LiblibAI做设计提案草图好用吗?三类项目测试方法
多数常规设计提案草图的产出需求,LiblibAI都能覆盖得不错,你可以通过三类不同项目的实测方法验证是否符合自己的使用习惯。
如果你平时做的提案属于轻创意快出稿的类型,它的提效效果会比传统手绘草图更明显,重定制化的项目建议先测完对应风格的生成准确率再批量用。
LiblibAI 可以帮助设计师快速制作提案草图,但是否“好用”取决于项目类型。对需要快速比较构图、色彩和氛围的早期提案,它通常更有价值;对产品结构、品牌字体、精确版式和可编辑源文件要求高的任务,生成结果仍需要回到设计软件中重建。最有效的判断方法,是用三类真实项目做同规则测试。
官方地址:https://www.liblib.art/
测试时不要只记录生成速度。每个项目都要同时记录需求匹配、品牌适配、可编辑性和返修时间,才能判断它是缩短了提案周期,还是把时间从草图阶段转移到了后期修正。
先建立一套统一的测试规则
选择品牌海报、电商主视觉和社交媒体封面三个小任务,每个任务限定相同的测试时间和候选数量。需求简报应包含用途、尺寸、主体、品牌色、必须保留的元素和禁止出现的内容。若三个任务采用完全不同的规则,最后很难比较。
| 评分项 | 要回答的问题 | 建议记录 |
|---|---|---|
| 需求匹配 | 主体、场景和画面重点是否正确 | 可用候选数与主要偏差 |
| 品牌适配 | 色彩、气质和留白是否能承接品牌信息 | 需要重做的品牌元素 |
| 可编辑性 | 能否在设计软件中继续排版和修改 | 需要抠图、重绘和重建的区域 |
| 返修时间 | 从候选稿到可展示提案需要多久 | 生成、筛选、修图分别耗时 |
官方服务面向画师、设计师和其他视觉内容创作者,提供图片生成、模型、工作流等相关能力。具体入口和功能会调整,测试时以账号当前页面为准。
测试一:品牌海报看留白和视觉方向
品牌海报测试不要让 AI 直接生成最终品牌文字。可以把任务限定为“主视觉背景草图”:给出品牌色、核心情绪、主体和标题安全区,生成三到四种不同构图。设计师重点检查主视觉是否有记忆点、标题位置是否干净、画面重心是否适合后续排版。
若候选图氛围准确,但文字、Logo 或规则图形失真,这并不代表整张草图不可用。更合理的做法是保留背景和构图方向,在专业设计软件中重新绘制品牌元素。若连留白和主体关系都不稳定,则需要调整构图描述,而不是继续堆叠风格词。
测试二:电商主视觉看产品结构和卖点空间
电商主视觉对产品外形、材质和包装文字更敏感。测试时可先使用虚构或拥有授权的产品素材,明确瓶身比例、摆放角度、背景材质、主光方向和卖点区域。结果出来后,先检查产品轮廓和透视,再看背景氛围。
如果产品包装、泵头、瓶盖或标签结构发生变化,不能把生成图直接作为商品真实展示。它可以用于探索场景和光线,再通过摄影、三维渲染或人工合成替换准确产品。设计提案阶段也应向团队说明哪些区域是方向草图,哪些内容已经过事实校验。

图1:用三类项目测试同一工具,分别关注留白、产品结构和裁切安全区,而不是只比较画面是否漂亮。
测试三:社交媒体封面看裁切和小图识别
社交媒体封面常见问题是不同平台比例不一致,上传后还会被头像、标题或按钮遮挡。测试时先确定主平台尺寸,再在画面中预留安全区。候选图缩小到手机列表大小后,检查主体是否仍然清楚、色彩是否能快速区分、重要内容是否被裁切。
若同一主题需要横版、方形和竖版,不能简单把一张图机械裁成三个比例。可以分别生成构图草图,但要保留一致的主体、配色和视觉线索,再由设计师完成系列化排版。
把候选稿放进真实版式再评审
AI 生成图单独查看时容易显得完整,放入真实提案页后才会暴露问题。应把候选图置入品牌海报、电商页面和社交封面模板,加入真实长度的标题、卖点和按钮占位,检查信息层级是否成立。

图2:把候选稿放进真实版式,按需求匹配、品牌适配、可编辑性和返修时间统一评分。
评审时不要只问“喜欢哪张”,而要逐项回答:是否解决简报中的问题,是否能承载文字与品牌,修改是否可控,是否能在截止时间内完成。记录每张候选从生成到可展示提案的返修时间,数据会比主观印象更可靠。
什么结果说明值得纳入提案流程
如果三类测试中至少两类能稳定产生可用构图,并且从候选到提案页的返修时间明显低于传统草图流程,就可以把 LiblibAI 纳入前期探索。若结果漂亮但与简报偏离、产品结构错误频繁,或每次都要大面积重绘,则应限制在灵感板和气氛参考阶段。
商业使用还要核对基础模型、LoRA、工作流和模板的当前许可范围。平台能生成或下载图片,不等于所有组合都自动适合客户项目;客户人像、未发布产品和品牌素材也要确认上传与处理权限。
设计师测试常见问题
需要在提案里标注是AI草图吗?
应根据平台规则、项目合同、团队流程和适用要求处理。至少在内部评审阶段明确标注草图性质,避免未经检查的画面被误当成最终交付。
三类项目都要使用同一个模型吗?
第一轮可以用相同基础条件建立对照,随后再为不同项目选择更合适的模型。比较时应记录变化,避免把模型差异误认为项目差异。
候选图数量越多越好吗?
不是。数量过多会增加筛选成本。先限定一组候选,找出主要偏差,再针对一个变量调整,通常比连续生成大量近似结果更有效。
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