在当今数字化时代，AI技术正深刻改变着设计领域。一款名为Lovart的AI设计工具应运而生，它以强大的自动化设计能力，为创意专业人士、企业主和内容创作者带来了全新的设计体验。本文将深入剖析Lovart的核心功能、目标用户、市场定位以及其在AI设计领域的创新突破，探讨这款工具如何重新定义设计流程，助力用户高效实现创意构想，开启设计新时代。

一、产品概述

1.1 产品简介

Lovart：一款AI设计类的垂直Agent工具，是由Liblib 海外子公司独立运作的新产品，于5.13日凌晨3点在x上发布beta版本。其主要功能是可以通过简单的提示词快速生成海报、宣传视频、漫画等多种设计作品，极大地简化了设计流程，短时间内在国内外AI和设计领域大放异彩。

1.2 产品定位

产品slogan：设计不仅仅是一项任务，更像是一种体验。

产品核心理念：不仅生成图像，更像一个全天候、美术总监式的创意伙伴，从概念到最终设计都能全程协助。

• 端到端自动化设计流程：Lovart 能够从用户输入的简单文字提示出发，自动拆解任务（例如品牌、海报、视频、音乐），选择合适模型（GPT‑图像、Flux Pro、Gemini 等），并在统一画布上完成生成与编辑。
• Design Agent” 创意代理身份：它被誉为“全球首个设计 Agent”，不仅生成图像，还像专业设计师一样“思考”下一步，通过 Talk/Tab/Tune 三种模式实现提示、选项和细节调优多模态内容输出：支持图像、视频、音乐乃至 3D 场景输出。
• 实时协作与画布操作能力：在无限画布上，可多人协作，集成注释、布局优化、风格匹配与二次编辑功能（包含图文分离、字体/排版调整），支持 PNG、SVG、PDF 导出
• 为非专业也可快速上手：小白也能“一句话搞定整套品牌设计”，不限于专业背景。

二、背景和目标

2.1 背景

现如今随着 AI 技术的不断进步，尤其是在图像生成、多模态等领域的发展简直如日中天。GPT4O，即梦，豆包的AI生图，MD和SD等多种工具为设计师们赋能了多种多样化的工作需求，但是感觉总是缺少了这么一种全链路的执行workflow的产品出现。

图像式生成 AI 经历了多个阶段，从最初的简单生成到 ComfyUI 等工作流产品将多种模型能力链接，再到 后面Agent 阶段让 AI 参与工作流的规划和执行，Lovart 正是处于这一 AI 技术发展的前沿浪潮中，是 AI 应用层团队产品创新能力的印证和延续。

2.2 目标

Lovart团队的目标其实很简单，他们想要用Lovart重新定义设计。在Lovart，设计不仅仅是一项任务，更是一种体验。探索创意效率的新时代，只需一个提示，每个想法就能转化为杰作。即使不是设计师，也能轻松运用设计。

三、行业市场分析

3.1 市场行业现状

近年来，全球AI设计市场保持高速增长。据市场研究机构预测，2025年全球AI设计市场规模约为200.85亿美元，并有望在2030年增至606.54亿美元（2025–2030年复合年均增长率约24.9%）。各细分领域也呈现类似扩张趋势：例如，2022年全球生成式产品设计（Generative Design）市场仅2.175亿美元；而2022年全球AI图像生成器市场规模为2.571亿美元，预计2030年达9.174亿美元（2023–2030年CAGR约17.4%）。2024年全球UI/UX设计软件市场已达到约17.5亿美元。上述报告显示，从2019年至2024年，各类AI设计相关市场均以两位数甚至接近三位数的年增长率扩张（如生成式设计2023–2030年CAGR约20.1%，UI/UX设计2024–2033年CAGR约22.3%，AI视频生成2024–2032年CAGR约19.5%）。多个预测模型一致认为，未来数年增长速度依旧强劲：例如生成式AI设计市场预计2024–2025年CAGR约38%，整体AI设计市场2025–2030年CAGR约24–25%

