一句话,AI生成了整个可点击的广州!Flipbook实测太离谱了
又一款 AI 工具在设计圈炸开锅了。一句话
一款名为 Flipbook 的生成实测项目在 github 上小火了一把,它并不是可点传统意义上能解决你设计上难题的自动化工具,其目标在于一句话生成可交互的广州立体模型网页,页面中的太离每一个元素都能进一步「探索」,且所有内容都由 AI 生成。一句话

(图源:Github)
Flipbook 的到来指向了 UI 设计未来的方向,在不久的可点将来,或许终端不再需要 App 支持,广州一切都靠大模型实时生成内容,太离呼应用户的一句话需求;或许 App 里也不再有明确的「选项」,用户只需讲一句话,生成实测它就给你对应的可点功能。
看网页像「翻书」,广州一切交互都交给了 AI
Flipbook 几乎没有什么使用门槛,太离输入网址flipbook.run 就能使用。先说好的地方,Flipbook 的交互逻辑确实让人耳目一新,它和传统的大模型工具,像 ChatGPT、Gemini、豆包那些都不太一样,整个页面只有输入文字和上传图片两个选项,完成后即可开始生成。
从 Flipbook 团队的官方说辞来看,它们把这种极简化的操作模式称为「用一根细管喝海洋」,按照我们的理解,其实就是用最简单的操作,汲取庞大的信息量。具体有多大呢?我们直接试试看就知道了。
从最简单的做起,我们让 Flipbook 做一张广州的旅游地图。不得不说,Flipbook 整体的氛围感还是挺足的,广州塔、珠江、沙面、白云山、中山纪念堂、广东省博物馆、广州大剧院这些地标都被放进了一张俯视地图里,整体像一张旅游导览插画,配色也算舒服。

(图源:雷科技制图)
Flipbook 最大的特色在于「交互」,我们的鼠标指针停在这张图的任何地方,都是可以点击探索的。在点击「广州塔」这个地标建筑之后,会出现相关的介绍,比如高度、历史相关的信息等。

(图源:雷科技制图)

(图源:雷科技制图)
整体的排版和设计,确实有那种科普类图画书的风格,假如用在教育和做攻略上,我觉得整个细节还是很到位的,但问题也非常明显。比如地图不是真实地理关系,更多是“广州元素拼贴”,不能当路线规划或真实地图看;然后就是中文还是很多乱码问题,细节图里缺少中文的情况也很多,从这张西关大屋介绍的图就很明显了。

(图源:雷科技制图)
接着我们又让 Flipbook 尝试做一下 iPhone 17 Pro 的产品拆解图,这次它更是大翻车。最明显的问题,相信大家也看出来了,这根本不是 iPhone 17 Pro 的外观造型,更像是 iPhone 16 Pro 的。

(图源:雷科技制图)
不仅是外观放错图,整个介绍里就没几处是对的信息点,比如钛金属,这个材料在这一代的 Pro 上已经被取消了;无缝动态岛,这似乎也不是苹果官方承认的说法;散热结构的标识也是错误的。但点击A19 Pro 芯片,Flipbook 拆解的信息又算是比较合理。

(图源:雷科技制图)
Flipbook 目前体验下来的感觉就是,它很符合介绍里说的「无限浏览」的概念,你可以不断地放大探索一张地图、一个产品的某处细节,Flipbook 也会根据搜索的信息与 AI 生成技术实时描绘出尽可能符合理想状态的画面。
技术上,它的图像生成部分直接调用 AI 图像模型实时生成每一帧,而在视频动画模式则调用以色列公司 Lightricks 开源的 LTX Studio 视频生成模型,优化到可以通过 WebSocket 以 1080p 24fps 的速度直接流式传输到用户屏幕,然后后端跑在 Modal Labs 的无服务器 GPU 上。不过,目前的问题就是,生成速度非常慢,每点击一处细节,至少需要等待 1-2 分钟。
而且,由于 Flipbook 是实打实地即时生成,所以出现错误的概率不小。比如我们在探索马德里 Parque del Retiro 公园时,它就直接忽略了最知名的堕落天使雕塑,指针明明点击的是符号「8」,它却跑去生成符号「7」的地标详情了。

