这款硬刚 nano banana 的 AI 生图 Agent,凭什么让数万人每天都用?|AI 上新

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这款硬刚 nano banana 的 AI 生图 Agent,凭什么让数万人每天都用?|AI 上新
6070点击    2025-12-24 16:48

这款硬刚 nano banana 的 AI 生图 Agent,凭什么让数万人每天都用?|AI 上新

Content in,Design out。


我的设计师朋友,上周甩给我一份文档:


「你不是天天吹 nanobanana-pro 吗?来,用它给我做一张这个。」


那是一张招聘海报的需求,密密麻麻全是文字。


我沉默了。


最近刷小红书,满屏都是 nanobanana-pro 生成的图:逻辑和视觉确实强,随便一张都像专家写的知识卡片,以及精修过的商业摄影。


但它强归强,问题也比较明显。


强如 nanobanana-pro 的文生图模型,面临我朋友给的这种「强文本、强结构、强排版」的需求时,基本束手无策。


做到 60 分可以,但要达到 80 分,你要么就是反复抽卡一小时,要么就是对着一张图按照你想要的效果跟大模型描述一下午。


我一直在找能解决这个问题的工具。


直到前阵子,我发现了一款叫 Seede AI 的产品。


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Seede AI 主页|图片来源:Seede AI


它没有去卷「视觉设计」,而是走了一条完全不同的路。


这一周体验下来,我的感受是:


这东西可能不是在发挥创意「画图」,而是在对内容进行「排版」设计,这是两件完全不同的事。


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01

让 AI 真正懂「排版」设计


第一次点进去,看到 Seede AI 公开展示的长图,真有点不像 AI 做的。


我甚至产生了一个大胆的怀疑。


该不会跟某款海外产品一样,AI 背后藏着真人吧。


这款硬刚 nano banana 的 AI 生图 Agent,凭什么让数万人每天都用?|AI 上新

Seede AI 主页的公开长图|图片来源:Seede AI


为了验证这个猜测,我决定直接用真实需求测试。


我没有用官方的 Demo,而是直接让 AI 生成了一段非常典型枯燥的企业招聘文案。


这种东西是所有设计师的噩梦:字多、层级杂、还得马上就要。


我把下面这段文字原封不动粘贴进去,没加任何风格描述,想看看它能做成什么样。


「XX 公司 2025 校园招聘

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操作简单到让我有点意外。


大概过了 40 秒,屏幕直接渲染出了一套完整的海报方案。


这张图让我意外的有几个细节:


1、层级完全正确,「校园招聘」是最大的标题,「招聘岗位」是二级标题,具体的岗位变成了列表项。


2、语义理解精准,它自动给「薪资」、「保险」这些福利条款前面加上了勾选图标,而且给「北京/上海/深圳」配上了定位图标。


3、审美过关,不是那种 PPT 默认模板的土味,而是那种你在 Behance 上能看到的、经过专业排版的商业设计。配色舒服,留白得当。


4、当然缺点也很明显:有个装饰元素挡住了中间的公司介绍的文字。


我对这一次使用的整体评价是这样的:


Seede AI 出来的是一个拿去就能用的 80 分作品,而且花了我不到一块钱,确实能接受。


当然,如果让我直接做,可能是一个 45 分的作品。


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Seede AI 的编辑器|图片来源:Seede AI


02

不是生图,而是可编辑的「源文件」


如果只是生成一张图,那它和 nanobanana-pro 区别也不大。


但当我把鼠标移上去时,我发现:图上所有的元素都是可编辑的。


任意部分都可编辑,包括刚刚生成的有问题的地方!


这不像是生图啊,像是直接给我生成了一个矢量工程文件!


