Krea 2：本地部署 RAW 与 Turbo，ComfyUI、LoRA 训练和商用许可

Krea 2 开源版有两个 120 亿参数权重，放在需申请的 Hugging Face 仓库：RAW 用 52 步、CFG 3.5，适合训练 LoRA；Turbo 用 8 步、CFG 0，出 1K 到 2K 图。包括官方脚本、Diffusers、ComfyUI 的部署方式，9 个风格 LoRA，以及许可证对年收入 100 万美元以上公司商用的限制。

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Krea 2 是 Krea 从零训练的图像模型，开源版本分成两个权重：RAW 是没有蒸馏的基础模型，Turbo 是 8 步出图的蒸馏模型。两者都是 120 亿参数的扩散 Transformer。权重放在 Hugging Face，下载前要先填表申请；官方模型卡写的发布日期是 2026 年 6 月 22 日。Krea 给的用法只有一句话：RAW 用来训练，Turbo 用来出图。

本地运行有三条官方文档覆盖的路线：Krea 的推理脚本、Diffusers 和 ComfyUI。LoRA 在 RAW 上训练；商用受 Krea 2 Community License 约束，设有营收门槛。

开源内容

代码仓库 krea-ai/krea-2 只有推理代码，采用 Apache-2.0；权重另有许可证，后文单独说。Krea 发布页给出的结构是：120 亿参数的稠密 DiT，VAE 用 Qwen Image VAE，文本编码器是 Qwen3-VL，并做了多层特征聚合。

项目	Krea 2 RAW	Krea 2 Turbo
Hugging Face 仓库	`krea/Krea-2-Raw`	`krea/Krea-2-Turbo`
单文件权重	`raw.safetensors`，约 26.3 GB	`turbo.safetensors`，约 26.3 GB
训练阶段	预训练完成，未蒸馏，未做后训练	从后训练版本蒸馏而来
推荐步数 / CFG	52 步，CFG 3.5	8 步，CFG 0
分辨率	训练到 1K	1K 到 2K
适合做什么	微调、训练 LoRA、研究	日常文生图

两个仓库里除了单文件，还有 Diffusers 格式的拆分目录（transformer、text_encoder、vae、tokenizer、scheduler）。按 AI Rank 2026 年 10 月 19 日的数据，这个 GitHub 仓库有 929 星，总榜第 6,061 名，归在视觉模型分类。

申请下载权限

两个官方仓库都设了访问门槛。登录 Hugging Face 后填写姓名、邮箱、公司，勾选同意 Krea 2 Community License，申请通过后就能用自己的 token 下载。ComfyUI 团队重新打包的 Comfy-Org/Krea-2 截至 10 月 19 日不需要申请，但许可证照样适用。

官方脚本部署

仓库用 uv 管理依赖。pyproject.toml 要求 Python 3.12 以上、PyTorch 2.9 以上、transformers 4.57.1，PyTorch 从 CUDA 12.8 的源安装。

git clone https://github.com/krea-ai/krea-2
cd krea-2
uv sync
export OSS_RAW=/path/to/raw.safetensors
export OSS_TURBO=/path/to/turbo.safetensors

README 给的两条推荐命令，前一条是 RAW（完整采样，开启 CFG），后一条是 Turbo（8 步，关闭 CFG，输出 2K）：

uv run inference.py "a fox walking in the snow" \
    --checkpoint oss_raw --steps 52 --cfg 3.5

uv run inference.py "a fox walking in the snow" \
    --checkpoint oss_turbo --steps 8 --cfg 0.0 --mu 1.15 --width 2048 --height 2048

参数最好每次写全。脚本默认是 28 步、CFG 4.5、oss_raw，跟两套推荐设置都对不上。另外还有 --seed（第 i 张图用 seed + i）、--num-images、--output，宽高会自动补齐到 16 的倍数。

提示词方面，官方 prompting.md 建议用自然语言，写得越详细效果越好；要在图里出现文字，就把文字放进引号。仓库还附了 expansion.txt，可以当系统提示词交给任意大模型，把短描述扩写成长提示词。

通过 Diffusers 和 SGLang 调用

模型卡里的 Krea2Pipeline 需要从源码安装 Diffusers：

pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git

import torch
from diffusers import Krea2Pipeline

pipe = Krea2Pipeline.from_pretrained("krea/Krea-2-Turbo", torch_dtype=torch.bfloat16).to("cuda")
image = pipe("a fox in the snow", num_inference_steps=8, guidance_scale=0.0).images[0]
image.save("krea2.png")

换成 RAW 时，加载 krea/Krea-2-Raw，参数改为 num_inference_steps=52, guidance_scale=3.5。SGLang 同样要从源码装，命令行一条就够：sglang generate --model-path krea/Krea-2-Turbo --prompt "..." --num-inference-steps 8 --height 1024 --width 1024 --save-output。

RAW 与 Turbo 的分工

只想出图，选 Turbo。它从经过强化学习后训练的版本蒸馏而来，ComfyUI 的发布文章说它画质比 RAW 高，代价是几张图之间差异小一些。8 步出图，最高 2K。

