创作者的全家桶：Lovart 一站式对比 Seedream4.0 和 NanoBanana
在很多创作者的电脑里，总能看到类似的场景：桌面上散落着不同平台导出的半成品，浏览器里开着十几个标签页，每一个都在推销自己是“最新”“最好”的模型。反复切来切去，只为找到一张合适的图，结果往往忘了最初的创作目的。创作本该是轻松流畅的体验，却常常被这些无形的摩擦消耗掉。
Lovart 在 7 月底上线后，给出了一个更直接的答案：不再让人纠结“选哪个”，而是把顶尖模型一次性打包开放。Seedream4.0 和 NanoBanana 并列登场，Veo3、IMG1、可灵、海螺、Vidu、Tripo 也一站解锁。所谓全家桶，不再是概念，而是用户一进画布就能马上用的现实。
这也意味着，Lovart 不只是“多了一个图像生成器”。它更像一个完整的创作环境：可以在同一个界面里对比不同模型的效果，也能批量生成所需物料，还能把图像延展到视频和动态。下面就从“一站全包”和“批量直出”两个角度，看看 Lovart 是如何把创作节奏重新拉回到顺畅状态的。
▍一站全包，顶尖模型都在这
真正进入 Lovart 后，第一感觉不是“模型多”，而是创作终于连贯了。以前做一个完整的设计项目，常常要用三个甚至更多工具：在一个平台生成草图，在另一个平台渲染，再到视频软件里处理动态。每换一次环境，心流就会被打断。
Lovart 把这一切集中到同一块画布。Seedream4.0 和 NanoBanana 可以随时切换，其他顶尖模型也触手可及。用户不再需要在平台之间来回迁移文件，或者反复调整参数。所有步骤都能在一个连续的工作流里完成。
输入同一个 prompt，两个模型的差异马上能对比出来：Seedream4.0 更擅长还原质感和细节，NanoBanana 在氛围和场景延展上更大胆。过去这些探索往往要来回导出、上传，在 Lovart 上不过就是点几下鼠标。即时反馈让尝试变得自然，也降低了创作门槛。
下面，我们通过 Lovart 实际来上手测试一下 NanoBanana 以及 Seedream4.0 两个模型在不同用例的效果表现。
在 Lovart 对话框中输入“生成一张机器人打网球的运动写真”，分别选择 NanoBanana（左图）以及 Seedream4.0（右图）模型，效果如下：
可以看出，Seedream4.0 生成的运动写真更有临场感，网球排面甚至还有 logo，画面更加通透，景深细节也更加丰富，生成的图片大小约 4 M，而 NanoBanana 图片大小仅 1.4 M，差距较大。
换个例子，在 Lovart 对话框中输入“面向北美职业高尔夫选手，生成一个高尔夫品牌的 logo”，NanoBanana（左图）和 Seedream4.0（右图）效果如下：
相比之下，NanoBanana 给出的方案在应用场景中更丰富，不光是白底 logo，还有暗色背景，还体现了运动短袖中的印刷效果；Seedream4.0 给出的结果简洁明了，给到的是清晰的扁平化白底 logo，没有多余的东西参杂在里面。
界面的统一感也很重要。Lovart 保持了不同模型在交互逻辑上的一致，参数调整、预览、导出都在同一个面板里。用户不用担心“切换模型就要重新学一遍”，体验顺滑，也省下了学习成本。
换句话说，Lovart 并不是帮你决定“哪个最好”，而是把最强的几把刷子都放在手边。你可以自由切换、随时比较，不必纠结“会不会选错”。当探索和对比变得轻松，创作自然就更自在。
▍批量直出，设计 Agent 的高效感
如果说“一站全包”解决了选择焦虑，那么设计 Agent 解决的就是效率问题。过去的 AI 工具大多还是“生成一张图”的逻辑，每次换尺寸、换比例，都要重新上传、输入、等待。做一套完整物料，不仅慢，还容易让人失去耐心。
Lovart 的设计 Agent 换了个思路。它把多模态长窗口、设计思维链、ChatCanvas 结合在一起，让创作者能像和助手对话一样推进工作。你只需要说出想要的效果，Agent 就能理解上下文，连续完成任务。
最大的不同在于“批量”。以前做宣传项目，要先生成竖版，再调横版，最后裁成方图，每一步都要额外时间。而现在只需要一次输入，Agent 就会自动生成不同尺寸和布局。一次输入，多次输出，几分钟就能完成过去几天的工作。
这种变化不只是效率的提升，更是工作心态的转变。过去重复上传、反复输入的过程很容易让人厌倦，往往还没到打磨阶段就已经失去耐心。而当这些机械性操作被自动完成，创作者的精力可以留在真正有价值的部分：判断、选择、微调。Agent 并没有取代创作者，而是接管了那些最消耗时间和耐心的环节。
实际体验中，这种批量直出的优势尤其明显。比如输入“给我不同尺寸不同场景应用的高尔夫品牌 VI 方案”，Lovart 就能自动生成从球包、服饰到场地、数字媒体等一整套设计。过去需要设计师逐一制作，如今几分钟就能拿到初稿。
例如，在 Lovart 中选择 NanoBanana，输入“给我不同尺寸不同场景应用的高尔夫品牌VI方案”这句 Prompt，模型在分析和拆分需求后，生成了高尔夫球包、服饰用品、场地以及数字媒体等场景的设计方案。
再来看看 Seedream4.0 的实际效果，同样的 Prompt，效果和方案的呈现更加丰富：
相比以往平面设计师做这么一套方案，可能要花上几天的时间，而通过 Lovart 只花了几分钟的等待。
同样，在社交传播场景里也能感受到这种高效。比如输入“生成一组品牌吉祥物表情包”，系统会一次性生成成套的表情，风格统一、动作丰富。不同模型在呈现上各有特点，但都能保证风格一致性。创作者省下了大量手工调整的时间，可以把精力放在选择和微调上。
在 Lovart 里告诉告诉 NanoBanana 模型，“给我一组高尔夫品牌吉祥物微信表情包”，三张直出的画面表情包主体统一，主体的表情非常丰富可爱，同时不同的动作搭配了不同的元素：
切成 Seedream4.0 模型，吉祥物主体的设计严格来说是以“高尔夫球杆”作为元素进行创作，设计的呈现更加丰富，包括了 2D 粗线条以及仿 3D 的样子；此外，模型在吉祥物的性格表达上更明显：
对创作者来说，在一次对话里就能完成从构思到产出，不必因技术细节打断心流。长期看，这会让创作从“工具驱动”转向“意图驱动”，你说想要什么，Lovart 的 Agent 就能帮你实现。
对团队来说，Agent 的意义更大。过去做整套视觉物料要分工合作，结果风格难统一，最后还要花时间整合。在 Agent 模式下，可以一次性生成，风格自然保持一致，减少了沟通和返工。
更重要的是，它并不是一条固定流水线，而是能跟随“思维链”理解逻辑。用户在对话中追加需求，比如调整基调、换颜色、加元素，Agent 都能顺着上下文连续完成。它更像一个合作者，而不是冷冰冰的工具。
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