2024 年，一家名為「red_panda」的神秘圖像模型，在 AI 分析平台 Artificial Analysis 上的評分擊敗了 OpenAI 的 DALL-E 和 Midjourney，吸引了業界關注，大家都在問：到底這個模型是誰做的？
隨著時間推演，背後的新創浮出了水面：Recraft，並且在美國時間 5 月 5 日宣布完成 3,000 萬美元的 B 輪募資，由創投 Accel 領投，Khosla Ventures 和 Madrona 跟投。
Recraft 創辦人暨執行長 Anna Veronika Dorogush 透露，公司最初的模型代號取名「red_panda」，因為早期使用者不斷生成可愛的熊貓圖像而得名。Recraft 的 AI 模型特別擅長為品牌生成宣傳海報或手冊等圖像，可以說是「品牌行銷 AI 版 Canva」，目前已經達到了 500 萬美元的年經常性收入（ARR），並擁有 400 萬名使用者。
Recraft：專為設計師打造的 AI 生圖工具，成立 8 個月吸引 30 萬用戶
Recraft 是一款專為品牌與圖像設計師打造的生成式 AI 工具，能夠在維持品牌風格的前提下生成並編輯設計元素、圖標、3D 圖像和插圖。
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Recraft 的特色在於，它不僅能生成點陣圖，還能生成具有延展性、方便編輯的向量圖像，這對設計師來說非常重要。舉例來說，今天設計師要把公司 logo 放到弧面的杯子上，使用 Recraft 就能輕鬆生成，如果不滿意還可以隨意編輯，或是根據品牌的色彩調色板進行調整，這種多功能性使 Recraft 脫穎而出。
2023 年成立僅 8 個月後，Recraft 就得到了 30 萬名使用者親睞，2024 年 A 輪募資中，獲得 Khosla Ventures 和 GitHub 前執行長 Nat Friedman 共同領投的 1,200 萬美元資金。
這一切的起點始於 Anna Veronika Dorogush 的妹妹。
「他是一名設計師，在設計過程中我注意到一件事：他花了不少時間處理描圖，我立刻意識到這應該可以自動化處理。」Anna Veronika Dorogush 接受媒體《Maddyness》採訪時表示，他從妹妹的工作中得出 3 個重點：
向量圖在設計中非常重要
設計師的設計需要有一致的風格
對設計師來說，通常要能夠生成「一組」設計圖，而不是單一張而已
Anna Veronika Dorogush 解釋，目前多數生成式 AI 的限制就是無法後製與編輯，Recraft 才會特別以向量圖為主要生成的圖檔，同時還要求模型能產出風格一致的圖組，方便設計師作業。
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實測：能用繁體中文下指令，Mockup 表現不如人意
經過記者實測免費版的方案，Recraft 的操作與使用介面與 Canva 相當類似，不同之處是不需要從零開始建構，只要上傳圖檔，或者輸入指令請 AI 生成想要的圖片，就可以開始進行設計。
Recraft 上的所有指令輸入，目前都可以用中文進行，Recraft 讓人印象深刻的是對於長指令的處理能力，而長指令以英文表現較好。然而，海報設計或產品宣傳最常用的 Mockup 功能，在 Recraft 上的表現並不如人意，例如會把 logo 印到人臉上。
相比免費版每個月僅能生成 2 張圖，年 10 美元、27 美元、48 美元的基本、進階與專業方案，則有更多的生圖額度和進階功能可以使用，包含更精細的圖片編輯、顏色風格轉換等等。
比 OpenAI 的 DALL-E 3 快上一倍的生圖速度
Anna Veronika Dorogush 擁有數學和工程背景，曾經在微軟、Google 和 Yandex 工作，用於搜尋引擎和推薦系統的開源機器學習演算法 CatBoost 正是出自他手。
出自對自身技術能力的自信，Anna Veronika Dorogush 選擇開發自己的基礎模型，而不是用開源模型打造產品——事後也證明，他們的模型確實具備競爭力，在 AI 分析平台 Artificial Analysis 的評比中，Recraft 獲得了好評，而且生成圖片的速度為 7 秒，比 OpenAI 的 DALL-E 3 快了一倍。
Anna Veronika Dorogush 坦承，其實自己本來可以早點創業的，「我有市場敏銳度、產品能力、能夠管理團隊⋯⋯但我一直覺得自己需要學習更多東西，才可以單獨創業。現在我認為這是錯的，學習的最佳方式就是去做你想做的事，至少創業是如此。」
資料來源：TechCrunch、TechBlast、Maddyness、VentureBeat
（本文轉載自《創業小聚》，初稿由 AI 撰寫）
