Krea 2 Turbo ComfyUI ワークフロー: プロンプト強化とスタイルLoRAを用いた高速テキストから画像への変換#
このKrea 2 Turbo ComfyUIワークフローは、オープンウェイトのKrea 2 TurboチェックポイントをComfyUI内で直接実行するコンパクトで高速なテキストから画像へのパイプラインです。Krea 2 Turbo FP8ディフュージョンモデルをQwen3-VLテキストエンコーダーおよびQwen Image VAEと組み合わせ、迅速かつクリーンな結果を提供し、プロンプト強化がグラフに組み込まれて入力を自動的に洗練します。
再利用可能なComfyUIグラフ内でオープンなKrea 2生成を望むクリエイター向けに設計されており、Krea 2 LoRAを介したワンクリックスタイルオプションと洗練のためのシンプルなトグルを追加します。RunComfyまたは互換性のあるComfyUI環境を使用する場合、このKrea 2 Turbo ComfyUIワークフローは迅速かつ再現可能に反復する準備が整っています。
Comfyui Krea 2 Turbo ComfyUI ワークフローの主要モデル#
- Krea-2 Turbo (FP8スケール)。高速で高品質な合成のために使用される蒸留テキストから画像へのディフュージョンバックボーン。公式ウェイト: Krea-2-Turbo。ComfyUI対応バリアントおよび更新: Comfy-Org/Krea-2。
- Qwen3-VL 4Bテキストエンコーダー (FP8スケール)。プロンプトをエンコードしてディフュージョンプロセスをガイドするコンディショニングに変換します。Comfy-Org Krea 2パッケージで提供されています: text_encoders。
- Qwen Image VAE。詳細と色の忠実度を維持しながら、潜在サンプルを最終的なRGB画像にデコードします。利用可能: vae。
- Krea 2スタイルLoRA。ベースモデルを再トレーニングすることなく、独特の視覚スタイルを注入するオプションのアダプター。ブラウズ: loras。
Comfyui Krea 2 Turbo ComfyUI ワークフローの使用方法#
メインキャンバスには、解像度、スタイル選択、画像保存があります。コア生成は「Text to Image (Krea-2 Turbo)」と名付けられたサブグラフ内で行われます。サブグラフをダブルクリックすると、モデル、プロンプト、プロンプト強化、サイズ、フィーチャースイッチ、画像生成が連携して最終画像を生成するグループを確認できます。
解像度と出力（メインキャンバス）#
ResolutionSelector (#49) でアスペクト比とサイズを選択します。選択はサブグラフに渡され、潜在キャンバスを設定します。生成された画像は SaveImage (#29) に戻り、設定された出力ディレクトリにファイルを書き込みます。構図が気に入ったら、小さいサイズで素早いドラフトを作成し、徐々に拡大してください。バリエーションを信頼して比較する予定がある場合は、一貫したサイズを保ってください。
LoRAとトリガーワード（メインキャンバス）#
“CustomCombo (Select LoRA Name)” パネルでスタイルLoRAの名前を選択します。選択は、小さなヘルパーにフィードされ、対応するトリガーフレーズを選択して自動的にサブグラフに送信するので、正確な言葉を覚える必要はありません。スタイル制御を望む場合は、サブグラフ内のLoRAトグルとペアリングしてアダプターをアクティブにします。サブグラフでロードするLoRAファイルがここで選択した名前と一致することを確認してください。
モデル（サブグラフ内）#
モデルグループは、UNETLoader (#10) でKrea-2 Turboをロードし、CLIPLoader (#11) でQwen3-VLテキストエンコーダーをロードし、VAELoader (#12) でQwen Image VAEをロードします。スタイルを適用したい場合、LoraLoaderModelOnly (#15) が選択したLoRAをベースモデルにマージします。ComfySwitchNode というタイトルの Switch (Model) (#22) は、ベースモデルとLoRA適用モデルの間を切り替え、単一のトグルで制御します。
プロンプト強化#
Text String (User Prompt) (#19) にアイデアを入力します。組み込みのシステムプロンプト (Text String (System Prompt) (#18)) が TextGenerate (#16) を誘導して、より良い画像ガイダンスのためにテキストを拡張または軽く洗練します。「Refine Prompt?」スイッチを使用して、生のプロンプトと強化バージョンの間を選択します。選択されたテキストはエンコード前にプレビューされます。LoRAが有効になっている場合、ワークフローはConcatenate Text (LoRA Trigger Word) (#27)を介して適切なスタイルトリガーを追加するので、言葉を変更する必要はありません。
プロンプトエンコーディング#
CLIPTextEncode (#6) は、最終的なプロンプト文字列をディフュージョンモデルのためのコンディショニングに変換します。ネガティブブランチは ConditioningZeroOut (#13) によって簡素化され、このテンプレートを初心者に優しいものに保ちます。後で独自のノードを挿入して代替ネガティブコンディショニングを実験することも可能です。