要训练，选 RAW。它停在蒸馏和后训练之前，输出更多样，也更容易被调成某种风格或主体。Hugging Face 模型卡写明 RAW 不推荐直接用于推理，README 也说它只训练到 1K。在 RAW 上训练出来的 LoRA，本来就是给 Turbo 用的。

在 ComfyUI 里本地使用

ComfyUI 在 2026 年 6 月 23 日宣布原生支持，当时要求升级到 0.26.0。更新后在模板库搜索「Krea-2」，或者从 Comfy 的 workflow_templates 仓库下载 image_krea2_turbo_t2i.json。官方文档给大多数本地用户推荐的是 Comfy-Org/Krea-2 里的这几个文件：

ComfyUI/models/
├── diffusion_models/krea2_turbo_fp8_scaled.safetensors   （约 13.1 GB）
├── text_encoders/qwen3vl_4b_fp8_scaled.safetensors
├── vae/qwen_image_vae.safetensors
└── loras/   （可选，风格 LoRA）

同一个仓库还有 BF16、MXFP8、Int8 和 NVFP4 版本，其中 NVFP4 的 Turbo 文件最小，约 7.7 GB。模板默认 8 步、开启大模型提示词扩写、不加载 LoRA。想出 2K 图，在 ResolutionSelector 里把 megapixels 设为 2.0。另一个模板「Krea-2 Style Reference」用 Int8 版 Turbo，可以上传一到两张参考图来控制风格。

ComfyUI 里还有一组 Krea 2 合作伙伴节点，走的是 Krea 的云端 API，单独计费，跟这里说的本地开源权重不是一回事。

Krea 随模型放出了 9 个风格 LoRA，ComfyUI 文档给的推荐强度都是 1.0，每个都要配触发词：

LoRA	触发词
darkbrush	monochrome ink wash style
dotmatrix	monochrome stippling style
kidsdrawing	naive expressive sketch style
neondrip	textured abstract style
rainywindow	rainy window style
retroanime	purple retro anime style
softwatercolor	art deco watercolor style
sunsetblur	ethereal motion blur style
vintagetarot	vintage tarot style

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训练自己的 LoRA

README 的建议很明确：在 RAW 上训练，在 Turbo 上使用。官方列了四个工具：

Hugging Face Diffusers
Ostris AI Toolkit
Kohya musubi-tuner
Fal 的托管训练服务 krea-2-trainer，以及对应的 Turbo LoRA 推理接口

README 没给训练超参数，也没写硬件要求，具体要看各个工具自己的 Krea 2 文档。官方那 9 个风格 LoRA 可以当参照：一个风格一个文件，挂在 Turbo 上，用触发词调用。

许可证与商用条件

权重适用的是 Krea 2 Community License（v.1，2026 年 6 月 22 日），不是 Apache-2.0。几条关键条款：

商用有营收门槛。 你和所有受共同控制的关联公司，过去 12 个月的全部收入合计低于 100 万美元，才能按这份许可证商用。达到或超过这个数，商用前必须先跟 Krea 签企业许可，联系邮箱 opensource@krea.ai。
生成的图也算。 许可证里的商业使用覆盖模型、衍生模型和输出内容，拿生成的图去卖同样受这个门槛约束。
输出归你。 Krea 不主张生成图片的所有权。
分发有要求。 分享模型或微调版本时，要附上许可证全文，模型名必须以「Krea」开头（许可证的例子是 "Krea 2 [Your Model Name]"），附带写有指定署名的 Notice 文件，并注明做过修改。
必须做内容过滤。 第 4.2 条要求部署方自己上内容过滤，比如提示词或输出过滤、滥用检测、人工审核。Krea 的安全文档说，不做就算违约。
AI 标注。 法律、监管或平台规则要求时，必须说明内容由 AI 生成。

常见问题

Krea 2 算开源吗？ 推理代码是 Apache-2.0。权重是开放权重，用的是 Krea 2 Community License，商用有营收上限，分发和内容过滤也有附加要求。

推荐参数是多少？ RAW 用 52 步、CFG 3.5；Turbo 用 8 步、CFG 0，官方脚本里再加 --mu 1.15。

需要多少显存？ Krea 和 ComfyUI 都没给官方数字。按文件大小看，BF16 单文件约 26.3 GB，ComfyUI 的 FP8 版 Turbo 约 13.1 GB。

RAW 能直接出成品图吗？ 能跑，但 Hugging Face 模型卡不推荐用它推理，出图请用 Turbo。

krea.ai 网站上的 Krea 2 和开源版一样吗？ 模型卡同时列了开放权重和 Krea 自家产品集成两种发布形式。ComfyUI 的 Krea 2 合作伙伴节点调用的是 Krea API，另外计费。

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来源

由自动化编辑辅助整理，2026 年 10 月 19 日对照 krea-ai/krea-2 仓库、Hugging Face 模型卡与文件列表、Krea 发布页和许可证、ComfyUI 文档及 AI Rank 数据核对。未实际下载或运行 Krea 2。