/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Базовая модель
Krea-2-Raw
Библиотека
gguf
Опубликована
24 июн 2026

krea2-gguf

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

molbal/krea2-gguf — набор квантованных весов GGUF для семейства моделей генерации изображений Krea 2, подготовленный автором репозитория molbal на основе исходных релизов Krea.

14 762скачиваний за 30 дней21лайквеса обновлены4 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель предназначена для преобразования текстовых описаний в изображения и использования в ComfyUI через специальные узлы загрузки GGUF. В набор входят варианты Raw — базовая версия Krea 2 — и Turbo, дообученная с применением дистилляции для более быстрой генерации.

Krea 2 представляет собой Diffusion Transformer на 12 млрд параметров с архитектурой layerwise и refiner text-fusion blocks; модель использует flow matching и не основана на Flux или другой ранее опубликованной open-weight архитектуре. Репозиторий содержит только квантованные веса трансформера: для работы дополнительно необходимы text encoder и VAE. Доступны уровни квантования Q4_0, Q4_1, Q5_0, Q5_1 и Q8_0 размером примерно от 7,74 до 13,56 ГБ. Turbo рассчитана на 4–8 шагов и CFG 0–1, а Raw — на 20–30 шагов и CFG 3–7; Raw обеспечивает больший контроль, но требует больше вычислений.

Главное преимущество GGUF — снижение требований к VRAM и оперативной памяти по сравнению с исходными BF16-весами размером 26,6 ГБ. Вариант Q4_0 подходит для видеокарт с 8 ГБ VRAM, а начиная с Q5 качество обычно близко к BF16; у Q4 возможно небольшое смягчение мелких деталей. При наличии видеокарты с 24 ГБ и более исходные FP8 или BF16-веса предпочтительнее для максимальной точности. Для запуска требуется ComfyUI и форк ComfyUI-GGUF от molbal с поддержкой архитектуры Krea 2; обычный city96/ComfyUI-GGUF не поддерживает эти файлы. Распространение осуществляется по лицензии Krea 2 Community License.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Krea 2 GGUF

Quantized GGUF diffusion transformer weights for Krea 2, converted from the original BF16 releases for use with ComfyUI GGUF loader nodes.

This repository provides GGUF files for two checkpoints of the Krea 2 model family:

  • krea2_raw_bf16-*.gguf — converted from krea/Krea-2-Raw, the base release checkpoint.
  • krea2_turbo_bf16-*.gguf — converted from krea/Krea-2-Turbo, the post-trained checkpoint with additional fine-tuning and distillation.

Krea 2 is a 12-billion parameter Diffusion Transformer with a novel architecture featuring layerwise and refiner text-fusion blocks. It is not based on Flux or any prior open-weight architecture.

These files are not a complete standalone Krea 2 package. Your workflow still needs the text encoder and VAE components.

ComfyUI Support

Use these models with the ComfyUI nodes from molbal/ComfyUI-GGUF. Install that custom node repository into your ComfyUI custom_nodes folder, then restart ComfyUI.

Important: This repository requires molbal/ComfyUI-GGUF, which is a fork of city96/ComfyUI-GGUF with added support for the Krea 2 architecture. The original city96 plugin does not support these files. (as of 2026-06-24)

Place the downloaded .gguf files in one of ComfyUI's diffusion model folders:

ComfyUI/models/diffusion_models/
ComfyUI/models/unet/

Load the file with Unet Loader (GGUF) in a Krea 2 workflow. Krea 2 uses a single transformer (unlike Ideogram 4, there is no separate unconditional transformer component).

Files

QuantRaw (base)TurboSize
Q4_0krea2_raw_bf16-Q4_0.ggufkrea2_turbo_bf16-Q4_0.gguf7.74 GB
Q4_1krea2_raw_bf16-Q4_1.ggufkrea2_turbo_bf16-Q4_1.gguf8.47 GB
Q5_0krea2_raw_bf16-Q5_0.ggufkrea2_turbo_bf16-Q5_0.gguf9.20 GB
Q5_1krea2_raw_bf16-Q5_1.ggufkrea2_turbo_bf16-Q5_1.gguf9.93 GB
Q8_0krea2_raw_bf16-Q8_0.ggufkrea2_turbo_bf16-Q8_0.gguf13.56 GB

Choose either the Raw or Turbo variant depending on your workflow; they are not paired with each other.

Which Checkpoint to Use

CheckpointStepsCFGNotes
Turbo4–80.0Distilled; CFG-free. Fast, good for most use cases.
Raw20–303.0–7.0Full CFG; more controllable, higher inference cost.

The Turbo checkpoint has been post-trained with distillation and runs well at 8 steps with CFG=1. The Raw checkpoint behaves like a standard flow-matching DiT and benefits from more steps and positive CFG.

When GGUFs Are Worth the Tradeoff

The BF16 source weights for Krea 2 are 26.6 GB each — far beyond what most consumer GPUs can hold entirely in VRAM. GGUFs make sense when:

  • Limited VRAM: Q4_0 at 7.74 GB fits entirely in an 8 GB GPU; Q5_1 at 9.93 GB targets 10–12 GB cards. Running BF16 on these GPUs would require heavy CPU offloading and become impractically slow.
  • CPU offload workflows: If you are already offloading model layers to RAM, GGUF reduces the RAM footprint proportionally alongside VRAM, which is often the actual bottleneck.
  • Acceptable quality loss at Q5+: At Q5_0 and above the visual output of Krea 2 is very close to BF16. Q4 levels show mild softening on fine detail but remain usable for most creative tasks.

GGUFs are generally not worth it if you have a 24 GB+ GPU and want maximum fidelity — load the FP8 or BF16 source directly in that case.

Download

Download the file you want from the Files tab, or use the Hugging Face CLI. For example:

huggingface-cli download molbal/krea2-gguf krea2_turbo_bf16-Q5_1.gguf --local-dir ComfyUI/models/diffusion_models

Compatibility Notes

These are non-K GGUF quantizations intended for PyTorch dequantization in ComfyUI. K-quants are not included because this ComfyUI loading path does not use fused quantized linear kernels.

Krea 2 GGUF support requires ComfyUI to have the krea2 architecture registered in its model detection system. If your ComfyUI installation does not recognise the checkpoint, update ComfyUI core and molbal/ComfyUI-GGUF to their latest versions.

License

These files are derived from krea/Krea-2-Raw and krea/Krea-2-Turbo and follow the Krea 2 Community License.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · gguf

Нельзя запустить

Генеративная модель выложена не в формате diffusers: рантайм её не загрузит.

Ревизия весов
6eaa937

0 моделей