模型 / Krea-2-Raw (Krea)

Krea-2-Raw (Krea)

12B 图像生成基座，用于 LoRA 微调训练

作者 krea

仓库标识krea/Krea-2-Raw

显存未知许可 需自查任务 图像生成最近核对 2026-08-05
运行内存
权重格式未知,无法估算显存
运行时
PIP
下载
194

仅 safetensors · 无 pickle 加载风险

Hugging Face 源仓库 ↗

快速上手示例

pip install git+https://github.com/sgl-project/sglang.git && sglang generate --model-path krea/Krea-2-Raw --prompt "a fox in the snow" --num-inference-steps 52 --height 1024 --width 1024 --guidance-scale 3.5 --save-output

依赖版本和硬件参数请以源仓库说明为准。

适合与不适合

入选理由
Krea 2 Raw 是12B参数的DiT基础模型，适合微调后生成图像，有官方diffusers示例但直接推理效果不佳，适合需要定制LoRA的开发者。需较大显存。
对位
对位 Flux.1-dev (12B)
适合
风格化图像生成（复古、像素、抽象） / LoRA 微调训练基座
不适合
直接推理使用（官方建议微调）

独立证据与社区反馈

3 个独立来源最近验证 2026-08-05

社区普遍认为 Krea 2 Raw 是一个未蒸馏的中间训练阶段基座模型，不适合开箱即用的提示词生图，但在 LoRA 微调与结构性训练上表现出色，被创作者视为对封闭 API 的重要替代方案。

  • 提供未对齐、未蒸馏的原始潜在空间，适合 LoRA 微调和结构性训练，避免与后训练对齐「对抗」
  • 为创作者提供了区别于封闭 API 的结构自由度，可深度定制特定领域或角色
  • 支持「Raw 上训练 LoRA → Turbo 上推理」的工作流，在消费级硬件上实现 2 秒 2K 出图
  • 在小细节上容易出错，精细度不足
  • 缺乏后训练对齐和 RLHF，开箱即用的提示词生图效果不佳

可信度12B 开放权重，HuggingFace 模型卡提供 diffusers / SGLang 集成示例

完整规格

规模
12B · 权重格式未知,无法估算显存
授权
krea-2-community-license · 需自查
框架
diffusers / sglang
访问提示
Hugging Face 可能需要代理

下载动量

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观测时间线

模型家族

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