作者｜ 金光浩

编辑｜ 靖宇

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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？

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。

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。

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。