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近期，AI設(shè)計工具Lovart引發(fā)了廣泛關(guān)注。它究竟是一個簡單的生圖工具，還是真正具備設(shè)計Agent能力的創(chuàng)新產(chǎn)品？本文通過一系列深度測評，從定制表情包、設(shè)計LOGO及VI效果圖，到制作海報、創(chuàng)意漫畫，甚至生成視頻，全方位檢驗Lovart的理解、規(guī)劃與執(zhí)行能力。測評結(jié)果顯示，Lovart在設(shè)計領(lǐng)域的表現(xiàn)令人驚艷，它不僅能夠高效完成任務(wù)，還展現(xiàn)出強大的記憶與優(yōu)化能力。本文將帶你深入了解Lovart的實戰(zhàn)表現(xiàn)，探討AI設(shè)計Agent的未來潛力與挑戰(zhàn)。

1. 前言

前兩天睡醒了，洗漱完了我開始慢悠悠的刷公眾號，進行一天的信息攝取。

發(fā)現(xiàn)大家都提及了Lovart產(chǎn)品，我看了看測評覺得蠻有意思的，然后我就去厚著臉皮要了個測試名額，當時體驗了一會發(fā)現(xiàn)做表情包確實比4o方便不少，省的自己在那想創(chuàng)意了。

但我當時沒覺得Lovart有多強，我覺得我還是先把我拖欠的一堆活干完更重要。

然后突然看到群里發(fā)，朱嘯虎老師對Lovart的評價。

我當時琢磨了一會，Agent達到商業(yè)化質(zhì)量，這句話含量有點深啊。

那我還是去測測吧，我想看看它到底是和之前一樣的生圖工具還是一個專業(yè)設(shè)計Agent。

為此我還拉著Gemini搓了一套設(shè)計Agent測評標準，然后又拉著O3確認了一下邏輯有無漏洞。

然后我梳理了一下整體的測評思路：通過提示詞遞減、生成難度遞增的策略，來看Lovart的理解能力、規(guī)劃能力、執(zhí)行能力、上下文能力是否能夠達到一個不錯的Agent水平。

為了保證測評的客觀性，我會和Gemini2.5一起對每一個案例打分。

接下來讓我們一起開始來測評Lovart吧~

2. Lovart案例測評

2.1 案例

1：做一組定制的微信表情包

2.1.1 測評點

第一次測試我們就先熱熱身，就讓它做一次單步任務(wù)，我會給它圖像和需求讓它生成表情包，看看它在批量化場景下的效果怎么樣，有沒有不錯的一致性和創(chuàng)造性。

2.1.2 測試過程及結(jié)果展示

我把Lovart這次執(zhí)行任務(wù)的流程拆了出來畫成了圖，可以見到它有一個清晰的規(guī)劃到落地的路徑，AI會根據(jù)自己的判斷產(chǎn)出方案、選擇模型，然后才是生成圖。

2.1.3 測評打分

在Lovart做好了之后，我直接把狗子表情上傳了微信表情包，第一波測試我給Lovart打滿分！

AI在這一波也給到了93分！它對Lovart的表現(xiàn)評價還不錯。

2.2 案例

2：做LOGO及VI效果圖

2.2.1 測評點

這次測試我們升級了一下難度，把提示詞從單步變成了多步。

這次給到Lovart的是多步提示詞，我希望看到它在Logo及VI（配色方案）上的思考，同時看看它在上下文一致性和連貫性上的體驗怎么樣。

我要求它先生成3個logo，然后在我確認后幫我生成VI及效果圖。測試過程及結(jié)果展示

它在生成了這3個icon后，來讓我進行選擇：

我選擇了第三個，這是它產(chǎn)出的VI及效果圖。

Lovart執(zhí)行本次任務(wù)的流程圖：

搜尋靈感這個模塊蠻有意思的，當用戶沒有給參考信息時，它會先去自己搜集一下參考，然后再生成。

跟設(shè)計師做需求一樣了，哈哈哈~

2.2.3 測評打分

這一輪我繼續(xù)給出滿分，我覺得Lovart完整的按照提示詞進行了執(zhí)行，VI和效果圖都沒有漏掉，我覺得非常不錯。

AI在這一波也給到了94分，看起來我們兩個又一次達成了一致。

2.3 案例

3：做一個線下活動的海報

2.3.1 測評點

這次我們把難度再往上抬一點，我會先給Lovat一個提示詞，讓它幫我生成海報，看看它對視覺的理解力創(chuàng)造力怎么樣，能不能畫出一張好看的海報。

然后基于這張海報，我會讓它去做多輪調(diào)整，看一看在多輪調(diào)整中它是否能夠每次都高效的完成任務(wù)，會不會一會就跑偏。2.3.2 測試過程及結(jié)果展示

讓它調(diào)整一下：

再調(diào)整一下：

接下來我又測試了一下中文能力，中文海報目前的穩(wěn)定性還是模型不好處理的，Lovart因為還是調(diào)用已有模型進行生成，所以還是有一些細節(jié)不太好。