3.2 AI设计的主要两点

• AI 通过独特的概念和先进的算法推动设计创新。
• 不断增长的社交媒体需求推动了 AI 驱动的设计解决方案。
• AI 工具通过数据驱动的个性化输出提高设计质量。
• 全球 AI 的采用推动了对设计技术进步的投资。

3.3 AI设计的主要趋势

AI 或人工智能是使用计算机生成的代码开发的系统。该系统可以理解人类输入，无论是文本、语音还是图像和视频，并可以相应地生成所需的输出。用于设计的 AI 使用这些输入，并帮助作员或用户以图像或视频的形式开发或生成输出，这些输出可以进一步用于多个行业的设计目的。

人工智能在设计市场增长中的主要驱动因素之一是品牌对社交媒体和有吸引力的设计解决方案的需求不断增长。全球几乎所有公司，无论大小，都在社交媒体上存在。该平台主要用于推广他们的产品和公告。他们还使用图像或视频形式的社交媒体帖子来提高他们的知名度。

随着社交媒体用户数量的增加，预计对设计的需求将增加，从而增加用于设计解决方案的 AI 市场规模。Meta （Facebook） 在其年度报告中表示，截至 2023 年 12 月底，Facebook 的日活跃用户约为 21.1 亿，比 2022 年的约 20 亿活跃用户增长了约 6%。截至 2023 年 12 月底，该公司的月活跃用户约为 30.7 亿，比上一年增长约 3%，当时的月活跃用户为 29.6 亿。

3.4 AI设计市场增长驱动力

AI 的全球采用率增加

公司和政府组织在全球市场上不断采用人工智能，预计将推动人工智能在设计市场的发展，因为它肯定会在未来引入新技术和投资。印度、日本和法国等多个国家也投入了大量资金，在该地区开发最先进的人工智能景观。斯坦福大学发布的 2024 年人工智能指数报告指出，全球各种组织已在其运营中全面实施人工智能。该报告进一步指出，在亚洲和南美洲，各约有 25% 的组织在员工队伍中采用了负责任的人工智能，其次是欧洲和北美，组织率分别为 18% 和 17%。

增强的创造力和创新正在推动市场发展

推动全球设计市场人工智能的一个主要因素是人工智能技术的发展和此类工具提供的最佳性能。AI 程序使用多种算法和机器学习工具，帮助它们产生新鲜独特的设计概念，为项目引入创新解决方案，并研究人类智能可能缺乏的新设计程序或方法。这些功能的可用性鼓励了该行业的广泛创新。

各种公司和研究机构引入并集成了各种工具和算法，进一步提升了 AI 设计平台的能力。例如，全球技术领导者 NVIDIA 开发了其设计平台 Canvas。它采用基于 AI 的工具将笔触转换为逼真的风景图片，从而实现快速的背景创建和概念开发。该平台提供九种设计样式，允许用户为每个元素的不同图层上绘画。

增强和改进的设计质量

在设计领域提供增强和更高质量的 AI 工具输出的能力是促进 AI 在设计市场中的主要因素之一。AI 驱动的技术可以分析大量数据输入，识别趋势变化，并做出数据驱动的设计决策，以提供最佳和更高质量的输出。AI 驱动的工具的这种功能有助于生成更高质量的设计，这些设计可以根据个人需求进行个性化。

多家公司推出了多种工具和解决方案，旨在为用户提供更加个性化和准确的设计输出。例如，Vertex 提供的 AI Studio 提供用于基础模型、快速原型设计和应用程序部署等的 API，并使用 Google 的 Gemini 多模态模型平台。AI Studio 提供快速模型适应以及完全受控的工具，用于创建将模型连接到专有数据源或第三方服务的扩展。