(图源:雷科技制图)
只能说,Flipbook 的确展现了 AI 在 UI 交互上的一个小巧思,目前的娱乐性也还不错,但要想拿来干活,还是差点意思。
Flipbook 要干掉 UI 设计?话别说太早
单看 Flipbook 本身的能力,的确是与我们预想中能彻底干掉 UI 设计师有非常遥远的距离,但它的方向,也确实是整个行业都非常看好的。
我们今天在手机、电脑,或者任何终端上用的 App,实际上背后的逻辑都是一样的,由开发者去预想用户需要什么功能,用户在那套固定的界面里完成操作。这其实是一场「豪赌」,开发者要赌用户喜欢怎么样的操作界面。然而我们还是会看到各个国民级 App 因为改了某个设计而被骂上热搜。
Flipbook 代表的是完全相反的方向,不是设计师去预想用户需要什么操作,而是 AI 根据你当下的需求,实时生成。比如你正在计划旅游,你想要细致地了解每个景点有啥文化背景历史;或者你想研究芯片的构成,每一层代表什么能力等等,它都能拆解开来,按照你的想法提供内容。

(图源:雷科技制图)
这件事情并不是 Flipbook 这一个项目组在研究,今年AI 学术界提出了一个新的概念「Neural Computer」,核心思路就是把屏幕帧的生成、用户行为的响应、内存管理全部统一到一个视频模型里,让整个「操作系统」变成一个不断滚动的神经网络预测。 Flipbook 的开发者 Shah 也承认,这就是他们想要达到的目标。
但就目前来说, Flipbook 整体还是比较初级的阶段,它单纯就是用图像模型加视频模型拼起来的方案,Shah 在接受采访时透露,因为目前想要训练完全符合 Flipbook 需求的数据样本几乎不存在,所以直接暴力地量两种模型「拼接」起来用。
我们有理由相信 Flipbook 这个雏形是非常有潜力的,且在不久的将来能够带来一些新的模式,毕竟其背后的开发组成员阵容足够豪华,比如 Shah 就是前 OpenAI 研究员,做过 AI 和机器人研究,还有来自 Humane 和前苹果工程师。

(图源:Flipbook)
当然,Flipbook 的选择倒也不是这个方向的唯一答案。就在 Flipbook 引爆讨论的同一周,国内 AI 办公公司像素绽放 PixelBloom 宣布完成 C 轮融资,方向是继续把 AiPPT 这套「生成 PPT」的能力做深,进化成一个可以自主拆解任务、交付完整营销方案的 AI Agent。它做的事,本质上是在现有 UI 框架里把 AI 能力做得更强,让生成和决策的部分被 AI 接管。

(图源:像素绽放)
要说到它们的共同点,自然就是「干掉 UI 设计」。只不过呢,像素绽放的逻辑是,UI 在相当长的时间内依然必要,但我们能帮你更快地做好这件事;Flipbook 的逻辑是,UI 本身就是多余的,按需生成才是终点。前者今天有 3000 万用户,有收入、也有融资,商业模式已成雏形;后者是一个三人团队搭起来的小团队,何时能够让普通消费者用上更实用的版本,还是未知数。
我们距离丢掉 UI 还有多远?
就像 Shah 说的,目前针对这个方向的 AI 工具成品,可能就只有 Flipbook 这一款。但假如 Flipbook 就是这个赛道的起点,那么从实际体验下来,它的成长空间还挺大的。
从技术角度,Flipbook 至少有三道坎还需要努力。首先是速度,生成速度不达到毫秒级,用户根本不会买账,今天的 Flipbook 已经在展示效果有多慢了;第二是准确性,AI 幻觉让很多细节都出现漏洞,如果想要投入到工作中,这部分是必须解决的;第三是状态性,今天的 Flipbook 没有「记忆」,每次点击都是一次全新生成,要做到真正有用的应用场景,状态管理还得加强。
顺带一提,Flipbook 目前的所有结果都是基于「一次生成」的延伸,意思就是,你最开始给的提示词,就已经形成了大概的结果,你无法重新修改基础提示词,除非把整个任务关掉,重新再来。

(图源:雷科技制图)
所以说,Flipbook 所展现的的确是一个很好的方向,至少它的交互、设计美感都很在线,我们也可以拿来做幼儿的教育工具,比如带学龄儿童了解一些建筑的历史,这些知识它不太会出错。但你想用 Flipbook 做份旅游攻略、做个 PPT 的插画,或者真正投入到教学阶段的演示工具,那可能是没有办法的。
当然,我们也很期待这个三人组团队能够继续打磨下一代产品,让「早日干掉 UI」、「人人都是自己的产品经理」这个伟大愿景能提上日程。
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