LiblibAI-免费AI视频/图片

LiblibAI官网:哩布哩布在线生图/视频生成与智能工作流于一体的一站式AI设计生态

什么是LiblibAI?

LiblibAI（哩布哩布AI）是北京奇点星宇科技有限公司于2023年推出的国内头部AI绘画创作平台，现已发展为集模型分享、在线生图、视频生成与智能工作流于一体的一站式AI设计生态。平台坐拥超过10万个原创AI绘画模型，涵盖摄影、动漫、3D、中国风、电商海报等几乎所有主流视觉风格，用户无需本地部署即可直接调用Stable Diffusion WebUI与ComfyUI进行专业级创作。2025年推出的2.0版本进一步整合全网热门视频模型，支持影视级特效一键套用、文生视频与图生视频，并上线资产管理系统实现从灵感激发到成片输出的全流程闭环。平台每日为普通用户提供300点免费算力，同时支持LoRA等个性化模型在线训练，兼顾新手入门与专业设计师的深度需求，已成为国内AI视觉创作领域访问量与社区活跃度双高的核心阵地。

LiblibAI官网: https://www.liblib.art/

一、什么是 LiblibAI？

2023 年 5 月，一家名为北京奇点星宇科技有限公司的团队，悄然上线了一个叫做 LiblibAI 的网站。彼时，国内 Stable Diffusion 热潮刚刚涌起，大量创作者需要一个可以上传、分享、下载模型的中文社区，而”中国版 CivitAI”的定位，让 LiblibAI 迅速积累起了一批核心用户群体。

自成立以来，LiblibAI 完成了三轮融资，总金额达数亿元人民币，创下国内 AI 图像赛道最大总融资纪录。投资方阵容不可谓不豪华：红杉中国、CMC 资本、顺为资本、源码资本、明势资本等顶级基金先后入局。资本的持续支持，为这个平台的野心提供了充足的弹药。

然而，LiblibAI 并不甘心只做一个”模型下载站”。随着 Midjourney、Flux、Seedream 等一代代闭源模型横空出世，单纯的开源社区模式开始面临压力。用户越来越难以绕开这些能力更强的商业模型，工作流的碎片化程度越来越高，创作成本也越来越高。

于是，在 2025 年 10 月，LiblibAI 推出了 2.0 版本，完成了一次具有战略意义的自我重构：从模型分享社区，进化为一站式 AI 创作 Studio。这个转变，是这篇文章的核心出发点。

二、核心功能全景解析

2.1 在线 WebUI 与 ComfyUI

LiblibAI 最初起家的核心能力之一，是直接在线运行 Stable Diffusion WebUI 和 ComfyUI。这对国内用户意味着什么？意味着不需要本地 GPU，不需要配环境，打开浏览器就能获得与本地部署几乎完全一致的操作体验。

WebUI 界面完整还原了 Stable Diffusion 原生界面，文生图、图生图、ControlNet、局部重绘（Inpainting）……所有专业参数都触手可及。这让已经熟悉 SD 工作流的进阶用户几乎零迁移成本，同时也让新手可以边用边学，摸索出自己的一套方法。

ComfyUI 的引入则更进一步。ComfyUI 本质上是节点式工作流编辑器，通过把图像处理步骤拆成独立模块，让创作者可以搭建从文字到成片的完整生产线。LiblibAI 上线了大量免费的 ComfyUI 工作流，换脸、模特穿衣、商品图打光加背景、生成表情包……这些需要专业部署才能实现的复杂功能，在 LiblibAI 上用现成工作流一键就能跑起来。

2.2 多模型统一调用（2.0 核心升级）

LiblibAI 2.0 最大的改变，是打破了平台对单一生图引擎的依赖，实现了多个 SOTA 模型的统一调用界面。目前集成的生图模型包括：

• Flux.1 / F.1 Kontext：角色一致性和细节还原能力突出，适合产品图、人像创作
• Midjourney V7：无需魔法，国内直接可用，审美偏向艺术感强的商业视觉
• Seedream 4.0（字节混元）：中文语义理解最强，带中文字符的海报、设计稿首选
• Nano Banana（Google）：英文提示词效果优秀，写实与创意均衡
• 通义万象、海螺、可灵、Vidu、Pixverse 等：视频生成模块的底层引擎

