Canva于10月22日发布首款自研图像生成模型Canva Craft，正式加入图像生成模型的自主开发行列。
该模型由Canva内部研究团队开发，2024年收购的Leonardo.ai研究人员亦有参与，此前Canva平台上的图像生成功能主要依赖第三方模型接入。
Canva Craft的技术路径与主流图像生成模型存在差异。模型采用两阶段架构，第一阶段先解析用户提示词，规划画面构图，包括元素之间的空间关系、相对比例和视觉层级；
第二阶段再生成图像，最高支持2K分辨率，覆盖超过30种宽高比，并可对指定区域进行编辑而不影响画面其他部分。
Canva表示，这一设计旨在提升复杂布局中物体细节的准确性和图中文字的可读性。
训练数据方面，Craft未以照片为主，而是使用Canva素材库中数百万个人工设计模板，涵盖海报、社交媒体帖子、演示文稿和信息图表等版式。
这意味着生成的图像可通过Canva Magic转换为分层设计文件，与平台既有的设计工作流衔接。
在第三方基准测试DesignArena上，Canva Craft整体图像生成排名第四，落后于三个OpenAI模型，评分1329，高于谷歌Nano Banana 2.1约38分。
细分品类中，Craft在人物与肖像类别位列87款模型第一，风景与自然类别位列85款模型第一，抽象与图案类别排名第二，但营销物料类别排名相对靠后。
营销素材是Canva用户的主要使用场景之一，这一品类上的表现差距构成了Craft当前能力分布的一个可见特征。
Canva Craft已向全球所有用户开放，通过Dream Lab入口和Canva API均可调用。Canva计划借助自有MCP协议，使ChatGPT、Gemini等外部聊天机器人也能接入Craft的图像生成能力。
此外，Canva正在开发成本效率更高的Craft-fast和Craft-ultrafast版本，计划近期推出。
自研模型落地的背景与成本压力有关。Canva在2026年将全年营收增速预期从30%下调至20%，原因包括AI功能的使用成本超出预期，公司主动放缓了部分付费订阅相关AI功能的推广节奏。
Canva表示，内部模型在图像和视频生成上的速度更快、成本低于外部头部模型，自研有助于降低对外部API的依赖并加强质量与速度控制。Canva截至2025年底拥有超过2.65亿月活用户，其中约3100万为付费订阅用户。
匿名用户
