当前位置：网站首页 >AI助手 >正文

Kittl

AI类型：AI助手

4 分

访问次数

欢迎程度

关注程度

阅读次数

推荐次数

访问官网

简介

Kittl是一个简单好用的AI平面图形设计工具，融合了AI的智能与设计的灵活性，为设计师和非专业用户提供了一站式的解决方案。类似于备受欢迎的Canva，该平台不仅内置了海量精致的模板资源，覆盖了Logo、海报、贺卡、T恤、贴纸、书籍封面、社交媒体内容等多种设计需求，还提供了矢量化工具、Logo生成器、产品背景生成器等AI小工具，旨在简化设计流程，提升效率与创意的结合。

Kittl的主要功能

文本艺术字：提供丰富的文本编辑选项，轻松为文字添加艺术效果，使其在设计中脱颖而出产品样机制作：一键生成逼真的产品样机图，展现设计的真实效果，无需任何复杂操作资源丰富的图库：包含大量字体、插图、背景、模板等资源，部分可免费使用，为设计注入无限灵感多样化字体选择：集结各种高级与时尚字体，满足不同设计风格的需求插图库：精选各类优美图像，丰富用户的设计作品，增强视觉吸引力AI矢量生成器：轻松将图像转换为矢量格式，制作出高质量、可无限放大的图形AI图像生成器：根据文字提示创造出独特的图像和剪贴画，激发无限创意AI背景去除工具：简化图像编辑过程，轻松去除繁杂不必要的背景AI Logo生成器：一键设计出专业且富有个性的品牌LogoAI产品背景：为产品图片添加AI生成的背景，省去高成本摄影服务 Kittl AI设计

如何使用Kittl

访问Kittl的官网（kittl.com），点击Try Kittl for free开始免费使用登录注册后在设计界面，选择你要创建的类型或模板添加和编辑文字/元素/颜色等，也可以使用Kittl AI输入提示词进行生成编辑好后可点击右上角的Download按钮进行下载

Kittl的产品价格

Kittl提供免费增值的产品计划，1月31日之前都可以无限次使用AI功能，具体定价和权益如下：

免费版：可获得一次性的15个Kittl AI积分，创建20个项目、500MB上传空间、导出低分辨率图像、商业许可（需注明出处）Pro专业版：15美元每月（120美元每年），每月可获得100个AI积分、创建100个项目、10GB上传空间、无限制矢量格式导出、使用所有的高级模板、商业许可Expert专家版：30美元每月（288美元每年），每月可获得300个AI积分、创建无限个项目、100GB上传空间、无限制矢量格式导出、使用所有的高级模板、商业许可 Kittl的价格

Kittl的适用人群

设计爱好者：对于热衷于设计、渴望发挥创意的设计爱好者，无需专业技能，就能创造出吸引人的设计作品商品卖家：电商平台上的卖家或自营品牌的创业者可以快速设计高质量的产品展示图、宣传海报或广告内容平面设计师：专业的平面设计师可通过Kittl获得灵感，提高工作效率，创作出更加精致和创新的设计作品营销人员：快速制作出符合品牌形象的宣传资料，有效地推广产品或服务

常见问题

Kittl基于什么AI模型？基于其自研的Kittl AI-X1模型，专门面向平面图形设计。Kittl提供免费版本吗？Kittl提供免费的版本，可使用15次AI生成和部分免费设计模板。Kittl创建的设计作品可以商用吗？Kittl创建好的作品可以商用，免费版需注明出处，付费版无限制。

相关资讯更多+

Micro LLAMA – 教学版 LLAMA 3模型实现，用于学习大模型的核心原理
Micro LLAMA是精简的教学版LLAMA 3模型实现，能帮助学习者理解大型语言模型架构。整个项目仅约180行代码，便于理解和学习。Micro LLAMA用的是LLAMA 3中最小的8B参数模型，模型本身需15GB存储空间，运行时约需30GB内存。

AI教程资讯 2025-01-28
GenCast – 谷歌DeepMind推出的AI气象预测模型
GenCast是DeepMind推出的革命性AI气象预测模型，基于扩散模型技术，提供长达15天的全球天气预报。GenCast在97 2%的预测任务中超越全球顶尖的中期天气预报系统ENS，尤其在极端天气事件的预测上表现突出。与传统模型相比，GenCast能在8分钟内生成预报，显著提高预测效率。

AI教程资讯 2025-01-28
FullStack Bench – 字节豆包联合M-A-P社区开源的全新代码评估基准
FullStack Bench是字节跳动豆包大模型团队与M-A-P社区联合推出的全新代码评估基准，专注于全栈编程和多语言编程能力评估。FullStack Bench覆盖超过11种真实编程场景，包含3374个问题，涉及16种编程语言，能更有效地衡量大模型在现实世界中的代码开发能力。

AI教程资讯 2025-01-28
Motion Prompting – 谷歌联合密歇根和布朗大学推出的运动轨迹控制视频生成模型
Motion Prompting是 Google DeepMind、密歇根大学和布朗大学联合推出的视频生成技术，基于运动轨迹（motion trajectories）控制和引导视频内容的生成。Motion Prompting用点轨迹作为灵活的运动表示，能编码从单个点到全局场景的任意复杂度的运动。用户能设计“运动提示”（motion prompts），类似于文本提示，激发视频模型的不同能力，包括对象控制、相机控制、物理现象模拟等。

AI教程资讯 2025-01-28