用户在同一个界面下，可以用同一组提示词投递给多个模型同时生图，形成”抽卡”式对比体验，从中挑选最满意的版本。这种方式彻底消解了以往”订了 Midjourney 还得充可灵”的多平台跳转烦恼。

2.3 视频生成与视频特效

LiblibAI 2.0 新增了完整的视频生成入口。生图完毕后，用户可以直接在工作台内将图片投递给视频生成引擎，输出带运动感的视频片段。现有接入的视频模型包括可灵、Vidu、通义万象、海螺、Pixverse 等主流 AI 视频平台，覆盖了国内几乎所有主要的视频生成服务。

更有意思的是”视频特效”功能。平台提供了约 100 个左右的特效模板，5 秒内可以将图片或视频套上固定的创意特效——来点草间弥生风格、物体膨胀、捏脸效果……这些模板极大降低了视频创作的技术门槛。对于需要批量产出社交媒体内容的创作者来说，这个功能的实用价值相当高。

2.4 LoRA 模型训练

LiblibAI 内置了在线 LoRA 训练功能，用户上传 10-30 张高质量参考图即可训练专属风格模型。平台提供多种预设训练模式（写真模式、二次元模式、风格迁移模式等），底模可选 SD 1.5、SDXL 或 Flux 系列，训练完成后可直接在平台内部署使用，也可以开放给社区分享。

对于电商摄影、品牌形象一致性、IP 角色固定风格等商业场景，这一功能的意义尤为突出——你可以把某个特定品牌产品、某个角色人设的样貌”注入”进模型，之后每次生图都能保持高度一致的风格输出。

2.5 模型社区与生态

截至 2025 年底，LiblibAI 平台上已有超过 10 万个 AI 模型，涵盖 Checkpoint、LoRA、ControlNet、Embedding、LyCORIS 等几乎所有 SD 生态的模型格式。社区内超过 1 万名模型创作者持续上传、更新原创模型，形成了国内 AI 绘画领域最活跃的模型生态之一。

每个模型页面下都有详细的使用说明、推荐提示词、示例图和用户评价，找模型的效率比去 Civitai 搜索英文标签要友好得多。内容社区属性还拉动了教程板块的繁荣——数以千计的视频教程和图文教程，系统覆盖了从 Stable Diffusion 入门到 ComfyUI 高级工作流搭建的全部技术路径。

2.6 AI 工具箱

工具箱是 LiblibAI 长期积累下来的一组独立小工具，包括：背景消除、图像超清放大（4K 修复）、风格迁移、构图扩展、局部修复、抠图换背景、人脸修复等功能。这些工具在 2.0 版本中被整合进了 Studio 工作流，可以与生图、生视频的结果直接联动，省去了文件导出导入的步骤。

2.7 资产管理

所有在 LiblibAI 上生成的图片、视频、特效输出，都会自动归集到个人”资产库”中。基础版 VIP 提供 20GB 云端存储，专业版提供 50GB。资产库支持分类整理和快速调用，这对需要长期维护创作素材库的设计师和内容运营人员来说是个很实用的功能。

2.8 API 开放平台

面向企业和开发者，LiblibAI 开放了 API 接口，支持调用 F.1 旗舰模型、SDXL 经典模型以及用户自定义训练的 LoRA 模型。API 的接入大幅降低了企业将 AI 图像生成能力嵌入自有产品的技术门槛，也让设计公司、广告公司可以直接将 LiblibAI 的模型能力融入内部流程。

三、产品深度体验：真实使用感受

上手门槛

新用户打开 LiblibAI 官网，左侧导航清晰地将平台拆分为”AI 创作”、”模型库”、”工作流”、”教程”四大板块，不同需求的用户都能快速找到入口。相比之下，Civitai 的英文界面对国内用户并不友好，而 LiblibAI 的中文化程度和界面逻辑的清晰度，是它区别于所有海外竞品的显著优势。

