七款主流 ‘Text-to-UI’ AI 设计工具横向评测：哪一款最适合你的设计场景？

随着人工智能技术的飞速发展，AI 驱动的设计工具正在颠覆传统UI/UX工作流。通过简单的文本指令（Prompt），这些工具能够“一键”生成高质量的UI界面，极大地提升了设计和开发的效率。本次测评，我们使用完全相同的 Prompt，对市面上七款主流的文字转UI（Text-to-UI）工具进行了单次生成（One-shot）测试，旨在全面评估它们在设计美学、指令理解、用户体验、代码功能及成本效益等方面的综合表现。

参与本次测评的七款工具分别是：Bolt、Figma Make、Lovable、Magic Path、Stitch、v0 以及 Gemini 2.5 Pro Canva。

一、 核心维度对比分析

1. 设计美学与视觉效果

在UI设计中，美学是评估工具能力的关键。我们基于生成结果的色彩搭配、布局和谐度、装饰性元素以及交互细节，对七款工具进行了排名。

主观排名：

For webpage visual outcomes: Figma Make = Magic Path > Lovable = Bolt > Stitch > v0 > other

For component visual outcomes: Figma Make > Lovable > Bolt > v0 > Magic Path > Gemini 2.5 Pro Canva > Stitch

第一梯队 (Figma Make, Lovable, Bolt):

• Figma Make (图1): 表现最为出色。它不仅生成了和谐的卡片组合，还在色彩、字体和间距上展现了优秀的设计感。更进一步，它主动添加了项目名称标识，并设计了精巧的交互动效——当鼠标悬停在卡片上时，卡片会增加主题色描边并加深阴影，从而突出显示。这些细节体现了其强大的设计智能。

• Lovable (图2): 同样表现优异，设计感强，整体布局和卡片样式美观。它和 Bolt 一样，会主动添加一些合适的装饰性元素，让页面看起来更完整、更精致。

• Bolt (图3): 效果也非常不错，卡片设计专业，整体风格协调。它在理解设计意图方面表现出色，生成的页面具有很高的完成度。

第二梯队 (v0, Magic Path):

• v0 (图1): 能够准确地按照要求生成卡片，设计中规中矩，简洁清晰。虽然没有像第一梯队那样添加额外的装饰或交互，但核心任务完成得很好，产出稳定可靠。

• Magic Path (图2): 能够生成基础卡片，但问题在于它会“严格”执行色彩要求，导致在某些情况下，文本的可读性（Readability）较差。例如，将浅色文字放在浅色背景上。（在做复杂页面的时候Magic Path可以处理得很好，颜色、组件、画面都很丰富）

第三梯队 (Gemini 2.5 Pro Canva, Stitch):

• Gemini 2.5 Pro Canva (图1): 成功生成了卡片的基本结构，但部分元素的布局显得有些奇怪，位置不够协调，影响了整体的美观度。（比较适合做一些快速的文档可视化，不适合做需要强视觉风格或设计类工作）

• Stitch (图2): 生成的结果最不符合预期。它没有生成常规的并排文字引言（Testimonial）卡片，而是创建了两张风格迥异、尺寸不一的独立图文卡，可读性一般，且缺乏设计上的一致性，更像是两个独立的广告图。（做常规 webpage 和 mobile app 的时候可以做得很好，虽然风格没有太多样，但符合常规极简/科技风的视觉）

值得一提的是，除了Stitch之外，其他所有工具生成的卡片都带有交互动效，例如鼠标悬停效果，这增强了生成原型的保真度。

2. Prompt interpretation 能力

这个维度评估工具是否能准确理解并执行 Prompt 中的所有具体要求，例如文字内容、图片替换等。

主观排名：Lovable = Bolt > v0 > Figma Make > Gemini 2.5 Pro Canva > Stitch >  Magic Path

精准理解 (Lovable, Bolt, v0):

• Lovable 和 Bolt 不仅完美执行了所有指令（包括文字和图片），甚至能理解其“潜在意图”，主动为页面增加了“引导转化”按钮（Call-to-Action），鼓励用户使用产品。这种超越指令本身的“智能”令人印象深刻。

• v0 忠实地完成了所有卡片任务，文字和图片都正确无误，表现稳定。

部分偏差 (Figma Make, Gemini 2.5 Pro Canva):

• Figma Make 在处理图片上出现了问题。经过多次尝试，它仍然无法正确地将指定的两张头像图片同时放入卡片中，要么只显示一张，要么就用随机生成的图片替换掉所有指定图片。

• Gemini 2.5 Pro Canva: 与 Figma Make 类似，它也没能正确加载指定的个人头像图片，只是预留了空白的图片位置，导致信息不完整。

严重偏离 (Stitch, Magic Path):

