Lovart

AI 設計代理。

免費或付費 4.1 / 5
一句話介紹:AI 設計代理。

Lovart 自稱是「AI 設計代理人」,跟一般輸入提示詞、吐一張圖的生圖工具不太一樣。它的做法是先理解你要做什麼,自己去找參考、研究品牌,再決定要用哪個模型、出哪些尺寸,最後把一整組素材攤在一張無限畫布上讓你改。創辦人是前字節跳動產品主管陳冕(Melvin Chen),公司登記在舊金山,2025 年 7 月結束測試全球上線,官網現在宣稱全球使用者達 3,000 萬。

產品核心叫 ChatCanvas:左邊用對話下指令,右邊是畫布。背後的推理引擎 MCoT 會拆解需求,再分派給整合進來的模型。官網列出的圖像模型有 GPT Image 2、Nano Banana Pro、Seedream 5、Midjourney、Flux 2 Pro,影片模型有 Seedance 2.0、Kling 3.0、Veo 3.1 等,系統會自動選,你也能手動指定。

功能特色與適用場景:最常被拿來示範的是「上傳 Logo 和品牌手冊、打一句需求,產出整套活動素材」,例如香氛蠟燭的電商主圖、情境圖、特寫,或咖啡店的整套品牌視覺。編輯面有 Touch Edit 局部修改、Text Edit 把圖中文字拆成可編輯圖層、Edit Elements 把整張圖分層、擴圖、放大、去背、多角度生成與字型生成。品牌套件可存色票、字型、Logo;Custom Skills 讓你把常用流程存起來重複呼叫,內建技能則涵蓋 Logo 品牌、海報、商品攝影、室內設計、穿搭、周邊商品設計。

計費是點數制。快速模式每次生成都扣點,任務越複雜、畫質越高扣越多;部分方案提供不扣點但要排隊的 Relax 模式。月點數不累積到下個月,加購的點數包則有 366 天效期。一個帳號最多同時在 2 個桌面網頁、1 個手機網頁跑任務,多人使用要改買 Team 方案。

給台灣使用者的建議:Lovart 有繁體中文介面,也有 iOS App,用中文描述需求沒問題,但圖片裡生成的繁體中文字仍可能出錯或混入簡體字,上架前一定要逐字檢查。電商賣家做蝦皮、momo 商品主圖,或小店做 IG 貼文、節慶活動圖,是最划算的用法。先用免費版每日點數熟悉流程,確定每月產量再選方案;商用前也要確認所選方案的授權範圍。

TheAI學院 編輯建議

編輯實測後的真心話
4.1

Lovart 讓我看到設計工具的下一步:不是給你一個更好的生圖模型,而是幫你把整個提案流程跑完。整合多模型、文字可拆圖層都很實用;但點數燒得快,圖中繁中字也還不夠穩,交件前還是得設計師親自把關。

— theai 編輯團隊

主要功能

  • ChatCanvas:對話加無限畫布,代理人自動規劃並產出整組設計素材
  • 整合多家圖像與影片模型(GPT Image 2、Nano Banana Pro、Midjourney、Seedance 2.0、Kling 3.0、Veo 3.1 等),可自動或手動選
  • Touch Edit 局部修改、Text Edit 文字拆圖層、Edit Elements 整圖分層
  • 擴圖、放大、去背、多角度生成與字型生成
  • 品牌套件(色票、字型、Logo)與可重複使用的 Custom Skills
  • 繁體中文介面與 iOS App

如何使用 Lovart

  1. 到 Lovart 註冊登入。
  2. 用一句話描述設計需求。
  3. 讓 AI 設計代理成套生成。
  4. 切換多模型。
  5. 編輯調整細節。
  6. 用於品牌與社群圖。
  7. 細節需調,先用免費方案試。

適用場景

  • 電商賣家產出商品主圖、情境圖與特寫
  • 行銷人員依品牌手冊批次產出社群貼文與廣告素材
  • 設計師提案前快速做多個視覺方向
  • 小店或新創做 Logo、菜單、海報等品牌基礎視覺
  • 把靜態主視覺延伸成短影片素材

Lovart 的優點與缺點

優點

  • 一個提示就能產出風格一致的整套活動素材,提案速度快
  • 圖中文字可拆成圖層修改,不必重新生成
  • 一個訂閱切換多家主流模型,不用分別付費
  • 有免費方案與繁中介面,入門門檻低

缺點

  • 點數消耗依任務複雜度浮動,月點數不累積,成本不好預估
  • 自動產出的素材品質不一,生成的繁體中文字仍可能出錯
  • 帳號限個人使用,多人協作要另購 Team 方案

價格方案

Free 0 美元(每日 30 點、一次一個任務);付費方案月繳約 Starter 19/Basic 32/Pro 90/Ultimate 199 美元,年繳有折扣,Team 方案洽詢;點數制、另可加購點數包(366 天有效)。實際價格以官網結帳頁為準

Lovart 常見問題

Lovart 可以免費用嗎?

