核心观点 - LiblibAI 2.0版本完成重要战略升级，从一个“找模型”的网站转变为可直接进行“AIGC流水线”创作的平台[11][36] - 平台通过集成多种主流图像和视频模型，并新增特效等实用功能，旨在打造创作者的“AI全家桶”[15][17][19][33][45] - 尽管功能升级带来想象空间，但在用户体验层面仍存在出图速度、模型同质化及页面卡顿等问题[37][38] 产品功能升级 - 平台界面风格从“极客社区范”转变为类似“ChatGPT+Canva”的合体，兼具模型调用和设计功能[12] - 新增视频生成页面的“添加特效”功能，用户可直接在生成板块为视频添加如“一飞冲天”等特效[19][21][23] - 提供视频的“首帧/尾帧”功能，适用于短剧封面和BGM剪辑片段制作[30][31] - 整合了全球最大图片风格开源模型库，覆盖插画、摄影、电商等多类视觉风格，将模型选型流程视觉化[33][34] 模型能力整合 - 图像模型方面，集成了Qwen-Image、Seedream 4.0、Nano-Banana等热门模型，并接入了Midjourney家族当前最强的V7模型[15][16] - 视频模型方面，集成了海螺2.0、通义万相2.5、可灵2.5、Vidu Q1等主流模型[17] - 使用模板生成视频时，提示词为锁死状态，不支持编辑，此举提升了效率但牺牲了画面可控性[28][29] 用户体验与反馈 - 实测生成效果获得认可，例如城堡图片添加特效后变为火箭发射，动作衔接尚可[21][23][25] - 存在稳定性问题，例如特效视频中猫的瞳孔颜色会突然变化，镜头会对不准人脸导致画面跑偏[25][27] - 用户反馈问题包括：付费后出图速度未见提升，尤其是一次性生成四张图时；模型选项虽多但同质化严重，惊喜感弱；部分用户遇到页面卡顿[37][38] 公司背景与战略 - LiblibAI是一家“非典型”公司，擅长内容产品打法，曾一年内完成四轮融资，创下当时国内AI应用赛道的融资速度纪录[38][39] - 公司海外子公司打造的AI设计产品Lovart为全球首个设计Agent，内测上线5天排队体验人数突破10万[40][41] - 创始人陈冕曾为剪映、CapCut的商业化负责人，也是字节跳动当年最年轻的产品4-1（对标阿里P9）之一，擅长构建“用户-内容-流量”闭环[42][43] - 公司战略路径清晰，从“模型开源社区”向“创作者的AI全家桶”转型，致力于构建创作闭环[44][45]