在生成式 AI 带来的新一轮浪潮中， "AI coding" 被认为是最具想象力的赛道之一 。过去十年，无代码平台和建站工具不断降低开发门槛，但它们始终停留 在 UI 模块化和有限的功能拼装层面，用户仍需学习程序员的逻辑与技术栈。而大模型的出现让 " 自然语言编程 " 成为可能，却又因为交互方式滞后、落地 体验不佳，始终没有跑出真正的 killer product 。 在这样的背景下， Trickle 选择了另辟蹊径 。它并没有把重点放在模型性能或 benchmark 上，而是重新思考交互方式，提出 "Agent + Canvas" 的范式，把 软件开发还原为直觉式的可视化操作。用户只需一句话， AI 就能在画布上实时构建并修改应用，真正跨过技术门槛。 Trickle 的创始人 Jarod Xu 是连续创业者，从机器视觉、算法应用到大模型产品，一直坚持 " 不迷信指标，只执着于可用性 " 的产品哲学。正是这种坚 守，让团队在多次试错后找到了 "Magic Canvas" 这一突破口。如今， Trickle 不仅拿下了海外早期用户的高度认可，还展示出一个更远大的愿景： 让人人 都能拥有属于自己的软件，而不再依赖 ...

Lovart平台与Nano Banana模型集成功能 - Lovart平台在Nano Banana模型上线后迅速完成适配并推出周末免费活动 用户可免费使用该模型而不消耗积分 [1] - 平台提供模型选择功能 用户需单独勾选Nano Banana以避免调用其他付费模型 [2] Nano Banana模型的核心技术能力 - 支持通过涂鸦替代提示词的方式实现图片精确修改 与Lovart的Magic Canvas功能高度契合 [2] - 具备强大的世界知识 可识别地图和地标建筑 例如能根据谷歌地图上的箭头标记生成祈年殿图像 [3][4][6] - 支持多物品替换与生成的一致性保持 例如将7件家具按示意图精确摆放到房间指定位置并保持细节一致 [8][10] - 默认输出分辨率较低 但可通过Lovart的Upscale功能直接放大图像 [6] 多模型联动应用案例 - 汽车改造案例：从白模汽车开始 通过分步提示实现配色更改、轮毂改造、拉花添加及场景转换 生成5张高细节图像 再通过可灵2.1首尾帧模型生成连贯视频并添加配乐 [13][15][16][17] - 食谱生成案例：将冰箱食材图片输入后 自动生成包含食材标签、准备步骤图标和成品展示的极简风格食谱信息图 进一步生成餐桌展示图和完整烹饪教程视频 [19][22][23][26][28][30] 创作效率提升与行业影响 - 大幅降低设计门槛 用户无需专业设计软件即可通过涂鸦和文字输入实现复杂创意表达 [8][10] - 自动化流程实现多模态内容生成（图像、视频、音频）的端到端整合 极大提升内容创作效率 [15][28][30] - 技术应用场景扩展到家居设计、视频制作、美食教程等多个垂直领域 [10][19][30]