はじめに
Krea 2 Turbo LoRA 画像から画像 は、Krea のオープンウェイトな 8 ステップ画像モデル Krea 2 Turbo で元画像 1 枚を描き直します。方向を決めるのはプロンプトと、自前の LoRA ファイル最大 3 つです。0 から 1 の strength の値で、結果が元画像からどこまで離れるかを決めます。出力は元画像のアスペクト比を保ち、プラットフォームはコンテンツフィルターを加えません。
手元の素材からモードを選ぶ
| 手元にあるもの | モード |
|---|---|
| スタイルを変えたい画像 | Krea 2 Turbo LoRA 画像から画像 |
| 文章で書いた説明だけ | Krea 2 Turbo LoRA テキストから画像 |
主な機能とハイライト
スタイル変換はスタイル LoRA が担う
Krea の水彩 LoRA を strength 0.6 で使うと、厩舎の庭の写真が、同じ女性、ジャケット、ランタンのまま水彩イラストになって返ってきました。プロンプトが場面を説明し、LoRA がルックを与えます。
strength は早い段階から効く
0.3 で写真はもう細部が変わり、0.5 前後で服装と光がプロンプトに従い、0.8 からはモデルが舞台を置き換えます。既定の 0.6 は、プロンプトが同じ場面を説明していれば当社の 4 つの例すべてで構図を保ち、0.45 ならもっと軽いスタイル変換になります。
形は元画像に従う
結果は常に元画像のアスペクト比を保ちます。解像度の段階が決めるのは画素数だけで、1k は約 100 万画素、2k は約 400 万画素です。
当社側のフィルターなし
元画像、プロンプト、ウェイト、結果は審査なしで通ります。ベースモデルは結果を和らげがちですが、Krea 2 向けの規制のない LoRA を使うと、それが変わります。
リクエストパラメーター
| パラメーター | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
prompt | はい | LoRA のトリガーフレーズを先頭に置き、続けて返ってきてほしい画像全体を書きます。誰がいて、何を着て、どこにいるか。 1 文字以上 · 5000 文字以内 |
image_url | はい | 描き直したい画像です。結果はそのアスペクト比を保ち、返ってくる画素数は解像度の段階で決まります。 |
resolution | いいえ | 1k は約 100 万画素で既定、2k は約 400 万画素で料金が高くなります。アスペクト比は常に元画像に従います。 |
strength | いいえ | 元画像からどこまで離れるかを 0 から 1 で指定します。既定は 0.6 です。 |
loras | いいえ | Krea 2 向けに学習した {path, scale} を最大 3 つ。scale は 0 から 4 で、実用的な範囲は 0.5〜1.2 です。 デフォルト値: |
seed | いいえ | strength を調整する間、結果を比べられる状態に保ちます。毎回まったく同じピクセルになることは保証しません。 |
料金
解像度の段階ごとに 1 枚単位で、テキストから画像と同じ料金で課金されます。LoRA の読み込みに別料金はかかりません。
| 仕様 | 料金 |
|---|---|
| $0.0216 / 枚 |
| $0.036 / 枚 |
ユースケース
写真をハウススタイルで
ポートレート、ロケ写真、スチルを、レイアウトはそのままに 1 つのカスタムスタイルへ。ルックをそろえたいカバー、ポスター、SNS 投稿に向いています。
同じショットの別テイク
0.6〜0.7 なら、写真の人物と構図を保ったまま、服装、光、時間帯をプロンプトに合わせて変えられます。
異なる素材を 1 つのスタイルに
フォルダ内の画像を同じ LoRA、strength、seed で通せば、別々のカメラで撮った写真も一貫した 1 つのスタイルにそろいます。
プロンプトガイドと実践のヒント
トリガーフレーズが先、そのあとに画像全体
LoRA のトリガーから始め、続けて最終的な画像に含まれるものを書きます。モデルは画面全体を生成し直すので、プロンプトに書かなかったものは成り行き任せになります。
strength は小刻みに動かす
元画像が出すぎるなら strength を 0.05 上げ、ポーズや顔がずれるなら下げます。比べる間は seed を固定してください。
人物は見えているとおりに書く
元画像に見える年齢、髪、服装を書いてください。strength が高いとモデルが空白を自分で埋めてしまい、当社のテストでは、プロンプトに何も書かないと顔が年上や年下にずれました。
きれいな元画像を送る
被写体が 1 つはっきりしていて、枠、キャプション、透かしのないものを。モデルは見えるものをすべて描き直し、残すつもりのなかったものまで描きます。
API クイックスタート
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${SPICY_IDEMPOTENCY_KEY:-$(uuidgen)}"
curl -X POST https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/createTask \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "krea/2-turbo-lora/edit",
"input": {
"image_url": "https://example.com/reference.png",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
認証、完全なスキーマ、ポーリング、エラー処理は API リファレンスを参照してください。













