Krea 2 Turbo image-to-image ComfyUI workflow#
Этот рабочий процесс представляет собой систему смены стиля и перерисовки, которая превращает любое загруженное изображение в противоположное визуальное средство, сохраняя при этом субъект, цвета, позу, кадрирование и логику сцены. Стилизованные источники (аниме, иллюстрации, 3D, живопись) переосмыслены как правдоподобные фотографии; настоящие фотографии интерпретируются как чёткие 2D аниме. Основанный на Krea 2 Turbo с шагом визуальной подсказки local llama.cpp, текстовым кодированием Qwen3‑VL и Qwen Image VAE, он предоставляет создателям быстрые, точные и повторяемые результаты для визуального совершенствования и передачи стиля внутри RunComfy. Если вам нужен повторно используемый, готовый к производству рабочий процесс Krea 2 Turbo image-to-image ComfyUI для быстрых итераций, это то, что вам нужно.
Ключевые модели в Comfyui Krea 2 Turbo image-to-image ComfyUI workflow#
- Krea 2 Turbo huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo. Открытый текст-картинка диффузионный трансформер, оптимизированный для быстрого вывода за несколько шагов. Turbo дистиллирован для скорости и последовательного следования подсказкам, при этом поддерживая высокое визуальное качество и контроль стиля.
- Qwen3‑VL 4B Text Encoder (версия Krea 2) huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2. Обеспечивает языково-визуальное встраивание, используемое для кондиционирования Krea 2; этот выпуск включает веса кодировщика Qwen3‑VL, готового к Krea.
- Qwen Image VAE huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2. Автоэнкодер, используемый Krea 2 для перехода между латентным пространством и пикселями с высокой точностью при больших разрешениях.
- Qwen 3.5 9B Vision‑Language Model (GGUF) через llama.cpp github.com/mickeylan/ComfyUI-llama-cpp_vlm и github.com/ggml-org/llama.cpp. Работает локально для анализа загруженного изображения и создания одной отточенной подсказки, которая изменяет среду, фиксируя конкретные визуальные факты.
Как использовать Comfyui Krea 2 Turbo image-to-image ComfyUI workflow#
Рабочий процесс анализирует ваше изображение с помощью локальной VLM, создаёт чистую подсказку противоположного средства, кодирует её для Krea 2, затем перерисовывает с помощью Krea 2 Turbo. Конвейер организован в пять этапов от ввода до вывода с несколькими дополнительными элементами управления.
1) Загрузите и проанализируйте изображение#
Начните с того, чтобы поместить изображение в LoadImage (#128). Изображение передаётся в llama_cpp_model_loader (#127) и llama_cpp_instruct_adv (#125), которые запускают локальную модель vision‑language семейства Qwen через llama.cpp. Тщательно составленная system_prompt инструктирует VLM сохранять идентичность субъекта, точные цвета, композицию и логику камеры, изменяя среду: стилизованные источники становятся фотографиями; настоящие фотографии становятся яркими 2D аниме. Выход — это единая, естественно-языковая подсказка, готовая для Krea 2.
2) Соберите поколенческую подсказку#
Используйте Text (#130), чтобы добавить любое краткое руководство, которое вы хотите добавить в начало или конец, например, тег проекта, термин бренда или заметку о линзе. easy promptConcat (#129) объединяет ваш ручной текст с описанием, созданным VLM, в одну согласованную подсказку. Держите добавления минимальными; VLM уже точно описывает все видимые элементы, чтобы рабочий процесс Krea 2 Turbo image-to-image ComfyUI мог оставаться верным.
3) Кодируйте текст для Krea 2#
CLIPLoader (#106) загружает текстовый кодировщик Qwen3‑VL 4B, упакованный для Krea 2, и CLIPTextEncode (#5) превращает окончательную подсказку в кондиционирование. Этот кодировщик предназначен для работы с токенизатором Krea 2 и сохраняет детализированные семантики сцены, заявления о цвете и подсказки камеры. ConditioningZeroOut (#124) предоставляет намеренно пустую отрицательную ветвь, которая, как правило, подходит для дистиллированного поведения Krea 2 Turbo.
4) Генерируйте с Krea 2 Turbo#
UNETLoader (#107) загружает чекпоинт Krea 2 Turbo и передаёт его в KSamplerAdvanced (#12). EmptyLatentImage (#10) задаёт размер холста; выберите ширину и высоту, которые вы хотите создать. Krea 2 Turbo построен для выборки за несколько шагов с очень низким или нулевым свободным руководством классификатора, поэтому начните с почти нулевого CFG и повышайте его только в случае необходимости более строгого следования подсказке. Семплер и планировщик работают вместе, чтобы обеспечить быстрые, чёткие результаты, которые уважают заблокированные цвета и композицию подсказки.
