10月22日，Canva 在官方博客宣布推出 Craft——由其内部 AI 实验室 Canva Research 从零训练的首款图像生成基础模型，专为设计场景打造：最高 2K 分辨率、30 多种宽高比，图片中的文字支持 55 种语言。今天起全球所有 Canva 用户都能用。
Craft 和别的生图模型有什么不一样
最大的区别是架构。常规模型从提示词直接生成像素，Craft 则是两阶段：先由一个规划模型把提示词写成详细的版式方案——出现哪些元素、空间关系、相对大小、视觉层级、需要出现什么文字；再由专门的渲染模型把方案变成最高 2K 的高清图。先想清楚版式再动手，换来的是更准的文字渲染、更稳的物体摆放，以及“只改局部、不动整体”的定向编辑能力。
训练数据也不同。大多数图像模型主要吃照片，Craft 则大量学习了 Canva 内容库里数百万人类设计的模板：海报、社媒帖子、演示文稿、信息图、菜单、排版密集的版式。这些模板自带版式结构，模型学到的是“版式为什么这样排”，而不只是“成品图长什么样”。预训练之后，Canva 又用监督微调加强化学习、引入自家专业设计师的反馈打磨指令跟随和排版准确度，内部评估里设计师和研究员一起对战了超过 2.5 万组图片，自动化评估和人工判断冲突时以设计师为准。
对设计师最实用的一点是：Craft 的输出天生适合 Canva 的 Magic Layers，能把生成图转成完全可编辑的设计分层，而不是一张扁平的图。
成绩和获取方式
Canva 公布的 DesignArena 成绩：总榜第 4，People & Portraits 第 1（87 个模型）、Landscapes & Nature 第 1（85 个）、Abstract & Patterns 第 2、Products 第 4。按 Canva 的说法，Canva Research 由此成为全球第二先进的图像生成实验室。
获取方式有三条：Canva 全量用户的 Dream Lab、公开 API（模型参数 craft_v1_2k，提示词可用任意语言），以及即将接入的 Canva MCP——以后 AI 助手做 launch 图、产品图、社媒帖，可以直接把 Craft 当成工作流里的一步。官方还预告了更快更便宜的 Craft-fast 和 Craft-ultrafast。安全方面，全程走 Canva Shield 的 AI 安全体系。
还有三件事没验证
一看真实翻车率：细小文字、复杂信息图的版式，在真实生产任务里能稳到什么程度，演示视频说了不算。二看平台自研模型的账：设计平台把模型收进自家技术栈，省的是第三方 API 成本，赚的是 API 授权的新收入，这笔账能不能算平，Craft-fast 的定价会给出答案。三看竞争：同周 Ideogram 也发布了面向可编辑设计文件的模型，AI 生图正在从“图好看”卷向“文件能不能直接用”，Craft 的 Magic Layers 衔接是它手里最硬的一张牌。