サイズ#
EmptyLatentImage (#5) は、以前の解像度選択から潜在寸法を設定します。これにより、Krea-2 Turboサンプラーの構図と詳細密度が決まります。速度、メモリ使用量、期待する細部のレベルをバランスよく考慮してサイズを調整してください。
画像生成#
KSampler (#3) はディフュージョンステップを実行し、VAEDecode (#8) は潜在を画像に変換します。再現可能な結果を得るには固定シードを設定し、アイデア創出にはランダム化を維持してオプションを探求します。ほとんどのユーザーは、テンプレートによって構成されたサンプラーメソッドとスケジュールをそのままにして、プロンプトとスタイルが気に入った後にのみ調整します。
Comfyui Krea 2 Turbo ComfyUI ワークフローの主要ノード#
KSampler(#3)。サンプラーはノイズを画像に変換するデノイズ軌道を駆動します。結果を再現可能にするには固定seedを設定し、バラエティを増やすにはランダム化します。詳細が必要な場合は、ステップを適度に増やし、速度が必要な場合はそれらを減らし、プロンプト品質とLoRAスタイルに依存します。TextGenerate(#16)。ガイディングシステムプロンプトに基づいて入力を拡張または洗練します。より冗長なプロンプトが必要な場合はmax_lengthを使用し、正確で文字通りの忠実性を求める場合は洗練をオフにします。LoraLoaderModelOnly(#15)。選択したKrea 2 LoRAをベースモデルに適用します。lora_strengthを調整して、対象の忠実性とスタイリゼーションのバランスを取り、ロードされたLoRAがメインキャンバスで選択したスタイル名と一致することを確認してください。Switch (Model)(#22)。サンプラーがベースのKrea-2 TurboモデルまたはLoRA修正モデルを受け取るかを決定するシンプルなルートです。「Enable LoRA?」トグルで制御し、同じプロンプトからスタイル付きとスタイルなしの結果を比較します。Concatenate Text (LoRA Trigger Word)(#27)。LoRAがアクティブな場合にプロンプトに正しいスタイルフレーズを自動的に追加し、手動プロンプトをクリーンに保ちます。これにより、スタイルアダプターがトリガーの言い回しを覚えずに動作するのを助けます。
オプションの追加#
- ウェイトとアダプターは Comfy-Org/Krea-2 にホストされています。現代のGPUでの速度のためにFP8を使用し、品質やハードウェアの互換性を実験する際にはBF16またはNVFP4バリアントを検討してください。
- 人気のあるスタイルLoRAとそのトリガーフレーズ: krea2_coolblue → “teal watercolor illustration style”、krea2_darkbrush → “monochrome ink wash style”、krea2_plasmoid → “ethereal shimmering light style”、krea2_warmpastel → “muted minimalist sketch style”。さらに loras でブラウズしてください。
- 正確なテキスト制御にはプロンプトの精緻化を無効にし、創造的なリフトにはそれを有効にし、必要に応じてトークン制限を引き上げます。
- アイデア創出には中程度の正方形解像度から始め、構図がロックされたらサイズを増やしてください。シードを固定して、同じプロンプトでLoRAのオン/オフをA/Bテストします。
- このテンプレートはコミュニティリポジトリからの公式参照レイアウトを追跡しています: workflow_templates。
謝辞#
このワークフローは以下の作品とリソースを実装および構築しています。我々はKrea AIのKrea 2およびKrea 2 Turboモデル、Comfy-OrgのKrea 2 ComfyUIウェイト、LoRA、ワークフローテンプレート、およびComfy-OrgのKrea 2発表とドキュメントに対して感謝の意を表します。それらの貢献と保守に感謝します。権威ある詳細については、以下にリンクされた元のドキュメントとリポジトリを参照してください。
リソース#
- Comfy-Org/Krea 2 発表
- ドキュメント / リリースノート: ComfyUI Krea 2 発表
- Krea AI/Krea 2 公式リポジトリ
- GitHub: krea-ai/krea-2
- Hugging Face: krea/Krea-2-Turbo
- Krea AI/Krea 2 Turbo モデル
- Hugging Face: krea/Krea-2-Turbo
- GitHub: krea-ai/krea-2
- Comfy-Org/Krea 2 ComfyUI ウェイトとLoRA
- Hugging Face: Comfy-Org/Krea-2
- GitHub: Comfy-Org/workflow_templates
- Comfy-Org/Krea 2 Turbo ComfyUI テンプレート
- GitHub: Comfy-Org/workflow_templates
- Hugging Face: Comfy-Org/Krea-2
注意: 参照されているモデル、データセット、およびコードの使用は、それぞれの著者および保守者によって提供されるライセンスおよび条件に従います。
