Canva 推出首个自研图像模型 Craft，先规划后生成
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AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载两阶段架构的做法
Canva Craft 的核心是两阶段架构：模型先为要生成的画面做设计规划，再进入图像生成环节。Canva 称这一顺序带来更高的精度、一致性和可控性，尤其在画面需要清晰可读的文字、物体位置必须准确时更有优势。这与直接由提示词一步出图的常见做法不同，规划环节承担了构图与元素排布的决定。Canva 同时说明，模型配有输入与输出审核、隐私与安全控制以及举报工具。
规格与适用场景
Craft 可输出最高 2K 分辨率的图像，支持 30 多种画幅比例，覆盖社交媒体帖子、营销内容等常规用途，也面向写实场景、数字艺术、环境图像等方向。训练素材取自 Canva 平台内容库中数百万份人工制作的模板，包括社交媒体图、演示文稿、信息图和菜单等，这意味着模型的学习对象偏向真实设计稿而非纯自然图像。
榜单位置与接入方式
在众包评测 Design Arena 的图像生成模型榜上，Craft 目前位列第四，排在前面的三款均为 OpenAI 模型：GPT-Image-2.5 Sunburst、GPT-Image-2.5 Flare 和 GPT-Image-2。Canva 还计划通过开放的 Model Context Protocol 允许 AI agent 接入 Craft，并预告将推出更高效的 Craft-fast 等版本，但材料未给出这些版本的时间与具体能力。
在 Canva 的 AI 路线中的位置
Craft 建立在 Canva 此前一系列 AI 功能之上。今年 4 月，Canva 上线了基于提示词的编辑能力，用户可通过描述来创建或修改设计；平台还为 AI 生成图像引入图层，使局部修改不影响画面其他部分。此次自研图像模型使 Canva 直接进入与 OpenAI、微软、谷歌同类模型的竞争区间，而不再只是调用外部能力的设计工具。
为什么值得看
设计工具厂商自研图像模型，两阶段“先规划再生成”的思路与具体画幅、分辨率参数值得关注。
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关键事实
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