Krea AI · 2026-06-18 · Krea AI Community License 本机已装 25 个
Krea 从零训练的美学向模型，开源后分成两半用：RAW 负责训练和微调（52 步），Turbo 负责日常出图（8 步），在 RAW 上训的 LoRA 可以直接搬到 Turbo。
它和 Z-Image Turbo 是「8 步出图」这条赛道的直接对手：ZIT 6B、Apache-2.0、65 万下载；Krea 2 权重更大（fp8 约 12GB）、许可更严，但 Civitai 上已经有 162 个微调模型（ZIT 100 个），社区二创更活跃。想训 LoRA 选 Krea 2 的 RAW，想出图选 Turbo。
| 指标 | Krea 2 | Ideogram 4 | Qwen-Image 2.1 | Qwen-Image 2.1 Turbo |
|---|---|---|---|---|
| 发布时间 | 2026-06-18 | 2026-05-30 | 2026-09-14 | 2026-10-09 |
| 近30天下载 | 82.4k | 59.1k | 171.1k | 31.4k |
| 许可 | Krea AI Community License | 见官方仓库 LICENSE | Qwen Research License | Qwen Research License |
| 规模 | 未公开参数量（官方只给权重与显存档） | 官方未公布参数量（fp8 权重约 13.8GB） | 7B 视觉生成主干（32 层单流 DiT） | 7B（与 2.1 同主干，换成 8 步采样表） |
| 官方模板数 | 3 | 1 | 3 | 2 |
| Civitai LoRA | 173 | — | 100 | — |
| Civitai 微调 | 162 | — | 27 | — |
| 本机 16GB | 非常好跑：fp8 或 int8 的 Turbo 权重约 12–13GB，配 4B 编码器在 16GB 上属于「能舒服跑」的档位。 | 偏紧：主模型 13.8GB + 两个文本编码器，16GB 必须分批加载。 | 能跑但要认命：int8 权重 + int8 文本编码器，1024–1536 区间稳定，2K 要靠 offload。 | 目前 16GB 上性价比最高的中文出图方案之一：8 步就能出，显存压力和完整版一样。 |
表内数字：下载量取 HuggingFace 近 30 天；LoRA / 微调数是 Civitai 上该底模的条目数（采样本期抓到的，非全站总量）。
下载 JSON 后拖进 ComfyUI 窗口即可载入；缺节点通常是 ComfyUI 版本太旧。
文件级链接点一下就直接下载（HF 会 302 到 CDN）；每条下面标了精度档位与最低显存，命令行口令点右上角「复制」。
$env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"; hf download Comfy-Org/Krea-2 --local-dir ComfyUI\models
hf download Comfy-Org/Krea-2 --local-dir ComfyUI\models
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
显存是「最低可跑」的估算：ComfyUI 会分时加载权重与文本编码器，所以最低显存≈权重体积再上一档；实际还要给激活值留余量，视频模型另受时长与分辨率影响。
放到哪：底模 → ComfyUI/models/diffusion_models；LoRA / 微调 → models/loras 或 models/checkpoints；文本编码器 → models/text_encoders；VAE → models/vae。Comfy-Org 的仓已按这套目录结构打包，--local-dir ComfyUI\models 即可直接落位。