有点像爱情,当产生了意外,就产生了喜欢,刚刚的怀疑也随之烟消云散。


我把刚刚那个有问题的地方往下拉了一下,就好了。


当产生了喜欢,与之而来的,就是会产生兴趣。


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Seede AI 对生成内容的二次编辑效果|图片来源:Seede AI


因为,这在 nanobanana-pro 里是绝对不可能实现的。


用 nanobanana-pro,图生成了就是「死」的。


改一个字?整张图的风格可能都跟着变。


可能编辑「这件小事」,看起来是个小细节。


但,对于真正要用这东西干活和工作的人来说,这是最重要的。


我好像明白为什么这款产品吸引到那么多用户每天在用了。


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同样提示词,生成简历的效果图|图片来源:Seede AI(左)、nanobanana-pro(右)


我顺手算了一笔账,结果挺有意思:


1、使用 nanobanana-pro 的成本:


即刻上有位博主花了 587 块钱,评测了 686 张图,他认为其成片率大概在 61% 左右。


假设我要做这张海报,我需要先生成底图,再用其他工具加字。如果不满意底图,按现在模型约 1 元/张 的成本,我可能要抽卡 5-10 次才能找到满意的构图。


综合成本:10-20 元 + 至少 30 分钟(包含后期 PS 时间)+ 反复试错的时间+因为调试不满意被气到想砸键盘的精神损失费。


2、使用 Seede AI 的成本:


单次生成成本约为 0.5-1 元(每日有免费积分)。因为它不是在那「猜」像素,而是用代码在「排」版,所以文字准确率几乎是 100%。


综合成本:0.5 元 + 1 分钟 + 即时修改的灵活性+帮我省时间且不贵的情绪价值。


3、结论


对于一家需要每天发 50 张商品详情图的电商公司,或者每天要发 10 条干货卡片的自媒体,这其中的效率差距,差的不是几倍,是一整个量级。


算完这笔账,我开始好奇一个问题:它到底是怎么做到的?


03

设计界的 NoteBookLLM


我开始想一个问题:这玩意儿和 Canva 有什么不一样?


市面上并不是没有类似产品,Canva 早就做了「一键设计」。


但 Seede AI 给我的感觉完全不同。


Canva 的逻辑是「模板匹配」。你输入内容,它在后台几十万个模板里找一个最像的,把字填进去。这就导致如果你字数太多,或者结构太怪,模板就会崩坏,文字会溢出,排版会错位。


我带着好奇去请教了 Seede AI 联合创始人 Muji,他跟我分享了他们内容优先的产品理念:content in(内容进),design out(设计出)。


确实如此。


说白了,Canva 是给你一堆成品让你挑,Seede AI 是你给它原材料,它现场给你做。


有点像「选商品」跟「做定制产品」的区别那味。


Seede AI 的底层逻辑更像是一个懂设计的 AI 程序员。


如果你用过 Google 的 NotebookLM,知道它能把 PDF 一键变成播客/PPT,你大概就能理解 Seede AI 在做什么了。


它没有存储无数个写死的模板,那会限制用户的想象力和需求场景。


它是通过集成 Gemini3 等一众国际顶尖大模型去理解你的文本结构:


哪句是重点?这段话的情绪是严肃还是活泼?这是个列表还是段落?


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输入论文 PDF、Seede AI 生成的 PPT 效果图|图片来源:Seede AI


理解之后,它现场写代码。


它用代码去控制布局、配色、字号、间距。


这就像 NoteBookLLM 把文档变成播客一样,Seede AI 是把文档直接「翻译」成了设计稿。


不同场景,同一个逻辑。你只管内容,它负责排版:


