krea/Krea-2-Turbo · Hugging Face 来源：https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo ## https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo#krea-2-text-to-image-modelKrea 2 文本到图像模型 Krea 2 示例输出（https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo/blob/main/images/header.jpg） ## https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo#inference-with-the-official-codebase使用官方代码库进行推理 1. 配置官方 Krea 2 代码库（https://github.com/krea-ai/krea-2） 2. 下载本仓库中的 turbo.safetensors 3. export OSS_TURBO= 运行推理： uv run inference.py "a fox walking in the snow" \ --checkpoint oss_turbo --steps 8 --cfg 0.0 --mu 1.15 --width 2048 --height 2048 ## https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo#inference-with-diffusers使用 Diffusers 进行推理 从源码安装 diffusers（需要 Krea2Pipeline）： pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git import torch from diffusers import Krea2Pipeline pipe = Krea2Pipeline.from_pretrained("krea/Krea-2-Turbo", torch_dtype=torch.bfloat16).to("cuda") image = pipe("a fox in the snow", num_inference_steps=8, guidance_scale=0.0).images[0] image.save("krea2.png") ## https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo#inference-with-sglang使用 SGLang 进行推理 从源码安装 SGLang（https://github.com/sgl-project/sglang） 通过命令行： sglang generate --model-path krea/Krea-2-Turbo \ --prompt "a red fox sitting in fresh snow, golden hour, photorealistic" \ --num-inference-steps 8 --height 1024 --width 1024 --save-output 查看完整 SGLang Krea 2 菜谱 此处（https://docs.sglang.io/cookbook/diffusion/Krea/Krea-2） ## https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo#model-overview模型概述 - **模型名称：**Krea 2 - **版本：**v1.0 - **发布日期：**2026年6月22日 - **模型类型：**文本到图像扩散模型 - **架构：**120亿参数的扩散Transformer - **许可证：**Krea 2 社区许可证 - **发布格式：**开放权重发布和Krea托管的产品集成 - **模型开发者：**Krea.ai, Inc. ## https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo#model-family-and-release-checkpoints模型家族与发布检查点 本模型卡片涵盖Krea 2模型家族，包括以下发布检查点： - **Krea 2 Raw：**基础发布检查点，在额外后训练和微调之前。 - **Krea 2 Turbo：**经过额外微调和蒸馏的后训练发布检查点。 ## https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo#capabilities-and-intended-use能力与预期用途 Krea 2 是一个文本到图像扩散模型，能够根据自然语言文本描述生成图像。该模型旨在支持创意、商业、开发者和研究用例，包括图像生成、概念设计、设计探索、视觉制作工作流，以及集成到应用程序和创意工具中。 ## https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo#out-of-scope-uses非预期用途 本模型并非设计用于违反适用法律或法规、侵犯或盗用第三方权利、生成或促进非法或有害内容（包括CSAM、NCII、骚扰或诽谤）、或支持对个人合法权利产生不利影响的完全自动化决策。此摘要并非详尽无遗。Krea 2的使用受Krea 2社区许可协议约束，并必须遵守可接受使用政策。如有冲突，以Krea可接受使用政策和Krea 2社区许可证为准。 ## https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo#training-data训练数据 本模型使用公开可用数据、从第三方提供商处许可的数据以及通过专有方法生成的合成数据组合进行训练。训练数据包括图像及其关联的标注或文本描述。在训练前，对数据进行了过滤，以移除某些类别的有害内容，并减少低质量、重复或不相关的数据。Krea还使用了精心策划和合成的训练数据，以改善提示跟随、视觉质量以及与预期用例的一致性。 ## https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo#safety-measures安全措施 我们在整个模型开发生命周期中实施了安全措施。我们应用了有针对性的微调技术，以降低模型对直接和对抗性提示生成有害内容的敏感性，并在发布前进行了多轮内部和外部安全评估。对于集成Krea 2的Krea托管产品，我们部署了输入和输出分类器，使用专有和第三方检测工具来标记或阻止违反政策的提示和生成的图像。由于这也是一个开放权重发布，Krea无法控制模型的下游部署。根据Krea 2社区许可证，部署人员必须根据其用例实施内容过滤措施或等效的审查流程，以防止生成或传播非法或违反政策的内容。未能实施所需保障措施的部署者将违反许可证。详情请参阅许可证。 我们在发布前进行了多轮内部和外部安全评估，包括对抗性测试，旨在评估模型对诱发生成有害或违反政策输出的抵抗能力。测试涵盖了色情内容、未经同意的私密图像、儿童安全风险以及其他高风险内容类别。基于这些评估，发布检查点在测试的风险类别中表现出对违规输入的高抵抗力。 Krea 维护报告渠道，用于报告有害、非法或违反政策的输出，邮箱为 [email protected]。涉及潜在CSAM的报告将依法上报至NCMEC。Krea 保留更新模型权重或撤销访问权限的权利，以应对已识别的滥用模式。 ## https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo#risks-and-limitations风险与局限性 Krea 2 是一项新技术，其使用存在相关风险。迄今为止进行的测试并未涵盖，也无法涵盖所有可能场景。模型的可能输出无法提前预测，并且在某些情况下可能产生不准确、令人反感或以其他方式不理想的输出。本模型不旨在提供事实信息。模型可能无法生成与提示匹配的输出，提示跟随可能受到提示风格、具体性、语言和措辞的影响。在部署使用本模型的任何应用程序之前，开发者应针对其特定应用进行安全测试和调优，并必须实施Krea 2社区许可证所要求的安全措施。 ## https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo#license-and-outputs许可证与输出 Krea 不主张对用户使用本模型生成的内容拥有版权或其他知识产权。用户对其输出以及后续对输出的任何使用负全责。与其他生成工具一样，用户输入的性质会影响产生的输出，提示可能生成涉及第三方权利的图像。用户有责任评估和处理这些风险。详情请参阅Krea 2社区许可证。 ## https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo#reporting报告 要报告由本模型生成的有害、非法或违反政策的输出： - 电子邮件： [email protected] 涉及潜在CSAM的报告将依法上报至国家失踪与受虐儿童中心（NCMEC）。 ## https://huggingface.co/krea/Krea-2-Turbo#contact联系方式 - 一般咨询： [email protected] - 安全与滥用： [email protected] - **模型卡片版本：**1.0 - **最后更新：**2026年6月22日