前音箱的海报生成后,Arti 就会自动在后台开启设计调研,到 Google、Pinterest、Behance 等数十个主流设计平台抓取和项目相关的高质量参考,最终交出一份涵盖溯源链接、深度趋势分析、专业设计建议以及情绪板的报告。

报告生成后,你还可以一键将报告添加回对话框,情绪板里的图片素材还能直接拖入画布,毫无缝隙地接入你后面的创作工作流。

这一切完全支持后台异步运行。

即使你切出页面去处理其他工作,它也会在幕后默默探索,绝不占用你的等待时间。

但当画布上堆叠的飞机稿和方案越来越多,另一个令人头疼的问题便随之浮现:经历几轮反复改稿后,AI 很容易漏掉最初确认的需求规范,前后产出的视觉风格也难免出现断层,很难维持统一的设计语言。

更别提在团队协作时,偶尔还会撞上同事随手拿粗糙的 AI 素材凑数交差、拉低整体质感的坑队友行为。

深谙设计师痛点的 Arti,对此拿出了一个相当懂行的解法: 画布巡检 。

与设计调研一样,画布巡检会在后台实时对齐最初的项目要求与设计规范,无感地做一致性核查。

一旦发现偏离主题或细节遗漏的苗头,便会及时抛出预警。

这就好比有一位极具品控意识的资深主美,在幕后为你随时兜底,你再也不必陷入翻来覆去给 AI 重复强调要求的循环中了。

Arti 的多人协作同样很打动我,很大程度解决了以往协作中同事反馈不及时,以及甲方「不说人话」的问题。

(如果你也当过设计你肯定知道我在说什么) 团队可以在分享作品时打开「允许评论」,我可以接收修改,客户也能在设计稿的具体位置留意见。

当这些设计被我或客户「打回返工」的时候,设计师也可以一键把这些评论交给 Arti 处理,不用再截图、圈位置,再向 AI 解释怎么改。

后续的修改还能在同一链接更新,随时分享客户。

哪怕最后客户觉得「还是用第一版」,也能从历史版本里找回来。

这种在在线文档里早已普及的打点批注与版本回溯,现在终于被 Arti 用 AI 的方式搬进了设计工作,彻底把设计师从沟通磨损中解脱了出来。

项目落地后,团队往往会通过复盘沉淀经验,让下一次的协作更进一步。

但过去的 AI 却极度缺乏这种「成长性」——精心磨合过的设计资产用完就

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