本文作者：泊舟（@bozhou_ai）。版权归作者所有，未经授权禁止转载。
大多数 AI 生图产品最烦人的地方，是每一轮都像失忆。
你明明已经说过喜欢大留白、讨厌荧光渐变，下一次换个任务，它又从头乱猜。图不好看还能重抽，反复解释自己的审美才是真的烦。
这次测 Miora，我故意把要求说得很死。
先给方向，不要直接生图。记住我的设计偏好。在原图上改字、换产品，不要破坏原来的版式。
我连续折腾了 3 轮。文生图、记忆和局部编辑都跑通了，导出格式也比较完整。
尤其是记忆和局部编辑，比我预期稳。
Miora 是腾讯推出的 AI 设计平台。它把需求分析、出图、局部编辑和导出放在同一张画布里。我的测试也围绕这条工作流展开。
一. 它会先理解需求，还是上来就抽卡
第一轮，我拿了一个很容易翻车的需求测试它。
我要给中文 AI 小白做一套栏目视觉。画面要成熟、干净，暖白背景，大留白，中文标题必须准确。荧光渐变、3D 大字和过度发光全部不要。
完整提示词是这样的：
我要为面向中文 AI 小白的内容栏目建立一套可长期复用的视觉系统。
受众：想用 AI 提升效率，但不懂设计和复杂提示词的普通用户。
风格要求：
- 成熟、干净、有上线产品质感
- 暖白背景、深色文字，柔和橙色或鼠尾草绿作为点缀
- 留白充足，中文标题层级清楚
- 禁止荧光渐变、3D 大字、过度发光和装饰堆砌
- 所有中文必须完整、可读、无错字
请先：
1. 总结你对需求的理解
2. 提供 3 个明显不同的视觉方向
3. 列出每个方向的配色、字体气质、版式和适用场景
现在不要生成图片，等我选择方向后再执行。我没有让它直接出图，先看它会不会停下来梳理需求。
Miora 确实先给了 3 套视觉方向，把配色、字体气质、版式和适用场景都拆了出来。
选完方向后，它再把整套视觉落到栏目封面上。
这一步看着不复杂，但很省返工。
很多生图产品收到提示词就开始抽卡。等你发现方向不对，图已经生成了，还得重新解释一遍。Miora 先把设计方案摊开，至少让我知道接下来会生成什么。
二. 记忆到底有没有生效
第二轮，我专门测它最有差异的功能：记忆。
我先把自己的设计习惯直接告诉它：
记住：我偏好干净、大留白、层级清楚的设计；不要荧光渐变、3D 大字和装饰堆砌；生成前必须先给我几个方向；中文标题必须完全正确。在可视化记忆里，我能直接看到这套规则和过去的对话。
然后我换了一个新任务，没有再重复上面的设计要求。
它还是先给了 3 套视觉方向，等我选择之后再出图。
最后生成的封面也保留了干净、大留白、层级清楚的风格。
同类产品的生图质量已经越来越接近，Miora 把差异做在了记忆上
只说一次偏好，下一个任务还能继续沿用。对长期做栏目封面、品牌视觉的人来说，这比偶尔抽到一张漂亮图省事得多。
三. 改字、换产品，它能不能接住
第三轮，我开始故意找麻烦。
我先让它把标题准确改成“每天实测一个 AI 工具”，其他设计全部保持不变。
它只改了文字，原来的配色、背景和版式都留住了。
如果你经常用 AI 生图，应该知道这里有多烦。很多时候只想改两个字，模型却顺手把整张图重画一遍，最后又回到抽卡。
Miora 这次没有乱动。
接着我把难度拉高，让它重新做一张信息更复杂的杨枝甘露海报。
然后在这张图的基础上，把产品直接替换成柠檬茶。
替换后的海报保留了原来的风格和排版。只看这两张图，我自己的体感是，生图质量已经逼近 GPT Image 2。
最后我看了一下导出。PNG、JPG、SVG、WebP 和 PDF 基本都覆盖了，后面接公众号、社交媒体或者设计软件都比较方便。
写在最后
这一轮测下来，我会继续用 Miora。
需求分析、方案生成、局部修改、导出都在一张画布里完成。以前最烦的来回复制提示词、切换工具、重新抽卡，这次少了很多。
不过边界也要说清。
这次我重点测了文生图、记忆和编辑。这篇里没有完整测试视频和网页。复杂项目用久以后，记忆会不会漂，连续改十几轮后版式还能不能保持，我也要继续用一段时间才敢下判断。
如果你长期要做栏目封面、品牌视觉或者成套活动物料，Miora 已经能接住不少初稿工作。有些结果稍微调一下，直接拿去发布也没有太大问题。
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