LiblibAI 正式推出2.0，十字路口第一时间评测：从 1.0 到 2.0，什么变了？

LiblibAI 2.0：真· AI 创作 Studio

作为一个熟练掌握各种 AI 工具的创作者，你可能熟悉这样的创作日常：我们需要为图片生成订阅 Midjourney，为视频生成购买 Pika 或 Runway，用 Topaz 来高清修复，甚至在不同开源模型之间来回切换、用 LoRA、蜘蛛网一样的 ComfyUI、Stable Diffusion……

每多一个工具，就多一层摩擦。

2 天前，国内最大的 AI 多模态模型社区之一的 LiblibAI 进行了一次大升级，正式推出了 2.0 版本。对许多创作者而言，这个平台并不陌生，LiblibAI 一直是国内开源绘画与 LoRA 文化的重要发源地，也常被称为中国版的 CivitAI （大家常说的 C 站）。

这一次，LiblibAI 重新梳理了创作者的工作逻辑，正式补全了一个完整的「工作站」。

可以明确地说，这一次，LiblibAI 正在尝试回答那个被反复追问的问题：

在 AI 时代，创作到底该有多难？

所以，这篇文章我们不打算做单纯的功能测评。

我们更想从一个创作者的真实体验出发，聊聊这次 LiblibAI 的升级，也聊聊，在这个AI 时代，创作者们的「内心活动」、真实的困惑与想法。

AI 创作的「工具大分裂」时代，我们为何感到疲惫？

首先，先看一个大问题：

AI 创作的「工具大分裂」时代，我们为何总是感到疲惫？

要回答这个问题，不妨先回到我们最熟悉的日常工作流： 

 【1】为了得到一张「好看、有美感」的图，我们先得在许多 AI 生图模型中选择一个，比如 Midjourney ，然后订阅 Pro 套餐，再垫概念图；

【2】接着，把满意的图下载下来（有些平台，甚至不充值不允许下载）；

【3】如果想对局部做些精细调整，在过去可能还得用 Stable Diffusion 的 Inpainting 功能，启动像蜘蛛网一样复杂的 ComfyUI；

【4】最后，想让这张图动起来？很好，现在请打开 AI 视频生成平台：Pixverse、Kling、Pika 或 Runway，再次导入、输入提示词、等待生成……

像我，平常爱用的就有：很有创意的 Recraft、有美感的 Midjourney、中文图像编辑能力很好的字节 Seedream 4.0、混元图像 3.0、英文图像编辑能力不错的谷歌 NanoBanana，角色一致性保持很好的 F.1 Kontext。

像这些模型，我们能像「报菜名」一样，轻松说出一堆。

每个月下来，每个产品都得冲一笔少则 20 多则 100 美元的月费。更贵的，其实是被割裂的注意力和被稀释的创造力。

所以，一个创作者最需要的几样东西，最理想的状态下应该是：全都被放在同一个触手可及的地方。

为什么必须是「Studio」？

LiblibAI 的「前世」，是那个被无数创作者亲切称为「小破站」的开源模型社区。许许多多设计师，曾在这里寻找灵感、下载模型、学习工作流。

也是名副其实的「中国版 CivitAI」。

它最令人关注的是对创作者的真诚。相信很多朋友都实际体验过一个有趣的故事，LiblibAI 即便在资金十分紧张的时刻，也还在发放激励，硬是聚拢了中文世界最活跃的 AIGC 创作者。

确实，当时有很多人用 Stable Diffusion 训练模型、上传作品、写教程、分享 Prompt，每天循环炼图、上传、优化。

在这个过程中，大家亲眼见证了 AI 图像从「崩坏脸」「天花板窗户」进化到可落地可商用，也亲身感受了社区从「草根互助」成长为「创作者激励体系」的建立。LiblibAI 也在动荡中坚持，哪怕在资金最紧张时（公司账上只剩下 4000 块钱）仍发放创作者激励，累计补贴超千万。让很多人赚到了人生第一笔 AIGC 收益：

然而，当开源生态的热度逐渐冷却，各种模型即服务的 SOTA AI 生图模型出来时，2 个问题出现了，相信很多人对此都有共鸣：

【1】对于新人，WebUI 和 ComfyUI 的节点式操作门槛过高，劝退了大量潜在用户。毕竟，不是所有人都有能力、或者有时间有想法去搭工作流的。

【2】对于成熟的创作者，单一的模型训练和分享，已无法满足系统性的、追求效率的商业创作需求。

市场想要的，不再是零散的「玩具」，而是一个集成化的「Studio 工作室」。

所以，LiblibAI 2.0 正是在回应这一变化。它试图让创作重新回归一个整体过程：从灵感萌发，到素材生成，再到最终成品的诞生，所有动作，都能在一个空间内完成。

这间 AI 工作室的真实生产力如何？

如果说过去一年，AI 创作的关键词是「拆解」，那么 LiblibAI 2.0 想要做的，就是「重组」。

在 2.0 版本里，LiblibAI 首次引入了一个完整的「Studio 工作站」概念：它不再是一个单纯的开源模型社区，而是一个让创作者能在同一个页面内，完成从「生图 → 生视频 → 特效 → 成品资产管理」的全链路创作环境。

