Canva 在 2026 年 10 月 22 日发布了自研的首个图像生成模型 Canva Craft，由 Canva Research 团队从零构建。它要打的不是“画得像照片”，而是“排得像设计稿”：对手是 Google、OpenAI、字节跳动和 Meta 的同类模型，Canva 的切入点是自家积累多年的设计模板库。
先写平面图，再渲染成图
Craft 的生成分两步。第一步由规划模型读懂提示词，先把画面布局写成一份计划：元素之间的空间关系、相对大小、视觉层级，以及文字出现在哪里、写什么。第二步再按计划渲染成图，最高 2K 分辨率，支持约 30 种画幅比例。训练数据也和同行不同：它没有拿照片喂模型，而是用了 Canva 素材库里人类设计师做的海报、社交帖、演示文稿、信息图、菜单和大量文字排版模板。这样做的直接好处是文字更清晰可读，改图时能只动指定部分而不牵连其他区域；生成结果还能通过 Canva Magic 转成可分层的设计稿，接着在编辑器里逐层修改。这条“先规划、后渲染”的路线，和FLUX 3 Image 主打的多轮精确编辑瞄准的是同一个需求：商用设计要的不是一次惊艳，而是改得动、交付得了。
对 Canva 来说，这还是一笔成本账
Craft 现已向 Canva 全部用户开放，入口在 Dream Lab 标签页，也可通过 Canva API 调用；公司还计划通过 MCP 让 ChatGPT、Gemini 等第三方聊天机器人调用它出图。2024 年被 Canva 收购的 Leonardo.ai 的研究人员参与了这次开发；更便宜、更快的两个变体 Craftfast 和 Craft-ultrafast 也在开发中。Canva 此前一直靠第三方模型在平台内提供生图，自研模型落地后，它能把 API 成本收回自己手里，也能直接控制生成质量和速度。对用户而言，变化更具体：以后在 Canva 里生成的海报和配图，会越来越多地出自“懂版式”的自家模型，而不是通用生图模型的顺带产物。
