Krea 开源 Krea 2 图像模型权重：分微调版 Raw 与快速版 Turbo

Krea 2 是一套主打审美控制的开源文生图模型，现在你可以在自己的机器上跑，或者拿它来训练专属风格了。

Krea 官方这次直接在 Hugging Face 上放出了两套权重文件，分别针对训练和推理两个完全不同的场景做了切分。

两个版本分别怎么用

很多人玩开源生图模型最头疼的，就是拿蒸馏过的快速模型去练 LoRA 容易坏，拿未经蒸馏的大底模推理又太慢。

Krea 的做法挺巧妙，直接拆成 Krea 2 Raw 和 Krea 2 Turbo 两个版本。

Raw 是一个训练中期的未蒸馏基础模型。它的可塑性很强，审美多样性也高，专门留给开发者和研究人员做微调、后训练以及在 ComfyUI 里练 LoRA。

Turbo 则是经过蒸馏的版本，只需要 8 步推理就能出图，主打快速和成片质感。

最关键的工作流在于两者互通：你可以在 Raw 底模上训练风格 LoRA，训练完直接挂载到 Turbo 上跑 8 步推理。按照官方的说法，Raw 上练出来的 LoRA 在 Turbo 上会有很强的表达力，兼顾了底模好微调与蒸馏模推理快的优势。

架构与开源规格

在模型底层架构上，Krea 2 采用了一个 12B 参数量的 dense DiT 主干网络。

文本编码器用了 Qwen3-VL，并配合多层特征聚合来捕捉复杂的提示词细节；图像编解码部分则采用了 Qwen Image VAE。

应用场景上，官方强调它在材质表现、光影质感、室内设计、建筑外立面以及前期视觉设计概念上的控制力。

开源许可方面，Krea 在 Hugging Face 放出了权重，同时提供了社区许可和企业许可两条通道，商业部署和定制条款有专门的授权协议规范。

为什么重要

这套模型最适合那些对生成质感有较高要求的设计团队，以及习惯用 ComfyUI 训练 LoRA 的创作者。12B 的 dense DiT 规格不算轻量，但拆分 Raw 训练加 Turbo 推理的机制，直接帮本地玩家省掉了蒸馏模型难以做个性化训练的折腾成本。

我们认为 Krea 这一步走得相当实在。很多厂商开源往往只给一个高度蒸馏、无法二次加工的推理镜像，而 Krea 主动把训练中期的未蒸馏底模放出来，让社区能真正动手改造它。对于想做垂直设计工作流的人来说，现在就值得去 Hugging Face 下载跑一跑。