語言

Krea2 文字轉圖片工作流程

從 ModelTrends 匯入

Krea2 是一個非常快速且功能強大的新基礎模型。使用自然提示詞,無需負面提示。低步數工作流程:8 步,指導度 1。與第一代 Krea 模型不同,它不是基於 Flux 2 或 Qwen,但使用 Qwen 編碼器。多功能、高品質、適合商業使用且安全的模型。

支援 Graydient 技術的應用程式

範例渲染

使用此工作流程執行的模型製作,由其創作者在 ModelTrends 分享。選擇縮圖即可查看大圖及生成提示詞。

範例渲染 1

由 Cinnadust 使用 Krea2 - Melancholy 渲染

提示詞

zidiusArt, anime-style tiny fox, made of sparkling white and black fire, sleeping, curled up, cradled in a nest of multicolored painterly styled butterflies. Forest floor at late evening, red and yellow golden sunset lighting. Autumn leaves.

渲染與提示詞來自 ModelTrends,AI 影像與影片模型目錄。

選項

選項映射至預設
(prompt)CLIP Text Encode → text—
/guidanceKSampler → cfg1
/imagesEmpty Latent Image → batch_size1
/seedKSampler → seedrandom
/sizeEmpty Latent Image → width, height1024 × 1024
/stepsKSampler → steps8

使用的模型

Krea2 (v7) 模型由 ModelTrends 透過短碼 /run:krea2 匯入 在 ModelTrends 查看

給開發者(可選)

API 範例程式碼。你可以用這個工作流程建立自己的應用程式供個人使用。準備好部署到全球時,請聯絡我們以取得高可用性伺服器。詳見完整渲染 API 文件。

curl https://cloud.graydient.ai/api/v3/render/ \
  -X POST \
  -H "Content-Type: application/vnd.api+json" \
  -H "Accept: application/vnd.api+json" \
  -H "Authorization: Bearer $GRAYDIENT_TOKEN" \
  -d '{
    "prompt": "/workflow /run:krea2 dog eating pizza",
    "callback_url": "https://example.com/webhook/render"
  }'

這是幕後運作方式。這已經為你設定好。上表中的參數會插入這些位置,讓你能改變運作方式及載入的模型。你不必理解或修改它——它已經能正常運作。

Load Diffusion Model MODEL to EasyLoraStack; Load CLIP CLIP to EasyLoraStack; EasyLoraStack MODEL to KSampler; EasyLoraStack CLIP to CLIP Text Encode (Prompt); CLIP Text Encode (Prompt) CONDITIONING to KSampler; Empty Latent Image LATENT to KSampler; KSampler LATENT to VAE Decode; Load VAE VAE to VAE Decode; VAE Decode IMAGE to Save Image
Load Diffusion Model#1
MODEL
unet_nameKrea2 base model (dyn…
Load CLIP#13
CLIP
clip_nameqwen3vl_4b_fp8_scaled
EasyLoraStack#17
modelMODEL
clipCLIP
lora_1Krea2 LoRA (dynamic)
lora_2Krea2 LoRA (dynamic)
lora_3Krea2 LoRA (dynamic)
lora_4Krea2 LoRA (dynamic)
lora_5Krea2 LoRA (dynamic)
CLIP Text Encode (Prompt)#6
clipCONDITIONING
textdog eating pizza(prompt)
Empty Latent Image#5
LATENT
width1024/size
height1024/size
batch_size1/images
KSampler#3
modelLATENT
positive
latent_image
seedrandom/seed
steps8/steps
cfg1/guidance
noteno negative prompt
Load VAE#4
VAE
vae_nameqwen_image_vae
VAE Decode#8
samplesIMAGE
vae
Save Image#9
images
filename_prefixGraydient

唯讀視圖。高亮的選項是調用時可設定的。 自然提示詞,無負面提示。

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