3.5 AI设计领域的市场挑战

全球 AI 在设计市场增长中面临的一个主要挑战是数据泄露和网络攻击的风险不断增加。设计平台中的 AI 主要依赖于用户行为、个性化数据和设计资产，这些工具会收集这些数据并将其存储在其专用的云存储中。随着数据泄露风险的增加，人们担心数据隐私、安全漏洞和敏感信息滥用。这阻碍了多家处理敏感信息或公共数据的公司和组织采用 AI 驱动的设计解决方案。

3.6 AI在设计市场范围

3.7 市场预测

3.8竞品格局分析

四、目标用户画像

Lovart用户主要分为以下三类：

创意专业人士 ：设计师和艺术总监

主要需求：自动化重复工作，提高工作效率

企业主 ：小型企业和创业公司的老板

主要需求：经济实惠的设计解决方案

内容创作者：网红博主和教育工作者

主要需求：快速制作视觉内容

4.1 主要痛点和需求分析

Lovart 的核心目标用户主要分布在设计与创意领域，包括广告创意机构、品牌营销团队、科技/产品设计部门、电商与社交媒体运营等多个行业。典型角色有品牌设计师（负责视觉识别和VI系统）、平面/插画/UI-UX设计师（负责海报、界面和插画）、产品/项目经理（协调设计输出）、市场运营/内容策划（制作营销物料和社媒素材）以及创业者和非设计背景决策者（例如中小企业主、创业团队等）。

• 主要痛点：用户在设计工作中常遇到创意瓶颈、灵感匮乏、繁重的迭代修改以及多部门协作困难等问题。他们往往需要在短时间内完成大量设计任务，例如在项目交付期前快速出图、保证品牌一致性或进行多方案比较，这会给设计师和营销团队带来巨大压力。
• 关键需求：这些用户渴望AI设计工具能显著提高效率（自动化常规任务、一键多图输出）、提升视觉品质（生成专业级设计）、丰富创意多样性（多风格、多概念方案），同时能保证品牌一致性和无缝衔接现有工作流。例如，Lovart 可通过自然语言提示自动拆解设计需求并生成完整品牌视觉系统，帮助用户摆脱重复性工作，减少外包成本。根据测试反馈，专业设计师和营销团队表示Lovart“显著提高了创意效率，降低了设计成本”。

4.2 核心用户使用场景

用户会在以下关键场景中使用 Lovart 设计智能体以完成特定任务：

• 品牌策划初期：在品牌或产品定位阶段，团队可输入简要需求（如“设计未来感运动鞋品牌海报”），Lovart 自动生成 Logo、品牌VI 系统、配色方案等视觉方案，快速完成从概念到初稿的构思。这适用于品牌重塑或创立之初时的灵感头脑风暴阶段。
• 营销宣传与社媒创作：市场/运营团队使用 Lovart 制作活动海报、广告素材、社交媒体图文和视频故事板等。在此阶段，用户可通过一个提示生成多张海报、一系列风格迥异的广告图，甚至连同配乐的简易短视频或故事板。Lovart 通过“图文分离”、“分图层编辑”等方式，支持对生成内容的二次修改，满足广告创意迭代需求。
• 快速原型与演示设计：在产品原型或项目提案阶段，产品经理和设计师可使用 Lovart 快速输出产品外观草图、3D模型概念、包装设计、建筑或空间效果图等。例如，一位用户通过一条提示“一键生成建筑平面方案”，Lovart 在短时间内输出了多角度效果图，并自动配上背景音乐展示场景氛围。
• 内容创作者与非设计者场景：即使是设计小白或内容创作者，也可以用 Lovart 完成复杂的设计任务。某位用户仅通过聊天设定风格和页数，便在几分钟内生成了一本完整的儿童涂色书（含一致的页面设计和模板）。这表明Lovart的自然语言交互使非专业用户也能快速获得高质量创意输出。

