Lovart AI新增元素拆分功能，能将AI生成或上传的静态图自动分离为文字、主体、背景等独立图层，支持实时修改与重组。它不依赖专业软件，大幅压缩海报、PPT封面、活动物料等常见场景的修改耗时，实测基础任务效率提升约90%。
智能速览
支持一键将静态图（含PDF截图、上传图片）智能拆解为可编辑PSD图层
文字层可直接修改内容、字体、颜色，日文等特殊字符识别准确率高
主体与背景可自由移动、缩放、替换，操作逻辑接近搭积木
在标准海报、电商Banner等场景中，80%基础修改无需人工干预
对细小文字边缘、密集图标、复杂光影交叠区域仍存在识别误差
已接入Hailuo2.3与LTX2.0视频模型，为后续视频分层编辑铺路
精华内容
当AI不再只‘画’图，而是真正‘理解’图的结构，修图就从反复重绘变成了精准外科手术。
拆得准
Lovart的Edit Elements功能基于多模态视觉理解模型，对标准构图图像的分层准确率达92%。实测100张电商Banner图，其中91张实现文字、产品主体、纯色背景三者完全分离；日文标题识别无乱码，中英文混排字体还原度达95%，但小于8pt的衬线体文字边缘易出现1–2像素粘连。
改得快
对比传统流程：修改PPT封面中的错别字+更换配图，使用PS需打开原文件→定位图层→编辑文字→替换图片→导出，平均耗时27分钟；在Lovart中上传截图→点击‘拆分’→双击文字层修改→拖入新图替换背景→导出PNG，全程平均用时2分14秒，提速约11倍。行政人员实测会议通知PDF截图修改，从求助设计到交付仅用53秒。
控得住
所有图层支持独立透明度调节、位置微调（±0.5px精度）、Z轴层级拖拽排序。测试发现，人物与背景分离后，缩放至150%仍保持边缘锐利，未出现明显锯齿或色溢；但含描边/渐变填充的文字图层，导出后描边宽度偏差±0.3px，需手动补正。该功能不替代PS的精细控制，但覆盖了日常90%的非创意型修改需求。
扛得住
上传文件兼容性覆盖JPG/PNG/PDF截图（自动转图），单图最大支持20MB；实测在MacBook Air M1（8GB内存）上处理1920×1080图层拆分平均响应时间3.2秒，比同配置下运行PS 2023启动+载入图层快4.7倍。后台未检测到敏感数据上传行为，用户上传图片经处理后24小时内自动清除。
Lovart的分层编辑不是让设计师失业，而是把重复劳动从创意流程中剥离出来。它将图像修改权从专业工具下沉到通用场景，使行政、运营、教学等非设计岗位也能完成高质量视觉调整。当视频分层能力落地，动态内容的敏捷迭代将成为常态——下一个被重构的，或许就是我们对‘内容生产’本身的定义。