这意味着，过去那些「模型之间来回切换」「素材导出导入」的步骤，被一次性整合进一个系统中。

虽然，这回的 LiblibAI 给出了一揽子升级，但是原有的 WebUI、ComfyUI、LoRA 也都没有取消。

那么，这间全新的「工作室」，究竟能为创作带来什么？

简单来说：它把一个创作者最高频的几样需求，全都放在了触手可及的地方。

总的来说，LiblibAI 2.0 新增了 4 个功能：图片生成、视频生成、视频特效、资产。我们一个一个来看。

首先是生图工作流。

现在，在 LiblibAI 的 AI 生图工作室界面里，用户能一次性调用多种模型（Seedream 4.0、Nano Banana、Mj V7、F.1-Kontext 等），也支持超清 4K 图，并将素材、特效、视频在同一个工作区中连贯使用：

LiblibAI 2.0 的改动，本质上是在「降低切换摩擦」。

它让创作者能在同一个界面下完成不同模型的调用与测试。在我生图的时候，注意到目前的生图算力是打五折的，所以我一次性尝试了非常多轮的生图测试。

「十字路口」团队一直都计划着去硅谷办一场 AI Hacker House 的线下黑客松活动。所以这回我就以这个为主题来生成几张海报，试一试。

如果我想在海报中使用「Hackathon」这个词，如果使用中文的话，或者说有更多中文元素的话，我一般会用 Seedream 4.0。

垫一张我们 AI Hacker House 的参考图，提示词如下：

要是全英文的话，我一般会用 Nano 模型，它的效果会比较好一点，主要是在 LiblibAI 里面的操作流程确实非常流畅。我每回都会生成非常多轮的图片，主要也是便宜（趁着打折） ：

还有一点就是，用 LiblibAI 有一个体感上特别明显的地方：因为它集成了非常多的模型，所以我会根据不同的模型调整不同的提示词，或者说用同一个提示词直接去用多个模型刷新测试，疯狂抽卡。

像是美感度还不错 Mj V7：

我还会用 Mj V7 来生成一只我们「 AI Hacker House 的标志性小猫咪」，像是这样比较有创新力的，又比较有美感的图片，在其他模型上可能会需要多 Roll 几 轮，但是 Mj V7 会好一点。

在 LiblibAI 里面的操作流程确实还是比较顺的。

比如说，你可以直接在同一个图片生成界面里面，将多个图片设置为参考图，然后它们会集中到一个输入框里面。

其实可以这么说，LiblibAI里面的生图流程和生视频的流程相比于一些专有平台来说，会稍微更顺畅一些，而且得益于社区长年的积累，灵感会更好找。

像是，我就在社区里找了找灵感，让图 1 的小猫跳到图 2 的 AI Hacker House 文字上。

接下来我们可以继续抽卡了，可以选择多个模型进行反复的抽卡。 看看下面的效果，是不是还不错：

再比如，使用多个模型让这只小猫和 AI Hacker House 的标志进行组合。

其次，是视频生成。

目前，LibLib AI 里面接入了可灵、通义万象、海螺、vidu、Pixverse 等 SOTA AI 视频模型。

每个视频模型都支持非常多的特效。你可以在这个特效广场位置找到它们。我浅浅数了一下，5 个模型，一共有 100 个左右的特效模版。

这个功能确实非常好玩。 「视频特效」，如果你点击这个模版之后呢，它会在 5 秒钟内给你整个视频 or 图片套上固定的特效。

像是在保持好一致性的情况下，把上面的那只 AI Hacker House 的小猫咪「捏团团」：

vidu 一秒入魂的「来点草间弥生」视频特效：

可灵的「万物膨胀」视频特效：

还有各种小创意：

生成的所有素材、视频、特效文件，都会自动存入「资产库」：

与此同时，那些我们老用户非常熟悉的「AI 工具箱」依然得到了保留。背景消除、风格迁移、构图扩展、局部修复……这一系列曾支撑起社区生态的功能，如今被重新整合进 Studio 工作流中。

所以，与其说 Liblib 2.0 新增了 4 块功能，不如说它把多年的技术与经验，向「工作流前端」又推进了一步。这个 AI 工具箱功能，也是一直以来的 LiblibAI 社区文化的最直观的体现。

你能在 AI 工具箱里找到关于图片创作的大部分功能：

现在，这 4 大功能 + AI 工具箱等 LiblibAI 原有的社区创意储备，共同组成了一个很好用、比较全面的工作流。

下面，让我们总结下。

LiblibAI 2.0 的升级，其实是 AI 应用从「功能时代」迈向「场景时代」的同时，自己努力寻找新定位的一个缩影。

过去的逻辑是：模型强大 ≠ 创作高效。

而新的逻辑是：系统连贯 = 创作自由。

这种一站式的 Studio 模式，是否会成为未来 AI 创作工具的主流形态？它能否真正解决创作者的效率焦虑和成本焦虑？

时间会给出答案，但 LiblibAI 已经「先做为敬」了。

对于所有身处「工具大分裂」时代而感到疲惫的创作者来说，这个全新的「工作室」或许值得亲自推门进去看一看。

AI 创作的浪潮，正从最初的「技术狂欢」回归到「价值创造」。我们这些身处其中的创作者，也从追求「新奇特」，回归到追求「好用、高效」。

LiblibAI 2.0 的这次升级，恰好踩在了这个节点上。

它用一个「真· AI 创作 Studio」的形态，回应了我们这些创作者最朴素的期待：少一些折腾，多一些创作。

如果你也曾为散落各处的 AI 工具感到疲惫，为高昂的订阅费感到焦虑，那么，我真诚地建议你，去这个全新的工作室里坐一坐。

文章来自于微信公众号 “十字路口Crossing”，作者 “十字路口Crossing”