这些场景下，用户的核心任务包括生成品牌视觉稿（Logo、VI、主题配色）、构思多种创意风格、输出多版本设计样稿、编辑和完善草图，以及制作宣传视频/动画等。正如测试者所言，Lovart“一句话就能生成完整品牌视觉系统”，可以在构思阶段为设计师提供海量灵感，也能在后期阶段加速设计收敛和优化。

4.3 Lovart具体使用场景

1）品牌形象设计

•   设计logo
•   制定品牌色彩方案
•   创建品牌指南

2）营销内容制作

• 社交媒体图文
• 广告设计
• 横幅制作

3）界面设计

• 网站布局
• 应用界面设计

4）内容创作

• 博客配图
• 教育材料设计

5）设计自动化

• 模板生成
• 批量处理

五、产品功能分析

5.1 核心功能

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。主要功能分为下面几块↓

• 自然语言生成设计：用户只需通过对话式指令输入需求，LovartAI即可自动生成品牌包装、插画、LOGO等多种视觉内容。
• 多模态模型集成：平台整合了GPT4O、 image-1、Flux pro、Gemini、Image3、Stable Diftusion、Triple、Ps、Figm等主流AI模型，支持图像视频音乐等多种类型生成，能根据不同的设计需求选择最适合的模型。
• 智能任务拆解：LovartAI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

5.2 产品功能结构图

5.3 功能实操案例

prompt：生成5张黑色奥迪A7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。需要的汽车配置的参数需要你去网上查询，并且还原到图片中来。

Lovart自动化链路流程图：

效果图：

效果评价：

图片制作的整个流程由AI自主完成，达成了AI+设计链路的自动化闭环，对于任务理解能力的准确性比较高，图片生成的比较完整，但是在细节方面（如汽车的尾翼logo）仍有需改进的方向。

第二步：规划海报提示词

prompt：将刚才生成的5张渲染图设计成两种不同尺寸的海报

效果展示：

效果评价：

海报的样式各有不同。符合prompt的要求，且能够精准提取前面图像中的内容，自动完成文案的植入与排版，且能把图像中的文字元素拆分成独立的图层，方便我们在画板上直接修改。

第三步：视频制作

prompt：使用刚才的5张奥迪A7的渲染图制作一个宣传视频

效果展示：

https://www.bilibili.com/video/BV149M8zTE4U/?spm_id_from=888.80997.embed_other.whitelist&bvid=BV149M8zTE4U&vd_source=54b47fd35fdcc4ac899eedbc59fdfa85

六、最终结论

Lovart被称为第一个垂直设计类智能体不是空穴来风，给我的体验更像是设计领域里的cursor，凭借着对整个设计链路的自动化闭环为用户解决了设计稿的难点和痛点。Lovart的强大之处不仅仅是内容的生成，还能将所有的成果放到左边的画板上，支持二次编辑的所有功能，顶上的放大，抠图，消除，扩图，修复，涂抹模糊等等功能基本都能实现。

当然，Lovart也不是一个完全完美的工具，它也有自己的细节问题和不足，仍需要后面不断的迭代和优化。不过当我看到它跑完从需求生成分离视频/音频合成二次编辑这一整条链路，我仍觉得这样的一个agent更相当于设计的workflow，是否可以把设计师定义当成另外一种描述，在agent加持下它能给你的不仅仅是一张图，一个视频，而更类似与你想要的那个产品，是交付的资源。

不过当然，beta版本的Lovart肯定也有他自己的不足之处，包括我测试下来明显有觉得他对上下文语音的理解连贯性和细节处理方面可能还有点差强人意，不过大家也能看出来，我测试效果用的提示词算是比较简易的描述，关于这点我觉得可以从提示词的优化上去解决这类问题！当然我也期待Lovart版本的不断更替与迭代，成为更加强大的设计“agent”。

相信很快，每一个垂直的赛道领域都会诞生出一个专属于它们最牛的agent。