소개
Krea 2 Turbo LoRA 텍스트→이미지는 직접 만든 LoRA 파일을 최대 3개까지 불러와 글로 쓴 프롬프트에서 이미지 한 장을 만듭니다. Krea의 120억 파라미터 오픈 가중치 이미지 모델을 8스텝으로 증류한 체크포인트인 Krea 2 Turbo로 돌아가며, Krea는 LoRA 학습용으로 증류하지 않은 Raw 체크포인트를 함께 공개했습니다. 15가지 화면비 중 하나와 두 해상도 단계 중 하나를 고르십시오. 플랫폼은 프롬프트, 가중치, 이미지 어디에도 콘텐츠 필터를 더하지 않습니다.
시작 자료에 따라 모드 선택하기
| 가진 자료 | 모드 |
|---|---|
| 글로 쓴 설명 | Krea 2 Turbo LoRA 텍스트→이미지 |
| 스타일을 바꿀 그림 | Krea 2 Turbo LoRA 이미지→이미지 |
핵심 기능 및 하이라이트
Krea의 LoRA와 커뮤니티 LoRA
Krea는 이 모델용으로 부드러운 아르 데코 수채화, 흑백 수묵, 몽환적인 모션 블러 같은 스타일 LoRA를 공개했고, 커뮤니티도 Raw 체크포인트로 훨씬 많은 LoRA를 학습했습니다. 직접 파일 링크와 scale만 넘기면 되며, 저희 테스트에서는 ComfyUI 방식과 Diffusers 방식 파일이 모두 불러와졌습니다.
한 번에 세 개
요청당 LoRA는 3개까지이며 각각 scale을 따로 줍니다. 저희 테스트에서 수채화 스타일 0.8, 두 번째 LoRA 0.8, 수묵 0.3을 함께 불러왔을 때도 수채화 룩이 중심을 지켰습니다.
8스텝, 최대 2k
Turbo는 샘플링 8스텝으로 증류되었습니다. 저희 테스트 이미지는 대부분 1k에서 5초에서 20초가 걸렸고, 네이티브 2k 단계는 대략 두 배에서 세 배가 걸리며 약 400만 화소를 돌려줍니다.
기본은 누그러뜨리고, LoRA로 연다
Krea 2 Turbo는 검열 없는 프롬프트를 누그러뜨리는 경향이 있습니다. 저희 테스트에서 대부분의 프롬프트가 누그러져 돌아왔고 거부된 것은 없었습니다. Krea 2용 커뮤니티의 검열 없는 LoRA를 불러오자 같은 프롬프트가 적힌 그대로 렌더링되었습니다.
요청 파라미터
| 파라미터 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
prompt | 예 | LoRA의 트리거 문구를 맨 앞에 두고, 그다음 피사체, 옷차림, 장소, 빛, 렌즈를 평범한 문장으로 묘사하십시오. 최대 5,000자이며 네거티브 프롬프트는 없습니다. 1자 이상 · 5000자 이하 |
aspect_ratio | 아니요 | 3:1부터 1:3까지 15가지이며 기본값은 1:1입니다. 화면비는 모양만 바꾸고 가격은 바꾸지 않습니다. |
resolution | 아니요 | 1k는 약 100만 화소이며 기본값입니다. 2k는 약 400만 화소를 네이티브로 생성하며 요금이 더 높습니다. |
loras | 아니요 | Krea 2용으로 학습한 {path, scale} 항목을 최대 3개 넣습니다. scale은 0~4이며 1이 중립이고 0.5에서 1.2가 쓸 만한 범위입니다. 기본값: |
seed | 아니요 | LoRA scale을 한 번에 하나씩 바꾸는 동안 이미지 세트를 비교할 수 있게 유지합니다. 실행할 때마다 정확히 같은 픽셀을 보장하지는 않습니다. |
요금
해상도 단계별로 이미지당 과금됩니다. 화면비는 가격을 바꾸지 않으며, LoRA를 불러와도 별도 요금은 없습니다.
| 사양 | 요금 |
|---|---|
| $0.0216 / 장 |
| $0.036 / 장 |
활용 사례
스타일 배치
스타일 LoRA와 프롬프트 목록을 합치면 일관된 일러스트, 포스터, 썸네일 세트가 됩니다. 레이아웃마다 seed를 고정하고 피사체 줄만 바꾸십시오.
내 LoRA 시험하기
Krea 2 Raw로 학습한 뒤, 그 위에 무언가를 만들기 전에 여기서 Turbo 속도로 여러 프롬프트와 scale에 걸쳐 LoRA를 확인하십시오.
커뮤니티 가중치로 만드는 검열 없는 스틸
사용자가 기대하는 LoRA를 불러오고 이미지를 곧바로 글로 쓰십시오. 콘텐츠 플래그도, 결과에 대한 2차 심사도 없습니다.
프롬프트 가이드 및 실전 팁
트리거 문구 먼저, 그다음 문장
Krea의 스타일 LoRA는 ‘Art Deco watercolor style’ 같은 평범한 트리거 문구를 씁니다. 맨 앞에 두고, 그다음 피사체, 옷차림, 장소, 빛, 렌즈를 완전한 문장으로 묘사하십시오. Krea 2는 자연어를 잘 읽습니다.
LoRA 없는 결과와 비교하기
같은 프롬프트와 seed로 LoRA 없이 돌려 보십시오. 스타일 트리거만으로도 기본 모델이 그 매체 쪽으로 기울기 때문에, LoRA는 스타일이 나타나는지가 아니라 그 차이로 판단해야 합니다.
0.5에서 1.2 사이에 머무르기
scale 필드는 0에서 4까지 받지만, 저희 테스트에서 4는 이미지를 납작한 기하학적 도형으로 무너뜨렸습니다. 0.5만으로도 이미 스타일이 뚜렷하게 읽힙니다.
직접 연결되는 공개 링크 쓰기
링크는 .safetensors 파일 자체를 내려받게 해야 합니다. 저장소 페이지나 로그인이 필요한 파일은 요청을 실패시키며, 이때는 요금이 부과되지 않습니다.
API 빠른 시작
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "krea/2-turbo-lora/text-to-image",
"input": {
"aspect_ratio": "1:1",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
인증, 전체 스키마, 폴링과 오류 처리는 API 레퍼런스에서 확인하세요.













