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昨天被 震撼到了。

真的好。比 好出一大截。已经做到零 AI 味，而且对中文的处理非常好。

虽然还有设计师说图片的审美不够好之类，但我觉得这些都已经不是关键。因为它已经完全可以满足我们需求的图片。

不知不觉，设计这个行业，也已经变了。比如，下面这张就是 GPT Image 2 生成的。我们可以直接用。

还有下面这张，随手把办公室的啤酒拍张照片，让它生成海报。效果炸裂了。确实比 Nano Banana 系列要好。我觉得怎么也到一个中等水平设计师的设计水准了。关键是快和便宜啊。

但我建议大家最好去 这个工具里用 GPT Image 2。

ChatGPT 只是简单地把这个模型接在 chatbot 的交互里而已。图片本身不适合用一问一答的聊天窗口去交互，在里面生成图片、改图片，都非常不方便。

Lovart 第一时间接入了 GPT Image 2 的 API。我喜欢用这个工具的核心原因，之前也跟大家说过。

第一，它会第一时间接入所有头部的图像模型、视频模型。我们不需要每火一个模型，就去单独开一个会员，没必要。

第二，Lovart 在模型的基础上还做了很多易用的功能，比如修改文字，比如生成字体，还有我最喜欢的画布。

大家可以这么理解。GPT Image、Nano Banana 是底层模型，Lovart 就是 Claude Code，是模型的脚手架。

地址：

https://www.lovart.ai

正好这两天 Lovart 在做活动，买 Pro 及以上会员，就能免费用一个月的 GPT Image 2，特别划算。

我给大家看几个我们做出来的高频 Case。

有条件的话，当然要找最好的设计师来设计。但好设计师的市场价，一个 Logo 起步就是三万。我们公司之前做过一个 Logo，花了四万多。

便宜的也有，几千块也能做。但说实话，几千块的设计师的水准和服务，可能还不如我们直接用 AI。

为什么这么说？因为 Logo 本质上就要满足两件事。第一，传递品牌信息。第二，把我们对这个品牌的某种构想具象化出来。

所以最好的方法，就是我们直接跟 AI 沟通，让 AI 来生成设计。其实找第三方的设计师，走的也是同样的流程，先沟通需求，再出稿。

之前我用 Nano Banana 2 生成过 Logo。怎么说呢，不管给它什么提示词，最后出来的 Logo 还是偏复杂。但我们看现在市面上绝大部分 Logo，其实都是简单的线条。

昨天我和同事一起测了一下，发现 GPT Image 2 做 Logo 的效果已经非常好了。下面这张，就是我们自己给一个新产品做的。

这个 Logo 可以拆成两部分看。左边是图形 Logo，右边是文字。

左边的图形部分，是我在 Lovart 里用提示词生成的。我把自己对这个品牌的想法讲给它听，中间来回改了几次，最后得到的就是大家现在看到的样子。

过程我截了个图放在下面，就不再一步步展开讲了。

右边是字体部分。

字体这块说起来也挺头疼的。免费字体能用在商业场景、中英文都合适的其实没几款，挑来挑去很容易撞车。

收费字体又贵，稍微像样一点的字库授权下来就是几千上万，对一个新产品来说不太划算。如果想找字体设计师专门做一套，价格比 Logo 本身还要贵。

但 Lovart 里有一个字体生成器，这个功能我真心觉得好用。我们可以直接告诉它想要的感觉，比如几何感强一点，线条要干净，字母里带一点断开的处理，它就能造出一套完整的字体给我们。

上面 PUTAI 这几个字母，就是我直接造出来的。大家看看下面我的截图。

在字体生成器中，点击我的字体或者在文字面板中选择，就可以使用创造好的字体。

把文字配色改了后，点击图层，把文字移到 Logo 图层上方，然后框选文字和 Logo 图片，点击合并图层即可。

这也是为什么我一直说，GPT Image 2 这样的模型，应放到 Lovart 里用。

单从字体这一个小功能就能看出来。如果在 ChatGPT 里用，流程其实很直接，就是对话，一问一答。

但只要我想调一下字形，想改一下粗细，想在字体基础上再加点别的设计，就得跳出来，去别的工具里接着调。

Lovart 不一样。它在模型之外，还做了非常多专门服务于设计的功能，字体生成器只是其中一个。

整个设计流程从生成图形 Logo、调整字体，再到排版、优化细节，可以一站式搞定。

其实很简单。把原图喂进去，告诉它生成一张类似的图就行，文字单独贴，它能理解整体的结构。

这类图唯一麻烦一点的地方，是初稿出来之后，经常还要再改几处局部的文字。这时候 Lovart 的文字修改能力就派上用场了，可以直接试试。

除了上面的样式，我们也可以让 GPT Image 2 发挥，生成更有意思的小红书图片。

还可以继续生成更多其他样式：

同样，我的体感是 GPT Image 2 的效果比 Nano Banana 要好。

之前我用 Nano Banana 给朋友做过一组类似的品牌图，对比下来，不管是整体配色、字体选择，还是画面的视觉美感，GPT Image 2 都更胜一筹。

下面这张是我自己随手抽的一组，户外品牌方向的。

一次肯定可以直出，但是如果有一个具体的需求，你会发现模型生成出来的元素，我们总是需要再二次优化和修改。这时候可以用 Lovart 的 功能。

我录了个屏，大家看看。Mac 上按 Cmd 键，Windows 上按 Ctrl 键，再加点选，就可以修改或者去掉不满意的元素。

我就感觉 GPT Image 2 这一次在图片的真实感上做的是最好的。

然后与此相关呢，我就想到，其实我们可以用这个能力去做很多的文章配图。

你比如说我经常写文章，你会发现有些图片在网上是找不到的，或者找到的图片也是模糊的。但是我们还是希望能有一张图片能够给用户辅助理解。

所以大家去看，这是我下面简单生成的几组。

第一组我说，你帮我生成一张乔布斯发布 iPhone 4 时候的现场照片。

第二组，提示词是在旧金山的砖墙上制作一个贴纸展示墙，展示来自各大 AI 实验室的贴纸。下面是它生成的效果。

第三组，两个小男孩在 2000 年的夏天，中国北方的一个小农村里玩耍。他们在一棵树下开心地下石头棋。这个图片要真实，要符合 2000 年时中国北方农村的孩子的情况，包括他们的衣服和环境。

还有电子书的设计。

关注我的朋友大多数也在关注 AI 工具，新模型一出，大家肯定第一时间就用上了。但我更想把这篇文章推给另一类朋友，他们平时不怎么关注 AI，但又真的需要设计。

像我有一个好哥们，去年写过他，在小县城做小生意。他需要设计，但又请不起好的设计师。几百块的设计不如不做，几千上万的又掏不起，这事就一直搁着。

这种情况，我觉得现在真的可以用 GPT Image 2 加 Lovart 这样的组合，自己把设计需求解决掉。

我们公司一直是 Lovart 的付费用户，一年会员几千块，不算便宜。但我是这么算这笔账的。同样的设计需求，要么招个全职设计师，要么找个兼职。不管哪种，效果都不如我自己用 Lovart。

为什么呢？找兼职，得等对方的档期，还得把业务需求一点点讲清楚。信息从一个人的脑子搬到另一个人的脑子，中间至少损耗一半。

但我直接跟 AI 沟通，用语音输入法把想法讲出来，只要 AI 本身是个足够好的设计师，那整个过程就是人和工具合成一体的状态。想到什么，说出来，图就出来了，不用等，不用反复对需求。

到这里，我越来越确信一件事。AI 图片已经彻底越过了成熟可用的那条临界点。

世界变得，就是很突然。