面文生图普遍画风同质化、微调推理难兼顾,全新开源 Krea 2 推出 Raw 训练 + Turbo 推理双架构,自研对齐与蒸馏技术大幅提升画面美学多样性。
2026年6月,Krea AI 正式开源了面向“创意探索”的基础图像模型 Krea 2。在 Artificial Analysis 文生图榜单中,Krea 2 斩获全球前十、独立实验室第二的佳绩。该模型采用 12B 稠密 DiT 骨干,搭配 Qwen3-VL 文本编码器与 Qwen Image VAE,专供微调和 LoRA 训练;Turbo 版则通过 8 步蒸馏,在消费级 GPU 上仅需约 2 秒即可生成原生 2K 图像。
官方同步放出复古动漫、水彩、胶片等 9 套风格 LoRA,代码、权重上架 GitHub 与魔搭 ModelScope,支持 ComfyUI、DiffSynth-Studio 本地部署,兼顾科研微调、商业快速出图两类需求,在独立实验室文生图榜单稳居首位。
本次开源包含三类模型:
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Krea 2 Raw:未经过额外后训练与微调的基础检查点,用于微调、后训练与 LoRA 训练 -
Krea 2 Turbo:经过后训练、微调与蒸馏的 8 步检查点,可在消费级 GPU 上约 2 秒生成 2K -
图像官方风格 LoRA 集:覆盖动漫、绘画、摄影、抽象等多种视觉方向,可直接挂载到 Krea 2 Turbo 做快速推理
相关链接
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代码:https://github.com/krea-ai/krea-2 -
模型:https://modelscope.cn/collections/krea/Krea-2 -
论文:https://www.krea.ai/blog/krea-2-technical-report -
官网:https://www.krea.ai/
介绍
Krea 2 是从零构建 12B Diffusion Transformer 文生图基础模型,区别于基于 SD/FLUX 二次微调的同类方案,整套训练数据不含任何 AI 生成图像,规避画风趋同缺陷。项目核心创新 Raw 与 Turbo 解耦双权重体系,Raw 保留完整模型潜力适配微调,Turbo 通过 TDM 轨迹蒸馏压缩至 8 步采样,兼顾速度与画质。训练采用预训练、中训练、STPO 偏好优化、GRPO 强化学习、蒸馏五阶段渐进式流程,设计美学、人体、文字、抗伪影四大奖励函数。配套 9 款官方风格 LoRA,支持本地单卡 24G 显卡部署,魔搭提供云端免费训练推理通道,定量评测与人工审美测试中多元画风表现大幅领先同类开源模型。
官方 9 套风格 LoRA
Krea-2-LoRA-retroanime:复古日式动画
Krea-2-LoRA-vintagetarot:复古塔罗牌风格
Krea-2-LoRA-sunsetblur:黄昏柔焦摄影
Krea-2-LoRA-rainywindow:雨天窗景质感
Krea-2-LoRA-dotmatrix:点阵打印质感
结论
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综合榜单表现:Artificial Analysis 榜单独立实验室文生图排名第一,多元画风多样性显著优于 FLUX、SD 衍生开源模型。 -
画质指标:人体畸形、文字错乱、色彩断层缺陷率大幅下降,人像、插画、摄影三类场景人工审美偏好占比领先竞品。 -
推理性能:Turbo 版本仅 8 步采样,原生支持 2048 分辨率,单 24G 消费显卡流畅运行,出图速度远超同规模未蒸馏模型。 -
微调适配:Raw 训练的 LoRA 在 Turbo 上无画风衰减,风格迁移稳定,无主体变形、画风泄漏问题。 -
训练优势:预训练剔除 AI 合成素材,长期生成不会出现固化 “模板化” 画面,创意上限更高。 -
推理适配:支持 ComfyUI、DiffSynth-Studio,单卡 24G 显存可运行; -
云端平台:魔搭 ModelScope 提供网页出图、LoRA 免费训练通道;
Krea 2 的发布,标志着开源文生图领域从“卷画质、卷写实”向“卷审美多样性、卷创作可控性”迈出了重要一步。Krea 团队没有盲目堆砌参数,而是通过扎实的数据清洗(坚决不用 AI 图)、LLM 级别的多阶段对齐训练(STPO + 多奖励 RL),以及巧妙的 Raw/Turbo 双版本解耦设计,打造了一个真正懂“创意探索”的基座模型。
随着模型在魔搭社区和 GitHub 的全面开源,以及配套 LoRA 生态的完善,Krea 2 不仅为学术界提供了极佳的研究 Baseline,更为广大设计师和开发者提供了一把打破审美疲劳、释放无限创意的利器。
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