非会员用户每日登录可领 300 点算力，足够生成约 300 张图，对于轻度用户完全免费可用。算力值透明清晰，不同操作的算力消耗都有明确标注，没有”用着用着突然欠费”的体验陷阱。

生图质量与效率

集成多模型是一把双刃剑。好处是用户可以在同一个界面做横向比较，一组提示词投给三个模型，几秒钟内看到差异，选最好的。但不同模型的调参逻辑不完全一致，切换模型后有时需要重新调整提示词结构，对新手仍然有一定学习成本。

Flux.1 Kontext 在 LiblibAI 上的角色一致性表现相当稳定，做产品展示图和人像写真时的细节质量不输独立订阅 Midjourney 的体验。Seedream 4.0 处理中文语义的能力在几个模型里是最强的，做中文海报时极少出现乱码文字，这对实际商业应用的价值非常直接。

视频生成的速度和质量，受到所接入第三方服务的限制，偶尔会出现队列等待的情况。会员生图可以插队加速，但视频生成目前对非会员的友好度不如图片生成。

创作社区的粘性

LiblibAI 的社区属性是它最难被复制的竞争壁垒之一。当年账上只剩 4000 元仍坚持向创作者发放激励、累计补贴超千万的故事，在社区里流传甚广，形成了一种难得的用户信任感和归属感。这种社区文化沉淀，不是一个功能对齐就能追上的。

四、会员与定价

和 Midjourney Pro 套餐（约 60 美元/月）相比，LiblibAI 的专业版性价比明显更高。在可以直接调用 MJ V7 的前提下，LiblibAI 的价格优势尤为突出。

五、五大同类产品详细对比

5.1 即梦 AI（字节跳动）

即梦 AI 是字节跳动旗下的 AI 图像与视频生成工具，背靠字节海量用户体系，月访问量在 2025 年 9 月已接近千万量级，与 LiblibAI 的差距扩大到约 700 万次/月。

核心差异： 即梦 AI 走的是”闭源自研”路线——图像生成基于字节自研的 Seedream 大模型（国内中文语义理解最强），视频生成则通过即梦的独有”数字人”和”动作模仿”功能形成差异化，这两项功能是 LiblibAI 目前完全没有的。即梦 AI 的模型调用成本更低，因为底层是自研资产摊薄成本，不需要向第三方支付接口费用。

弱点： 即梦 AI 完全是一个”黑盒”——用户没有模型选择权，不能加载第三方 LoRA，更没有工作流可用。想要精细调控出图方向，你没有任何旋钮可以拧。同时，模型的多样性不及 LiblibAI 的多模型组合。

适用场景： 短视频创作、字节系产品生态内的内容生成、数字人场景；不适合需要高度定制化模型输出的专业设计师。

5.2 Midjourney

Midjourney 是全球 AI 图像生成的标杆产品，V7 版本发布后在艺术感、光线控制和构图美感上的领先优势依然显著。全球用户规模庞大，是商业设计师使用率最高的 AI 图像工具。

核心差异： 对国内用户而言，Midjourney 的使用体验有两个门槛——网络访问和订阅支付。即使解决了这两个问题，Midjourney 本身也是完全黑盒，没有 WebUI、没有 LoRA、没有工作流，你只能通过提示词影响结果。LiblibAI 则已经将 MJ V7 模型集成进自己的平台，国内用户可以在 LiblibAI 的界面里直接调用 MJ V7，成本比独立订阅 Midjourney 更低。

弱点： 完全依赖提示词，无法进行像素级的局部修改；中文语义理解差；缺乏本土内容社区支持；月费高（Pro 约 60 美元/月）；对于需要批量生产的商业场景，成本不可控。

适用场景： 追求单图精品效果、对艺术感有高要求的视觉创作者；不适合需要高频、批量生产的内容运营。

5.3 Civitai（C 站）

Civitai 是 LiblibAI 最直接的对标对象，也是后者的”精神原型”——两者都是以 Stable Diffusion 模型为核心的社区分享平台。Civitai 的模型数量目前超过 10 万，在全球范围内仍是最大的 SD 模型聚集地。