• Stitch 虽然分配的文字内容是正确的，但所有需要植入的图片都变成了随机生成的图片，完全忽略了 Prompt 中的图片要求。

• Magic Path 的问题更严重。它不仅没有按要求使用指定的图片，甚至连核心的引言文字内容也用随机文本替换了，仅仅保留了正确的人名和职位，指令理解存在比较明显的问题。

3. General 用户体验

主流体验: Figma Make, Lovable, Bolt, v0, Stitch, Gemini 2.5 Pro Canva

这六款工具的体验都非常线性、直观。用户只需在输入框中输入 Prompt，即可生成和编辑 UI，学习成本低。

特殊体验: Magic Path 的体验流程较为独特。

• 流程复杂: 创建文件后会进入一个画布（Canvas）界面，用户需要自己寻找“+ Create”或“Edit Prompt”的按钮来生成内容，操作会比较接近传统设计工具的感觉。

• 历史记录丢失: 聊天历史记录会在短时间（约1小时内）或刷新页面后彻底消失，无法追溯修改过程，只能基于画布上已有的设计稿继续编辑。

• 优点: 它允许用户定制设计系统（Design System），确保项目内 UI 的一致性（付费功能）。免费版只能使用预设的几个设计系统。

基于参考图生成UI的功能:

• 支持参考图生成: Bolt、Lovable、Magic Path、v0、Gemini 2.5 Pro Canva 都支持用户上传参考图片，AI 会基于图片的风格、布局和元素进行设计生成，实现“一键克隆”或风格迁移。

• 支持参考图及 Figma 文件: Figma Make 在这方面功能最强大，不仅可以附加参考图，还可以直接附加 Figma 文件作为设计参考，这使得 AI 能更精准地理解和复刻复杂的设计系统和组件规范。

• 有限制的参考图生成: Stitch 也支持附加参考图，但存在一个关键限制——如果使用了参考图进行生成，那么最终产出的设计稿将无法使用“一键复制到 Figma”的功能，只能复制代码。在一定程度上削弱了其作为设计师快速原型工具的优势。

设计师友好: Stitch

• Stitch 是所有工具中唯一提供“一键复制到 Figma”功能的（在不使用参考图的前提下）。这对设计师来说是巨大的福音，因为 AI 生成的初稿往往需要大量细节微调。设计师可以在 Stitch 中快速生成低保真（Lo-fi）原型，然后粘贴到 Figma 中进行精细化设计和迭代，极大地提升了工作效率。

4. 代码与部署能力

代码查看:

Figma Make, Lovable, Bolt, v0, Stitch 和 Gemini 2.5 Pro Canva 都支持一键切换到代码视图，方便开发者查看和复制代码。而 Magic Path 需要升级到 Pro 会员才能查看代码。

一键部署:

Figma Make, Lovable, Bolt, 和 v0 不仅能看代码，还支持一键发布（Publish）或部署（Deploy）到 Vercel、Netlify 等平台。Stitch, Magic Path 和 Gemini 2.5 Pro Canva 则不具备直接部署的功能。

二、 费用对比

为了更直观地比较各工具的成本，我们整理了以下表格。

注意：具体价格和免费额度可能会随时间调整，请以官网最新信息为准。

三、 测评总结

本次对七款 AI UI 生成工具的横向测评显示，不同的工具在设计、功能和定位上各有侧重。

1. 追求高设计质量和完整体验： Figma Make 和 Lovable 是首选。Figma Make 的设计审美和智能交互最为出色，而 Lovable 在指令理解和设计完整性上表现优异。

2. 注重开发效率和快速部署： v0 和 Bolt 更适合。它们能快速生成高质量、可部署的代码，特别是 Bolt 在理解用户意图方面表现突出。

3. 设计师快速产出低保真原型： Stitch 是一个非常实用的工具。虽然其生成质量有待提高，但“一键复制到 Figma”的功能使其成为设计师开启一个新项目的绝佳起点，能极大提升从0到1的效率。

4. 需要项目内设计一致性： Magic Path 凭借其可定制的设计系统功能，在大型项目中具有一定优势，但其用户体验和免费版的限制是明显的短板。

总而言之，AI UI 生成工具正朝着更智能、更高效、更贴近实际工作流的方向发展。对于设计师和开发者而言，选择哪款工具取决于具体的需求场景：是追求像素完美的视觉稿，还是快速实现可交互的原型，亦或是高效产出可供迭代的开发代码。通过了解各工具的优劣，团队可以更好地将 AI 融入工作流，从而释放更大的创造力。