Coco Labs 发布设计模型 Vyb：用品牌自己的 Logo、字体和照片按图层拼出设计，可无损导出到 Figma
10 月 20 日，AI 初创公司 Coco Labs 发布首个模型 Vyb。和直接生成一整张图片的绘图模型不同，Vyb 用品牌已有的 Logo、字体、颜色和照片逐个元素搭出设计，文字保持为文字、图形保持为矢量、照片保持原图，生成后每一层都能单独修改，并可无损导出到 Figma 等设计工具。官方公布了字体、颜色和局部修改上的自测对比。目前处于内测，需要排队申请。
据 Coco Labs 官方博客的发布文章，这家公司在 10 月 20 日推出了 Vyb，并称它是「第一个理解用户审美的设计模型」。联合发布人之一 Anusha Ramesh 此前曾参与 Google 早期图像模型的工作。
几个要点：
- 搭设计而不是画图片：普通绘图模型输出的是一整张像素图；Vyb 逐个元素放置，文字是可改的文字、图形是矢量、照片保留原图分辨率，改一行标题不会让其他部分跟着变；
- 用你自己的素材：它围绕品牌已有的 Logo、字体、颜色和产品照片来做设计，需要时再调用图像生成和编辑工具补素材；
- 自研设计描述语言：官方为此做了一种叫 Cocolang 的格式来描述分层设计，人和 AI 都能读和改，并据此无损导出到 Figma 等外部工具；
- 官方自测数据：在 145 种 Google 字体的还原测试里，Vyb 的字形匹配度为 90.3%，高于对比的几款绘图模型；指定色值的颜色误差为 0；在 200 次修改测试中，Vyb 平均只改动约 11.9% 的像素，其他模型普遍超过 90%。不过它按指令完成修改的通过率比表现最好的对比模型低约 5 个百分点，官方解释是它会拒绝会让文字看不清的修改。以上都是官方自己的测评；
- 现在还用不上：Vyb 处于内测，官网需要加入候补名单，暂未公开 API 和收费方式。
对创作者意味着什么： 用 AI 做封面和海报，最烦的常常是字体不对、品牌色偏了，或者改一个字整张图重画。Vyb 的思路是让 AI 输出能继续编辑的分层文件，而不是一张定稿图片，这更贴近设计师和运营的实际工作流。它目前还在内测，可以先观望；在它开放之前，做品牌物料仍然建议用 AI 出背景和素材，再在设计工具里排字和放 Logo，保证字体和颜色准确。
信息来源：Coco Labs 官方博客（本文为编辑整理改写）
