Canva 在美东时间 10 月 29 日下午（北京时间 10 月 30 日凌晨）宣布推出 Brush，一款既能看懂画面又能读懂文字指令的视觉语言模型（vision-language model），也是这家设计平台自己的第一款此类模型。[1] 官方帖文写，Brush 能像用户看待这份设计那样，看懂它的布局、图层和整体调性，然后和用户一起动手改稿。[1] Canva 在公告里列了三类动作，修改一行文字、给整套演示文稿换一种风格、从空白页开始创作。[1]
这次发布改变的是改稿这件事的起点。改一份既有设计，要动的是图层和参数。Brush 的官方设定是用户描述想改什么，模型看懂设计后动手，改动落在原有设计上。[2] 落地范围第一步并不大。Brush 首发只对 Canva Pro 订阅用户开放，入口在 Canva AI 里，Canva 说后续会扩大范围，没有给出时间表。[2][3][4]
Craft 负责生成图像，Brush 负责编辑既有设计
Brush 发布前一周，Canva 推出了 Craft，一款完全从零训练的图像生成模型，和 Brush 同样出自 Canva Research。[3] 两个模型的分工很清楚，Craft 生成图像，Brush 理解并且编辑已经存在的设计。[2][3] 这个分工对准的是改稿这类需求。拿到一版设计后改字、换色、适配不同平台，动的都是既有设计，正是 Brush 负责的那一侧。Canva 列的官方示例包括给既有图像和设计重设风格、用一句话改动多页设计、把一份设计改造成适合其他平台的版本。[3] 官方同时强调，经 Brush 生成或修改的每个元素都保持可编辑，后续还能手动继续调整文字、图像、版式和颜色。[2][3] 对改稿的人来说，这意味着 Brush 动的是手上的这一版，不是另起炉灶重新出一张图。
模型先看懂设计稿，再写代码动手改
据 Canva 介绍，Brush 走的是代理式编辑流程。模型写代码修改设计元素，检查改完的结果，再决定下一步调整什么。[3] 它一边工作一边读取画布上的实时状态，根据看到的画面修正输出。[2] 能做到这一点，靠的是模型同时处理视觉信息和文字指令，先理解一份设计里各个元素怎么配合，再按指令动手。[3] 这套机制的解释全部来自 Canva 的介绍，目前没有第三方实测。
训练方面，Brush 并非从零训练。Canva 拿一个领先的开源权重模型（open-weights model）做底，用真实设计与编辑任务做后训练，训练数据包括内部设计经验，以及选择加入改进计划用户的匿名使用洞察，再叠加大规模强化学习。[3] 强化学习的奖励有四项，成品的视觉质量、版式是否符合设计原则、是否遵循用户指令、任务是否完成，评测依托 Canva 的设计库、专业设计经验和数十万次模拟交互。[3]
上线先限 Pro 订阅，效率数字是内部对比
Brush 首发的使用路径是在编辑器打开现有设计，或者把设计附加到 Canva AI，再在模型下拉菜单里选择 Brush。[3] Brand Kit 支持、附件引用、图像密集版式的编辑改进还在开发中，属于计划内能力，不是现在就能用的功能。[3] 中国大陆的可画（canva.cn）是否会上线 Brush，本次未能核实。
Canva 称，Brush 完成通用设计编辑任务比自家上一代设计代理最多快 69%，单次编辑任务成本低 46%。[2][3] 两个数字的对比对象都是 Canva 上一代设计代理，不涉及同类产品。报道指出，数字来自 Canva 内部对比，Canva 没有公布每次任务的绝对成本，也没有完整的独立基准。[3]
自研模型由超过 160 人的团队承担
Brush 出自 Canva Research，这支团队有超过 160 名研究和工程人员。[2][3] Craft 比 Brush 早一周发布，同样出自这支团队。[3] Canva 自称平台上有数亿用户和数十亿份设计。[3] 自研路线的意图是把设计理解这部分能力握在自己手里，同时把自研专用模型和外部供应商的模型组合使用，[3] 也在建设与外部 AI 平台的互操作。[2] 开源权重底模也说明自研模型是怎么做的，通用视觉语言能力是现成的，Canva 用设计任务把它后训练成编辑专用的能力。[3]
Brush 把意图描述变成了编辑既有设计的入口，改一行字和整套换风格走的是同一条能力路径，改动留在原设计上并且保持可编辑。[1][2] 这项能力首发落在 Canva Pro 加 Canva AI 的范围内，[3] 能兑现到什么程度，取决于扩大范围什么时候落地，以及内部对比之外会不会出现独立验证。