核心差异： Civitai 是一个”纯社区”，核心价值是海量模型资源和用户生成的提示词分享。它没有 LiblibAI 那样完整的在线生成工具，也没有一站式 Studio 的创作闭环。内容语言几乎全是英文，标签体系对中文用户不友好。更重要的是，Civitai 的内容监管宽松，涉及擦边内容的模型较多，这对国内用户的使用场景限制明显。

弱点： 国内访问受限；界面全英文；在线生成能力有限；视频生成、LoRA 训练等功能不及 LiblibAI 完善；缺乏中文社区的教程与交流氛围。

适用场景： 有能力的进阶玩家寻找特定领域冷门模型；英语流利且需要前沿开源模型资源的研究者；不适合国内普通创作者作为主力平台。

5.4 通义万象（阿里云）

通义万象是阿里云旗下的 AI 图像和视频生成服务，是目前国内技术实力最强的几个自研 AI 视觉模型之一，也是 LiblibAI 视频生成模块所接入的引擎之一。

核心差异： 通义万象的竞争优势在于大模型能力本身——作为阿里云自研模型，它在图像分辨率、细节精度和语义理解上的技术指标相当强，商业 API 的稳定性和 SLA 也更有保证。同时，通义万象与阿里云生态深度整合，适合有云原生基础设施需求的企业客户。

弱点： 通义万象的 C 端产品入口分散，用户体验不如 LiblibAI 整合度高，也缺乏 LoRA 训练、模型分享社区等内容生态；面向的主要是企业级 API 调用场景，普通创作者使用门槛更高；没有 LiblibAI 那样活跃的中文创作者社区加持。

适用场景： 企业级 API 集成、广告批量生产系统、有阿里云技术栈的团队；不适合需要丰富模型社区和 DIY 工作流的个人创作者。

5.5 可灵 AI（快手）

可灵 AI 是快手旗下的 AI 视频生成工具，在 2025 年的 AI 视频赛道上是国内综合能力最强的产品之一，在物理引擎仿真、长视频连贯性上的表现引发过广泛讨论。它也是 LiblibAI 视频生成板块所接入的引擎之一。

核心差异： 可灵的核心优势完全集中在视频生成这一条线，它对视频运镜、物体运动轨迹、光影变化的控制粒度，是目前国内 AI 视频工具里最细的一个。文生视频、图生视频、视频续写……它的每一项能力都非常专注。但它的劣势也同样明显——几乎没有图像生成能力，更没有 LiblibAI 的模型社区、LoRA 训练、WebUI 等创作生态。

弱点： 纯视频工具，图像创作链路缺失；每月生成视频有额度限制；免费额度较为有限；没有模型社区生态，创作自由度相对有限；与 LiblibAI 比更像一个独立的视频专项工具，而非全链路 Studio。

适用场景： 短视频博主、影视宣传内容创作、需要高质量 AI 视频的专项生产需求；不适合需要图文+视频全链路一站式生产的用户。

六、横向对比一览

七、LiblibAI 的真正护城河在哪里？

AI 工具的同质化是一个无法回避的现实。底层模型一旦开源或 API 化，任何平台都可以接入。LiblibAI 集成了 Midjourney、Flux、Seedream，竞品也可以。那么，LiblibAI 独特的价值到底在哪里？

第一，社区沉淀不可复制。 10 万+ 模型、1 万+ 模型创作者、海量中文教程——这些内容是多年积累的结果，是社区文化的结晶，是用户情感连接的承载体。这不是靠资金和算力就能在短期内堆出来的东西。

第二，”低门槛+高专业度”的双轨设计。 很多平台要么是面向新手的傻瓜式工具（黑盒模型，没有任何调控余地），要么是面向专业人士的技术型工具（门槛高，劝退普通用户）。LiblibAI 选择了两者兼容的路径——新手可以直接用一键生图，专业用户可以跑 ComfyUI 工作流、训练 LoRA、调用 API。这种设计让平台在用户成长的不同阶段都保持了黏性。

