Mixboard

Mixboard — это AI-платформа концептуализации от Google Labs, которая преобразует текстовые промпты и изображения в визуальные мудборды. Просто введите описание или выберите шаблон, и Mixboard мгновенно сгенерирует соответствующие изображения, цветовые палитры и макеты. Затем вы можете улучшать, комбинировать или регенерировать элементы, используя команды естественного языка.

Mixboard в настоящее время доступен как публичная бета исключительно в Соединенных Штатах по адресу labs.google/mixboard. Пользователям требуется аккаунт Google для доступа к платформе. Международным пользователям может потребоваться использовать VPN для получения раннего доступа.

Да. Вы можете загружать свои собственные изображения в Mixboard, и AI распознает ваш стиль и визуальные предпочтения для генерации дополнительных визуалов и поддержания консистентности в вашем мудборде.

Mixboard использует модель редактирования изображений Nano Banana, которая понимает инструкции на естественном языке. Вы можете делать корректировки типа 'осветлить фон', 'смягчить освещение' или 'объединить эти два изображения', и AI мгновенно применяет реалистичные правки.

Mixboard в настоящее время предоставляется как бесплатный публичный бета-эксперимент от Google Labs. Детали ценообразования для потенциальных будущих коммерческих релизов не были объявлены.

Да. Mixboard поддерживает командную коллаборацию в реальном времени, позволяя множественным пользователям работать на одной доске одновременно, оставлять комментарии, предоставлять обратную связь и делать коллаборативные правки.

Вы можете экспортировать доски напрямую из Mixboard и делиться ими с вашей командой. Платформа интегрируется с другими сервисами Google, такими как Drive и Workspace, упрощая включение досок в презентации и коллаборативные проекты.

В отличие от Pinterest, который фокусируется на курации и коллекционировании, Mixboard подчеркивает быстрое создание и визуализацию оригинальных концепций. В отличие от профессиональных дизайн-инструментов, он приоритизирует скорость и идеацию над точностью, делая его идеальным для ранней стадии концептуализации, а не для финальной производственной работы.