Kittl 介绍
Kittl 是一个 AI 驱动的设计平台，能帮你快速创建品牌视觉、产品模型和各种设计素材。它把 AI 图像生成、视频生成、矢量编辑、模型制作这些工具整合到一个画布上，让设计师、卖家和团队不用在不同的软件间来回切换。
举个例子，你本来要花好几个小时在 Photoshop 里找素材、改图层，现在用 Kittl 的智能流和模板，点几下一套产品图就出来了。而且它集成了 ByteDance、Ideogram、Google、OpenAI 等多家最新的 AI 模型，你可以在同一个地方调用不同的生成能力，整个过程设计师自己说了算，不是 AI 替代你，而是帮你加速。
主要功能
AI 图像生成
输入文字描述，调用多种 AI 模型生成高质量图片，支持不同风格和分辨率。
AI 视频生成
直接在编辑器里生成视频内容，用于品牌宣传或产品展示。
智能流（Smart Flows）
预设的自动化设计流程，比如批量生成图片、统一调整样式，减少重复操作。
矢量编辑与文本效果
支持矢量图形编辑和丰富的文本特效，可以精细调整设计元素。
可定制模板与模型
内置大量品牌和产品模板，也可以快速生成产品模型（Mockups），比如 T 恤、手机壳、包装盒的效果图。
背景移除与图像重构
一键去掉背景，还能把图片重新构图或扩展现有内容。
使用场景
品牌设计师制作产品视觉展示
品牌设计师需要将产品设计图放入逼真的场景中展示，但手动制作样机需要大量时间查找素材和调整
使用Kittl的样机功能和可定制模板，配合背景移除和图像重构，将设计图快速嵌入预设场景
电商卖家制作商品图片和视频素材
电商卖家需要生成多张商品图片和短视频用于推广，但缺乏专业设计工具和素材
使用智能流程结合AI图像生成与AI视频生成，自动替换背景并生成多个版本的商品展示内容
初创企业创建品牌视觉元素
初创企业需要设计品牌标识和文字效果，但预算有限难以雇佣专业设计师
使用矢量编辑功能调整图标形状，配合文字效果创建品牌名称，再通过可定制模板快速产出完整视觉套件
使用建议
如果你经常需要为品牌、产品做视觉设计——比如独立卖家做商品主图、设计师交提案作品、营销团队批量产出社交媒体素材——Kittl 能帮你省掉很多找模板、手动调整的功夫。它内置了多种 AI 模型，适合想尝试不同生成风格又不想来回切换平台的人。
另外，Kittl 的设计理念是“让设计师全程控制”，所以如果你希望 AI 只辅助创作而不是全自动代劳，这个工具会更对胃口。它不需要信用卡就能免费开始用，可以先试试看。
套餐详情
- 5个项目 – 免费开始创作
- 访问专业模板 – 快速启动你的设计
- 200个AI代币（一次性）
- 核心AI设计工具
- 100万+照片、图形和字体 – 节省素材费用
- 每月2,000个AI代币
- 完整的专业AI设计、视频和编辑套件
- 无限Flux Schnell图像生成
- 无限项目 – 无限制设计
- 完全访问所有工具和模型 – 无功能限制
- 10,000+高级模板和样机 – 每月获取新内容
- 导出高清、透明和矢量文件 – 适合工作使用
- 10GB文件存储 – 保存并整理你的作品
- 1000万+精选照片、图形和字体 – 节省素材费用
- 商业授权 – 适用于商业用途
常见问题
用户评分
为此工具评分
最新资讯
智能体AI验证与自改进机制研究
arXiv新论文提出一种形式化框架，用于分析智能体AI系统在验证与自改进过程中的能力边界。该研究区分了不同改进机制，并通过有界验证、随机性控制和复杂性类分析，揭示了自改进行为对正确性、证据要求及资源消耗的影响。
LLM智能体受限自演化与准入闸门机制
一项arXiv研究提出，自我改进的LLM智能体若重写自身，会破坏监管者所依赖的变更记录。研究者将自演化限定在运行时挂架层，模型权重保持不变，并设计带哈希链记录的准入闸门。仿真中闸门仅接纳7449个候选变更中的144个，且无一致命错误恶化。
智能体可控遗忘机制实现上下文可逆压缩
arXiv论文提出智能体控制的遗忘机制，让模型把冗余的工具返回结果替换为简短笔记并存入可恢复归档，无需任务训练。在OpenTelemetry调试实验中，提示词token从912492降至231951，成本从约4.38美元降至约1.28至1.44美元，但耗时增加17%，且节省效果依赖具体工作负载。
可解释的表头中心语义表格解读框架
arXiv 上一项研究提出以表头为中心的可解释框架，用于仅有元数据条件下的列类型标注与数据质量评估。该框架把表头映射为39种可解释类型，结合数据质量问题分类体系生成规则化检测，并聚合为数据源级指标 HeadersIQ，在约12万列表头上完成评测。
无模式数据合成框架STS实现企业级智能体训练数据生成
研究者提出无模式数据合成范式STS，让大模型智能体在模拟企业环境中通过调用策略执行API生成数据，由构造保证结构有效性。其通用填充器GP在十个环境中实现0.88平均边际保真度与百分之百约束满足，且无需访问数据库模式，并开源全部框架、环境与数据集。