第三，国产 AI 视频模型的聚合优势。 目前，没有任何一款国内 AI 创作工具能像 LiblibAI 这样，在一个界面里同时调用可灵、通义万象、Vidu、Pixverse 等主流视频模型。这种”模型聚合器”的定位，让用户不需要在多个平台之间比较，节省了大量时间成本。

第四，现金流与创作者激励的良性循环。 完整的版权保护和作品售卖生态链，让创作者可以在 LiblibAI 上直接变现。平台激励越充分，创作者就越有动力上传高质量模型，模型库越丰富就越能吸引新用户，新用户的付费又反哺了激励体系。这个飞轮一旦转起来，外部竞争者很难撬动。

八、谁应该用 LiblibAI？

电商运营与广告团队： 商品主图、模特穿衣、换背景、风格迁移——这些电商高频需求，LiblibAI 的工具箱和工作流已经有成熟方案，而且批量处理的成本远低于外包修图。

UI/UX 设计师： 需要快速产出界面概念图、视觉情绪板、品牌氛围图，LiblibAI 的多模型切换让你在同一个工作台里完成所有版本迭代，不用在五个 Tab 间跳来跳去。

自媒体内容创作者： 每天需要产出封面图、配图、短视频素材，LiblibAI 的免费算力加上视频特效模板，把内容创作的边际成本压到极低。

AI 技术爱好者与研究者： 想要深入研究 SD 生态、训练自己的 LoRA 模型、搭建 ComfyUI 工作流——LiblibAI 是国内最好的实验场，没有之一。

需要 IP 一致性输出的品牌方： 通过自训 LoRA 固化品牌角色或产品形象，后续无论做海报、短视频还是表情包，都能保持高度一致的视觉语言。

九、当前的局限性

即便如此，LiblibAI 仍然不是一个无懈可击的平台。几个明显的短板值得正视：

视频生成能力依赖第三方。 LiblibAI 的视频生成本质上是聚合了可灵、Vidu 等第三方服务，平台本身没有自研的视频大模型。这意味着在视频生成能力上，它始终是一个”转售商”，受制于第三方的定价和更新节奏。相比之下，即梦 AI 基于字节自研模型，成本控制和技术迭代的主动权更大。

数字人和动作捕捉功能缺失。 这是即梦 AI 目前独有的差异化功能，LiblibAI 在这一赛道上暂时没有正面参与。对于有虚拟主播、电商数字人需求的用户，LiblibAI 还无法覆盖。

ComfyUI 工作流对新人仍有门槛。 尽管平台提供了大量现成工作流，但想要自定义、修改工作流，仍然需要一定的学习投入。这一门槛在 AI 工具整体”傻瓜化”的趋势下显得越来越突出。

2.0 版本发布后访问量整体走势仍需观察。 根据 2025 年上半年的数据，LiblibAI 与即梦 AI 一度并驾齐驱，但随后即梦 AI 的月访问量扩大领先优势，差距拉开约 700 万次/月。2.0 的转型是否能有效扭转这一趋势，还需要时间证明。

十、LiblibAI 2.0 之后，它的方向在哪里

从招聘信息和公司战略方向来看，LiblibAI 的下一个重心，是构建基于 LLM 的多模态创作 Agent——用户可以通过对话驱动整个创作流程，从”我想做一张电商海报”这句话出发，由 Agent 自动拆解任务、选择模型、调用工具、输出成品。

这一方向与 Canva 推进 AI 设计助手、Adobe Firefly 深入 Creative Cloud 工作流的路径高度吻合，是 AI 创作工具下一阶段的必争之地。LiblibAI 的优势在于它已经有足够丰富的工具和模型生态作为 Agent 可调用的底层资产，劣势在于 LLM 推理能力本身还需要持续投入。

从前 CTO 出走创业（打造 Agent 时代基础设施）的动态来看，LiblibAI 内部的技术路线之争或许也在这一时期尘埃落定：公司将全力押注多模态 AI-Native 创作方向，而不仅仅是做一个好用的 AI 图像工具。

这是一个比”更好的 SD 前端”更大得多的命题，也是 LiblibAI 能否从”国内领先”走向”全球竞争”的关键赌注。