5) Декодируйте и сохраните результат#
VAELoader (#105) предоставляет Qwen Image VAE, используемый VAEDecodeTiled (#123) для восстановления пикселей из латентов с использованием дружелюбного к VRAM тайлинга для больших изображений. SaveImage (#35) записывает окончательный рендер. Результат — это чистая, верная перерисовка в противоположной среде, готовая для обзора или другой быстрой обработки.
Ключевые узлы в Comfyui Krea 2 Turbo image-to-image ComfyUI workflow#
llama_cpp_instruct_adv (#125)#
Этот узел является мозгом смены стиля. Настраивайте system_prompt только если хотите изменить политику смены или правила сохранения; по умолчанию он настроен на сохранение идентичности, позы, кадрирования и точных цветов. Используйте preset_prompt и custom_prompt для небольших корректировок, таких как указание названия линзы для фото выходов или добавление мягкой палитровой заметки для аниме. Держите вывод в одном плавном абзаце; Krea 2 лучше всего отвечает на естественный язык.
KSamplerAdvanced (#12)#
Управляет скоростью, резкостью и следованием. Krea 2 Turbo дистиллирован для выборки за несколько шагов с низким или нулевым cfg (см. официальное руководство в карточке модели и коде), поэтому начните с минимального руководства и увеличивайте его только если вам нужно более строгое следование подсказке. Переключите sampler_name и scheduler, если предпочитаете другой компромисс между чёткими краями и ультра-гладкими градиентами. Закрепите noise_seed, когда хотите стабильные вариации.
EmptyLatentImage (#10)#
Задаёт размер и пакет вывода. Используйте это, чтобы выбрать соотношение сторон и разрешение, соответствующее вашему предполагаемому кадрированию; подсказка VLM несёт композицию, поэтому избегайте изменений обрезки после этого. Более крупные кадры выигрывают от стадии декодирования с тайлингом, чтобы оставаться эффективными по памяти.
ConditioningZeroOut (#124)#
Отключает отрицательную подсказку по замыслу, что обычно подходит для Krea 2 Turbo. Если ваш проект требует традиционного отрицательного подсказки, замените это на второй CLIPTextEncode, подающий отрицательный ввод на KSamplerAdvanced (#12).
VAEDecodeTiled (#123)#
Выполняет декодирование с тайлингом, чтобы поддерживать стабильное использование VRAM при более высоких разрешениях. Если вы видите швы на экстремальных размерах, аккуратно увеличьте перекрытие; если память ограничена, увеличьте гранулярность тайлинга.
Дополнительные возможности#
- Для контроля стилизации вы можете загрузить Krea‑2 LoRAs из репака Comfy‑Org (ссылки указаны в файлах) и применить их в ComfyUI как любую другую LoRA huggingface.co/Comfy-Org/Krea-2. Krea рекомендует обучать LoRAs на Raw и применять их на Turbo; см. официальный репозиторий для деталей github.com/krea-ai/krea-2.
- Держите ручные изменения короткими. Рабочий процесс Krea 2 Turbo image-to-image ComfyUI разработан для сохранения точных оттенков и логики сцены; длинные ручные подсказки могут непреднамеренно переопределить цветовые блокировки VLM.
- Для самых быстрых итераций работайте на умеренном разрешении, пересматривайте композицию, затем увеличивайте или повышайте разрешение для финалов после того, как вы удовлетворены сменой.
Признание#
Этот рабочий процесс реализует и основывается на следующих работах и ресурсах. Мы признательны RunningHub за источник рабочего процесса Image-to-Image, Krea AI за Krea 2 и Krea-2-Turbo, и Comfy-Org и mickeylan за веса ComfyUI Krea 2 и пользовательский узел ComfyUI llama-cpp VLM за их вклад и поддержку. Для получения авторитетных деталей, пожалуйста, обратитесь к оригинальной документации и репозиториям, связанным ниже.
Ресурсы#
- RunningHub/Image-to-Image Workflow
- Документация / Примечания к выпуску: RunningHub post
- krea-ai/Krea 2
- GitHub: krea-ai/krea-2
- Krea/Krea-2-Turbo
- Hugging Face: krea/Krea-2-Turbo
- Comfy-Org/Krea-2
- Hugging Face: Comfy-Org/Krea-2
- mickeylan/ComfyUI-llama-cpp_vlm
- GitHub: mickeylan/ComfyUI-llama-cpp_vlm
Примечание: использование ссылочных моделей, наборов данных и кода подлежит соответствующим лицензиям и условиям, предоставленным их авторами и поддерживающими.
