Canva stellt Bildmodell Craft vor, entwickelt von seinem hauseigenen Forschungslabor

Canva stellte am 22. Oktober 2026 Canva Craft vor, das erste Basismodell, das Canva Research, das hauseigene KI-Labor des Unternehmens, von Grund auf entwickelt und trainiert hat. Das Bildgenerierungsmodell steht allen Canva-Nutzern weltweit über Dream Lab und Entwicklern über die öffentliche API des Unternehmens zur Verfügung.

Canva zufolge macht die Markteinführung das Unternehmen zum weltweit zweitfortschrittlichsten KI-Labor für Bildgenerierung. Grundlage dafür seien die Rankings von DesignArena, das Canva als größte Crowdsourcing-Plattform zur Bewertung von KI-Design bezeichnete.

Eine zweistufige Architektur

Anders als herkömmliche Bildgenerierungsmodelle, die Pixel direkt aus einer Eingabeaufforderung erzeugen, nutzt Craft eine zweistufige Architektur, die die Planung des Bildaufbaus von der Bildgenerierung trennt. Im ersten Schritt interpretiert ein Modell zur Bildplanung die Eingabeaufforderung und erstellt einen detaillierten Plan für den Bildaufbau: welche Elemente erscheinen, wie sie räumlich zueinander angeordnet sind, in welchem Größenverhältnis sie stehen, welche visuelle Hierarchie gilt und welche Texte im Bild vorkommen sollen. Im zweiten Schritt setzt ein eigens dafür entwickeltes Bildgenerierungsmodell den Plan in ein detailgetreues Bild mit einer Auflösung von bis zu 2K und in mehr als 30 Seitenverhältnissen um.

Canva zufolge kann Craft durch die Modellierung von Bildaufbau und Typografie vor der Bildgenerierung komplexe Layouts mit gut lesbarem Text, präziser Platzierung von Objekten und stimmigen visuellen Beziehungen erzeugen. Die Architektur ermögliche zudem eine genauere Kontrolle einzelner Elemente und gezielte Änderungen, ohne unnötigerweise alles andere anzupassen. Das Unternehmen erklärte, dieselbe Struktur mache die von Craft erzeugten Bilder besonders geeignet für Magic Layers, das Werkzeug, mit dem sich generierte Bilder in vollständig bearbeitbare Designelemente umwandeln lassen. Außerdem bilde sie die technische Grundlage für erweiterte Bearbeitungsfunktionen und die Verwendung von Referenzbildern, die für künftige Versionen geplant sind.

Nutzer können Eingabeaufforderungen in jeder Sprache verfassen; Craft kann Texte in 55 Sprachen erzeugen. Nutzer können aus mehr als 30 Seitenverhältnissen wählen oder ein eigenes festlegen. Eine JSON-Funktion zur Erstellung von Begrenzungsrahmen wandelt generierte Bilder in bearbeitbare Ebenen innerhalb von Magic Layers um.

Training, Bewertung und Effizienz

Zu den Trainingsdaten von Craft gehören Millionen von Menschen erstellter Vorlagen aus der Canva-Inhaltsbibliothek, darunter professionell gestaltete Poster, Beiträge für soziale Netzwerke, Präsentationen, Infografiken, Speisekarten und typografisch anspruchsvolle Layouts. Canva zufolge werden die meisten Bildmodelle hauptsächlich mit Fotografien trainiert; die Vorlagen hingegen vermittelten dem Modell, wie Layout, Hierarchie und Typografie zusammenwirken.

Nach dem Vortraining optimierte Canva Craft durch überwachtes Feintuning und bestärkendes Lernen. Dabei floss Feedback der professionellen Designer des Unternehmens ein, um die Befolgung von Anweisungen, die typografische Genauigkeit und die visuelle Qualität insgesamt zu verbessern. Für interne Bewertungen arbeiteten Canvás professionelle Designer nach Angaben des Unternehmens mit Dutzenden Forschenden zusammen und beurteilten in direkten Vergleichen mehr als 25.000 Bildpaare mit führenden Modellen. Wenn automatisierte Bewertungen und menschliche Einschätzungen voneinander abwichen, gab Canva an, der Einschätzung der Designer zu folgen.

Canva zufolge startete Craft auf DesignArena als das viertfortschrittlichste Bildgenerierungsmodell. Bei den Kategorien People & Portraits erreichten die mit Craft erzeugten Bilder weltweit den ersten Platz unter 87 Modellen, bei Landscapes & Nature ebenfalls den ersten Platz unter 85 Modellen. Außerdem belegten sie den zweiten Platz bei Abstract & Patterns und den vierten Platz bei Products.