可以。免費方案每天有少量點數、一次只能跑一個任務,可用模型也有限制。付費方案以點數計費,月繳約從 19 美元的 Starter 到 199 美元的 Ultimate,年繳有折扣,實際價格以官網結帳頁為準。

Lovart 跟 Midjourney 有什麼不同?

[Midjourney](/tools/midjourney) 是單一生圖模型;Lovart 是代理人平台,會先規劃需求,再呼叫包括 Midjourney 在內的多家模型,並提供分層編輯、品牌套件與整組素材輸出。

用中文下指令可以嗎?圖裡的中文字準嗎?

Lovart 有繁體中文介面,中文提示可以使用。但圖片中生成的繁體中文字仍可能出現錯字或簡體字,建議用 Text Edit 把文字拆成圖層後再手動校正。

Lovart 做的圖可以商用嗎?

官網說明商用權利依方案而定,免費方案沒有明確的商用授權。正式用於廣告或商品前,請先確認所選方案的使用條款。

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Lovart 評測:值得用嗎?

一句話結論

Lovart 是「設計代理人」路線的代表:你描述需求、丟品牌手冊,它自己規劃、挑模型、一次吐出整組素材,再讓你在無限畫布上逐一修改。速度與廣度很驚人,但點數燒得快,細節品質仍要設計師把關。

它到底做什麼

Lovart 由前字節跳動產品主管陳冕(Melvin Chen)創辦,總部登記在舊金山,2025 年 7 月結束測試全球上線。核心是 ChatCanvas:左邊對話、右邊無限畫布,背後的推理引擎官方叫 MCoT,會先分析意圖、找參考、研究品牌,再分派給合適的圖像或影片模型。官網目前列出可切換的模型有 GPT Image 2、Nano Banana Pro、Seedream 5、Midjourney、Flux 2 Pro,影片有 Seedance 2.0、Kling 3.0、Veo 3.1 等。

編輯工具有 Touch Edit(局部改)、Text Edit(把圖裡的文字拆成可改圖層)、Edit Elements(整張圖分層)、Move Object、擴圖、放大、去背、多角度與字型生成;還能存品牌套件(色票、字型、Logo),或把自己的流程做成 Custom Skills 重複使用。

實際用起來的重點

從官網示範看來,Lovart 的賣點是「一個提示進、一整套出」:上傳 Logo 與品牌手冊,說要做新品上市活動,它會產出主視覺、社群貼文、電商圖等數十張風格一致的素材。官網寫可產 50 張品牌素材,是官方示範數字。

真正用起來要懂點數:快速模式每次生成扣點,複雜任務和高畫質設定扣得多;部分方案有不扣點但要排隊的 Relax 模式。一個帳號同時最多 2 個桌面網頁、1 個手機網頁跑任務,多人共用要買 Team 方案。

優點

  • 規劃、生成、修改在同一張畫布完成,不用在 Midjourney、Photoshop、剪輯軟體間搬檔。
  • 文字可拆圖層修改,解決 AI 圖「字烤死在圖上」的老問題。
  • 一個訂閱就能切換多家主流圖像與影片模型。
  • 介面有繁體中文,還有 iOS App。

缺點

  • 點數規則複雜,月點數不累積,做影片或高畫質很快見底。
  • 免費版只有每日少量點數、一次一個任務,商用權利依方案而定。
  • 自動產出的整套素材品質不一,要交付客戶前仍需逐張檢查。

適合誰/不適合誰

適合要大量出社群圖、電商主圖、活動視覺的行銷人員與小品牌老闆,以及想快速提案、做多版方向的設計師。不適合只偶爾做一張圖的人(Canva 更划算),也不適合需要精準排版、印刷規格的平面設計案。

價格觀察

官網定價頁由程式載入,數字以第三方 aireiter 於 2026 年 9 月 24 日的查核為參考:Free 0 美元(每日 30 點);Starter 每月 19 美元(2,000 點);Basic 32 美元(3,500 點);Pro 90 美元(11,000 點);Ultimate 199 美元(27,000 點);年繳有折扣,Team 洽詢。加購點數 366 天內有效。實際價格以官網結帳頁為準。

替代方案

同樣是代理式生圖的 Recraft(向量與品牌風格強);同樣出自字節生態、可用中文提示的 Dreamina;電商商品圖專用的 Pippit、Flair;設計模板起手選 Canva 或 Kittl;要純文字排版準確的看 Ideogram。

台灣觀點

有繁體中文介面,中文提示也能用,但圖中生成的繁體字仍可能出錯字或混入簡體,上架前務必逐字檢查。在地情境很適合蝦皮、momo 賣家做主圖與節慶活動圖,或餐飲小店做菜單與 IG 貼文。以美元信用卡訂閱、自動續訂,要停用記得在帳號設定取消。品牌商用前,先確認所選方案的商用授權條款。

評分

4.0 / 5。把多模型整合進代理式設計流程做得最完整的產品之一;扣分在點數消耗難預估、輸出品質仍需人工把關,以及中文字生成的穩定度。

本評測由 TheAI學院編輯群整理,內容力求客觀、含優缺點,僅供參考。

最後更新:2026年10月

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