上网冲浪突然看到这个评论我懵了配资炒股配资门户，升级过后的 LiblibAI ，真的有这么好用？
甚至直接把另一个产品的会员停了，转身冲了年费那种 ......
这我可得试试了。
直接说体感发现：这次 LiblibAI 不仅一口气上线了 N 个模型，连视频都加了特效玩法，这波真不是单纯地"换皮上线"。
先简单测了一下，roll 了效果出来，发现可能真的有点东西。
给大家摆几个最简单的效果，图是 AI 画的，视频是 AI 做的，这些内容在 LiblibAI 这一个平台里就能搞定——
比如这个，仿佛下一秒就是游戏 CG 开场：
还有这个，小女孩突然气球附体，咻地一声飞走了，毫无防备：
浅浅跑了几个 case，发现效果居然都还不错。
这下，我彻底坐不住了，决定正儿八经实测一波走起～
一手实测 LiblibAI 2.0
先说 AI 用户们最关心的创作链路和核心升级。
这次 LiblibAI 2.0 最大的动作，就是从一个"找模型"的网站，变成了可以直接做" AIGC 流水线"的平台。
也就是说，大家用 AI 创作时就不用再开一堆网站来回切了，老用户看到这，可能会忍不住感慨一句：终于啊！
而且这次界面也变了不少，整体风格从"极客社区范"，变成了有点像" ChatGPT+Canva "的合体？
能调模型，也能做设计，不错不错。
模型能力这块，也没有丢底子。
LiblibAI 一开始给自己的定位就是国内 SD 圈子最硬核的多模型社区，这次当然也没落下它的基本盘。
LiblibAI 2.0 这次把 Qwen-Image、Seedream 4.0、Nano-Banana 这些热门模型直接搬上桌，想用哪个用哪个。
值得一提的是，LiblibAI 这次还接入了 Midjourney 家族当前最强的版本—— V7 模型。
要知道，Midjourney 的 V7 模型在今年 4 月才刚刚发布，而国内不少平台才在近期陆续接入。
对比圈内节奏，LiblibAI 这波节拍点把握得不慢啊～
至于视频模型，升级后的 LibLibAI 2.0 集得也挺全——
这次把海螺 2.0、通义万相 2.5、可灵 2.5、Vidu Q1 等主流视频模型都集齐了。
这一锅炖下来，新老模型真 · 都被照顾到了……
但个人体验下来，这次最有看头也是最想和大家分享的，当属它视频生成页面的添加特效功能，可以直接在视频生成板块"添加特效"。
简单压测了三把：
第一测，上传了一张城堡的图片，选择了一个"一飞冲天"的特效，于是乎：
好家伙，古老城堡摇身一变成火箭，直接发射到天空！
再试一把，这次选了个飞行特效，让小猫化身小蜜蜂，也体验一把"一飞冲天"的感觉：
动作衔接都还行，就是飞着飞着，猫儿这个瞳孔颜色突然变了。稳定性和一致性这一块，模型还有有待进步的空间（老师推眼镜 .gif）。
最后第三测，再来整个好玩的——
生成一张最近超火的 NanoBanana 同款拍立得照片：
拍立得倒是拍出来了，Q 版人物也挺可爱，但第二秒镜头没对准人脸，画面直接"跑偏"。
这里顺便提一句，它现在用模板生成视频时，提示词是锁死的，不支持编辑。
和 Pika 的逻辑类似，效率高了，但牺牲了一些画面可控性。
另一个编辑部小伙伴一致觉得蛮实用的，是视频的首帧 / 尾帧功能。
适合搞搞短剧封面、BGM 剪辑片段什么的，我做了个"穿越草原和城堡"的效果，首尾都挑得蛮准：
除了模型生成能力外，还有一个小功能很实用：
这次 LiblibAI 整合了全球最大图片风格开源模型库——
覆盖插画、摄影、电商、海报、IP 等各类视觉风格，其实本质上是把"模型选型"流程视觉化了。
尤其对新用户来说，不用 Prompt、不用找教程，直接选个模板就能生出成片。
真香，但没完全香
这波实测下来，LiblibAI 2.0 确实给足了想象空间，从原来那个模型集散地，一脚跳进了创作工作流的大池子里。
但 AI 体验这事儿，不能光拼模型全不全，还得看用户到底买不买帐——
比如：这次即便氪了金却换不来更快的出图速度，尤其一次性生四张图的时候……（那一刻感觉钱白花了）
再比如：模型看似挺多，其实不少是同一家出的不同版本，选项多但惊喜感弱 ......
此外，一些网友在体验时似乎还出现了页面卡顿的问题：
说回 LiblibAI 这家公司，其实它本身就挺"非典型"，非常擅长内容产品打法。
在 AI 应用赛道里，LiblibAI 算是一位速度型选手——
曾一年跑完四轮融资，创下当时国内 AI 应用赛道的融资速度纪录。
更值得一提的是，LiblibAI 海外子公司打造的另一个 AI 设计产品，大家也很熟悉，全球首个设计 Agent ——Lovart。
当时产品才内测上线 5 天，排队体验人数就突破了 10 万。
LiblibAI 的创始人陈冕也不简单。
此前是剪映、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，擅长从"用户 - 内容 - 流量"中构建闭环。
所以你就能理解，Liblib 从模型广场走向"创作闭环"，并不是试水，而是照着增长路径来搞的。
看看现在，Liblib 似乎在从"模型开源社区"向"创作者的 AI 全家桶"转身——
这条路看起来顺，实则每一步都不轻松，用户信任并不会因为功能叠加而自然延续，它始终需要被重新验证。
下一步能不能稳住，不光看工具是不是够强，而在于有没有人，还愿意在这里继续玩下去…是吧？
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— 完 —
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