Lovart執(zhí)行本次任務(wù)的流程圖，用戶提需求

2.3.3 測評打分

這次海報我們就直接讓AI來打分，它給到了86分；它給我的反饋是排版精度可以再往上提升一下，第一稿的視覺沖擊力較弱。

整體表現(xiàn)還是不錯的，這是一個可以進行交付的效果圖。

2.4 案例

4：做一組創(chuàng)意漫畫

2.4.1 測評點

上邊的測評里我都給了Lovart詳細的提示詞，那這次我們繼續(xù)往上抬難度。

我們看一看Lovart在低提示詞的描述下，能不能做出來不錯的創(chuàng)意漫畫。2.4.2 提示詞及結(jié)果展示

我以為Lovart會問我問題，但它下根據(jù)自己的理解出了一版故事，我覺得還行，然后我給它提出了修改需求。

它直接在加文字的基礎(chǔ)上把6個漫畫合成了一張圖，這個效果是我沒想到的。

我仔細去看了一下它的生成過程，它做了一個布局設(shè)計，還是怪聰明的。

于是我決定看看他能不能在一張大圖的基礎(chǔ)上對第四個、第五個面板進行局部調(diào)優(yōu)，這個事情的難度在于Lovart到底是在大圖直接做，還是會在第一次的基礎(chǔ)上優(yōu)化完，然后再合成一張大圖。

如果是前者，我覺得可能搞不定；后者的話還有可能。

剛開始Lovart給到我的是這兩個圖，我看了之后有點失望，我感覺它沒有把上下文完整

的接進去。正當我準備問它的時候，我發(fā)現(xiàn)它又給了我一張大圖。我要的修改點它都加了進去了，表現(xiàn)的還是非常錯的。

然后我去深度對比了兩張大圖，我發(fā)現(xiàn)它是完整的又從做了一張大的合成圖，這說明它的記憶能力、理解能力、規(guī)劃能力都是極強的。

模型在接收到調(diào)整圖4、圖5細節(jié)的時候會拆成這樣的規(guī)劃：

1.?先從歷史內(nèi)容中找到第一版的圖片4、圖片5

2.?對其進行用戶需求的微調(diào)

3.?重復(fù)用戶添加文字的需求

4.?每個小圖增加文字描述

5.?生成一張大圖

2.4.3 測評打分

這次漫畫我們繼續(xù)讓AI打分，它給出了不錯的評價，我也是非常認可。

雖然細節(jié)上還有一些瑕疵，但Lovart的記憶能力、規(guī)劃能力、執(zhí)行能力都讓我感覺很強，接下來該上點難度了。2.5 案例5：生成小狗冒險視頻2.5.1 測評點

最后一個測評，我們上個賊難的吧。

看看能不能一句話生成一個好玩的視頻，這將是對Agent的終極考驗。2.5.2 提示詞及結(jié)果展示

看完了我都驚呆了！我以為它只能搓個半成品，沒想到效果還挺好！

讓我們一起看看Lovart執(zhí)行任務(wù)的邏輯：

它這是一次任務(wù)完整執(zhí)行下來的，中間我沒有任何的干預(yù)。

2.5.3 測評打分

滿分！滿分！滿分！

我的好搭子Gemini保持著它的理性挑了點刺，不過它的問題還是視頻的畫面細節(jié)，不過它不了解目前世界AI視頻做到什么地步了，它應(yīng)該還是用數(shù)據(jù)庫里各種人類的視頻去對比的。

3.測評結(jié)論

從這幾個案例測評結(jié)果來看，我做為一個人類好像只會從那喊滿分！

還是Gemini更加客觀公正一些。

我在測評完案例后，我其實知道Lovart是一個不錯的Agent設(shè)計產(chǎn)品，但我想了半天我該如何給它做一個結(jié)論。

我覺得它有很多還可以提升的點，比如生成速度實在是有點慢，做表情包都花了我5分鐘時間；漫畫的人物一致性可讀性都有不少提升空間；視頻生成的細節(jié)也有待提升，最起碼清晰度高一點。

但作為一個AI產(chǎn)品經(jīng)理，我覺得這些細節(jié)也還好，他們都是有看得到的解決方案的。

我想Lovart給我們帶來的更多是：AI在設(shè)計賽道上有能力和人一樣進行作業(yè)。

我在敲下這行字的時候我想了半天，真的是這樣的嗎？

然后我又回去看了看我測試的這些案例，如果我之前想達到這樣的效果我該怎么樣呢？

去找設(shè)計師，然后提出我的需求，然后他給結(jié)果后我繼續(xù)改。

流程是沒什么區(qū)別的，Lovart的結(jié)果我敢用嗎？

當然是敢用的，狗子表情包我都傳到微信里邊了。

那它其實就是設(shè)計師了。

我想這是個不可逆的趨勢，認可AI或許更容易讓我們進入新世界。

DeepseekV2在24年5月份發(fā)布，那時候企業(yè)低Token成本擁抱AI的種子早已埋下了。

Deepseek用了8個月迭代出來的R1，震驚了世界。

我想或許Lovart、Mauns它們都是那粒種子，它們都在告訴我們：未來已至。