Canva berichtet, dass mehr als eine Viertelmilliarde Menschen die Plattform nutzen und jede Sekunde über 400 Designs erstellen. Nach Angaben des Unternehmens sind für Spitzenleistungen in diesem Maßstab Durchbrüche sowohl bei der Recheneffizienz als auch bei der Inferenzgeschwindigkeit erforderlich. Canva erklärte, dass eine fortschrittliche Modelldestillation die Zahl der von Craft benötigten Inferenzschritte auf einen Bruchteil der ursprünglichen Zahl reduziert habe. Eine eigens entwickelte, für die Planungsphase optimierte Inferenz-Engine habe Craft zudem um eine Größenordnung schneller gemacht als die erste interne Version. Diese Fortschritte bildeten laut Canva die Grundlage für Craft-fast und Craft-ultrafast, zwei kommende Varianten, die eine hochwertige Bildgenerierung zu einem Bruchteil der Kosten führender Spitzenmodelle ermöglichen sollen.

Verfügbarkeit und Sicherheit

Um Craft in Canva zu nutzen, öffnen Nutzer Dream Lab über das Bedienfeld unten links. Entwickler und Produktteams können das Modell über Canvás öffentliche API in ihre eigenen Werkzeuge integrieren, darunter Marketingplattformen, E-Commerce-Websites, Anzeigeneditoren und Druckdienste. Die Unterstützung über den Canva MCP Server, der Craft mit KI-Assistenten und automatisierten Arbeitsabläufen verbindet, damit Agenten Bilder erzeugen können, die direkt in einem Design verwendet werden können, wird als demnächst verfügbar aufgeführt.

Craft wird durch Canva Shield abgesichert, den Sicherheitsansatz des Unternehmens für KI. Er umfasst die Moderation von Eingaben und Ausgaben, Datenschutz- und Sicherheitskontrollen sowie Meldewerkzeuge, mit denen Nutzer potenziell schädliche oder irreführende Inhalte kennzeichnen können. Canva erklärte, dass das Unternehmen seine Modelle vor der Veröffentlichung nicht nur auf die visuelle Qualität, sondern auch auf Markensicherheit, kulturellen Kontext und das Potenzial für schädliche Inhalte prüft.

Das Labor hinter dem Modell

Einen Tag zuvor, am 21. Oktober 2026, veröffentlichte Canva einen ersten Einblick in Canva Research, das hauseigene Forschungs- und Entwicklungslabor des Unternehmens für visuelle KI und Design-KI. Weltweit arbeiten dort mehr als 160 KI-Forschungswissenschaftler und Ingenieure. Das Labor ist Teil einer umfassenderen KI-Einheit mit 400 Beschäftigten.

Canvas’ KI-Forschung begann 2017 mit maschinellem Lernen für die Suche und Empfehlungen in der Vorlagenbibliothek. 2021 übernahm das Unternehmen das in Wien ansässige KI-Labor Kaleido und 2024 Leonardo. 2025 führte es seine KI-Forschungsteams unter dem Namen Canva Research zusammen. Später kamen MangoAI und Simtheory hinzu, die laut Canva umfassende Expertise im bestärkenden Lernen und bei KI-Agenten mitbringen.

Canva gibt an, dass seine KI-Tools bereits mehr als 36 Milliarden Mal genutzt wurden und jeden Monat mehr als eine Milliarde Designs mit Canva erstellt werden. Das Unternehmen erklärte, seine hauseigenen Modelle ermöglichten bereits Dutzende Funktionen auf der gesamten Plattform. Dazu zählen Magic Layers, das auf einem erlernten Zerlegungsmodell basiert, das die Elemente und Ebenen einer Komposition erkennt, sowie Leonardos Bildmodell Lucid Origin. Canva teilte außerdem mit, dass seine Arbeit an der Umwandlung von Bildern in Videos zu 70 % mehr Videogenerierungen pro GPU-Stunde geführt habe.

Canva zufolge sind schnellere Craft-Modelle bereits in Arbeit. Das Unternehmen werde weiterhin an Qualität, Detailgenauigkeit und Kontrolle arbeiten und nannte Kleingedrucktes und technische Zeichnungen als Bereiche mit Verbesserungsbedarf.