对自媒体来说,写好脚本直接生成小红书卡片;对电商运营,产品参数能直接变成详情页;对 HR,JD 贴进去就能出招聘海报。


这种「内容优先」的逻辑,实实在在地改变了设计工作流:原本是「人适应模板」,现在是「设计适应内容」。


04

给普通人的设计杠杆


从商业角度看,这家公司的打法有几点挺有意思。


1、这家公司有个聪明的地方:它不自己训模型。


很多 AI 创业公司死得惨,是因为跟模型厂商硬刚,你今天优化的问题,人家下个版本就解决了。


Seede AI 很聪明。它没有去训练一个比 nanobanana-pro 更牛的生图模型。


相反,它整合了所有最强的模型。


模型能力越强(比如 Deepseek 的逻辑能力提升,Gemini 的多模态能力提升),Seede AI 就越好用。


它解决的是模型厂商看不上但用户极其痛苦的「最后一公里」问题:排版和交付。


这是个讨巧但有效的生态位:即使模型进化了,赛道依然存在的护城河。


2、便宜才是硬道理


nanobanana-pro 商业化难在哪?贵,慢。


而 Seede AI 把原本人工设计一张图需要 50-500 元的成本,压到了最低 0.5 元。


当价格下降 100 倍时,需求就会爆发。


以前小老板为了省钱,可能直接用 Word 截图发朋友圈。


现在 5 毛钱能做一张专业海报,他一定会用。


这就是把非消费用户转化为了消费用户。


3、它的积分机制设计得很智慧:免费的才是最贵的


绝大多数 AI 产品,免费试用完了就没了,用户流失率极高。


但 Seede AI 做了一个选择题:你想免费用吗?


可以,但你的作品必须公开到社区。


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Seede AI 主页的公开社交媒体图文图|图片来源:Seede AI


这意味着什么?


这意味着每一个想「白嫖」的用户,都成了 Seede AI 的数据贡献者和模板生产者。


用户为了用 AI,贡献了自己的文案创意和 AI 生成的精美排版。这些公开的作品,反过来又丰富了社区的内容库,吸引了更多新人。


如果你是公司机密,不想公开?没问题,请付费。


这是个挺智慧的商业闭环:免费用户提供数据和生态,付费用户提供现金流。


当然,它也不是万能的。


在测试过程中,我还是发现 Seede AI 还有些不完善的地方


1、专业有余,惊喜不足


它的设计非常规范,规范得有点像流水线出来的东西。


如果你需要的是那种偏视觉画面感的,极具艺术冲击力、打破常规、天马行空的创意海报,nanobanana-pro 更适合,Seede AI 目前还做不到。


它更适合商业、信息传达类的场景,也就是那些本身就有明确内容结构的需求。


2. 复杂的合成能力依然是短板


虽然它接入了 nanobanana-pro 级别的生图模型,但在「图文融合」上,目前这个版本还不太行。


比如你想让文字像藤蔓一样缠绕在产品上,或者做一个复杂的 3D 场景合成,Seede AI 目前的「图层叠加」逻辑还是太简单了,这部分还得靠 PS。


05

AI 创业的第一性原理

是找到自己的生态位


前段时间,MiniMax 的创始人在罗永浩的播客里分享了一个观点:


AI 正在赋能两个大方向,一个是内容创作,一个是代码生成。


这个观察很准确。我们看到:


1、一键出代码的产品越来越多,Cursor、Windsurf、Antigravity 层出不穷。


2、一键出文案的产品在不同方向开始发力,从豆包、星月写作、到 GetDraft、创伴等多种垂直写作工具。


3、一键出播客的产品不断迭代,NotebookLM 、Listenhub 做到了。


4、一键出视频的产品随着 Sora2 的发布开始涌现,OiiOii、flova、medeo、到最近的通义万相 2.6。


当模型能力足够强,AI 创业的核心问题就变成了:如何找到自己的赛道?


Seede AI 给出的答案是:不要试图在通用能力上跟大厂竞争,而是找到一个垂直场景,用自己的行业 Know How,把 AI 能力包装成用户真正需要的产品。


它没有做一个「更好的图像生成模型」,而是做了一个「让普通人也能做出专业设计的工具」。


这个思路,对于所有想在 AI 时代创业的人来说,都有借鉴意义。


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Seede AI 主页的公开活动海报图|图片来源:Seede AI


06

结论


所以,为什么一个不做图像生成的产品,在设计场景里反而比 nanobanana-pro 更好用?


答案不是「技术」,而是「定位」。


nanobanana-pro 这类 AI 生图产品在做的是「AI 艺术家」,帮你把想象变成画面。


Seede AI 在做的是「AI 排版师」,帮你把内容变成设计。


它们解决的是不同的问题,服务的是不同的用户。


在模型能力趋同的今天,「我解决什么问题」可能比「我技术多强」更重要。


对于那些有内容、缺设计的人来说,这可能才是他们真正需要的 AI 工具。


至于我那个设计师朋友?


我把 Seede AI 生成的招聘海报甩回给他。


他沉默了三秒,回了一句:「行吧,以后简单的需求你自己做。」


不知道该高兴还是心疼他。


文章来自于“极客公园”,作者 “金光浩”。

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