匹配基础模型
选择流程前，比较模型家族、版本与开放情况。
LoRA 训练 / Krea 2
围绕你的风格，准备 Krea 2 LoRA 训练。
为 Krea 2 LoRA 流程准备角色、风格与物体参考，检查描述，将目标概念与背景区分，并规划跨主体测试。
简明说明： Krea 2 已接入 LoRA 训练，每次任务消耗 100 积分。准备图片和描述、登录账号，并在所需服务配置完成后提交；训练成功后可使用配对模型生成图片。
已接入 Krea 2、FLUX.1、FLUX.2 Dev、Qwen Image、Z-Image、Wan 2.2 I2V 和 LTX-2 19B 云端训练。提交前请配置所需服务、登录并核对积分报价。
训练数据集
添加你希望模型学习的风格、角色或物体图片。
图片数量0 / 30
平均短边分辨率—
图片描述0 / 0
提交前素材仅在当前标签页；提交 Krea 2 训练后，图片和描述会上传到 fal。刷新会清空本地文件，但云端任务可在「我的 LoRA」继续查看。
从清晰、集中的数据集开始
保持视觉风格一致，同时变换主体和构图，帮助模型学习风格本身。
训练能力与使用条件
以下费用和限制读取自应用配置。已接入表示代码具备相关功能，不代表已核实供应商实时状态或完成真实训练验证。
| 模型 | 接入状态 | 云端输入限制 | 积分与参数 | 输出与兼容性 |
|---|---|---|---|---|
| Krea 2 | 已接入，需配置服务 | 1–30 张 JPEG、PNG 或 WebP 图片，配合描述和触发词。单张最多 15 MiB，合计最多 25 MiB。 | 训练每次 100 积分；生成每张 10 积分；固定训练步数 100。 | 成功后获得 LoRA 权重，使用配对的 Krea 2 生成模型；不代表与其他基础模型兼容。 |
云端任务需要登录和足够积分。Krea 2 需要配置 Fal；WaveSpeed 图片及视频训练需要配置 WaveSpeed 和 R2 存储。
提交云端训练会将所选素材和标注发送给服务商。图片和视频的数据集限制不同，请在提交前确认账号可用。
专注训练准备
为Krea 2整理清晰的准备流程。
风格训练关注的是跨越主体变化后仍然成立的视觉语言。从一致的原创作品集合开始，同时变化其中的构图。
检查原始文件
读取真实图片尺寸，在导出前检查本地文件限制。
逐张检查描述
说明变化细节，避免无意中将其当作目标概念学习。
保留可复用草稿
一起导出设置与描述，原始图片文件独立保留。
值得模型学习的创意
Krea 2的概念与场景示例。
从三个方向定义训练概念。每张参考图都链接到对应工作流，包含数据集建议与评估提示词。
让风格跨越主体。
用海岸插画作为视觉语言参考。风格数据集应变换主体，同时保持材质、色彩与笔触的一致性。
图片描述示例A coastal village in ohwx_style, gouache texture, warm flat colors and fine ink contours.
查看风格 LoRA 训练
同一个角色，新的场景。
原创陶瓷探险机器人为数据集提供明确的角色身份。变化角度、姿态与环境，避免重复同一种构图。
图片描述示例ohwx_robot, a ceramic explorer with blue glass eyes, standing beside an alpine lake in daylight.
查看角色 LoRA 训练
保留产品的辨识特征。
无品牌琥珀色瓶子便于观察形状与材质。补充玻璃瓶身与瓶盖的不同角度，避免只学习同一个背景。
图片描述示例ohwx_bottle, an amber glass bottle with a round walnut cap, on a travertine surface in window light.
查看产品 LoRA 训练这些原创图片由 AI 生成，仅作为概念参考；不是 Loras AI 的训练产物、前后对比或模型性能证明。
从目标到评估
如何准备Krea 2概念。
按照所选模型的要求准备图片或视频数据集，检查触发词和标注后提交训练。训练完成后，在对应的生成器中使用权重。
- 保持整个集合的渲染语言一致。
- 变化物体和场景，而不是重复一个主体。
- 记录重要的纹理、轮廓与色彩选择。
- 规划参考集合中未出现过的主体测试。
提示词笔记
用于Krea 2评估的新提示词。
保存这些思路，用于之后评估兼容的训练适配器。它们是提示词示例，不代表生成结果或效果保证。
建筑场景
A hillside library in ohwx_style, warm flat colors, textured paper and delicate ink contours.
日常物体
A vintage desk lamp in ohwx_style, simple composition, warm ochre and indigo palette.
自然风景
A quiet forest path after rain in ohwx_style, layered shapes, visible gouache texture.
变化主体
A small sailboat in ohwx_style, bold simplified forms, soft paper grain, no lettering.
角色研究
An original fictional gardener in ohwx_style, full-body pose, simple pale background.
测试新的配色
A night market in ohwx_style, restrained blue and amber palette, hand-painted details.
相关笔记
把准备工作做扎实。
了解素材选择、图片描述、训练设置，以及如何判断模型真正学到了什么。
FAQ
关于Krea 2，训练前需要了解的问题。
针对所选模型的实用说明，并明确当前开放情况。
Krea 2需要先准备什么？
风格训练关注的是跨越主体变化后仍然成立的视觉语言。从一致的原创作品集合开始，同时变化其中的构图。 Krea 2 候选接入与 Krea 自有应用中的 Medium、Large 选项不同。在完成测试前，不假定第三方版本或推理兼容性。
如何评估Krea 2概念？
测试参考集合中没有的主体，比较纹理、轮廓与配色，同时检查主体本身是否准确。
现在可以在这个页面提交付费训练吗？
Krea 2、FLUX.1、FLUX.2 Dev、Qwen Image、Z-Image、Wan 2.2 I2V 和 LTX-2 19B 已接入训练及配套生成。付费任务需要配置服务、登录并准备足够积分。其他目录模型仍为预览。
添加的图片会如何处理？
仅整理本地草稿时，图片在当前浏览器标签页内处理，导出的 JSON 不含原图；刷新或离开会清空本地图片。提交云端训练时，选中的数据集与描述会发送给供应商；WaveSpeed 训练还会使用已配置的 R2 存储保存数据集和归档产物，存储隐私取决于存储桶访问配置。生图会将提示词和所选 LoRA 引用发送给对应服务。请仅提交有权使用的素材。
同一个 LoRA 能用于所有图片和视频模型吗？
不能直接互换。需要匹配模型架构、基础版本和加载流程。Krea 2、MOSS 与 Anima 使用各自兼容的权重；名称相似不代表兼容。视频模型的工作流程还可能需要多个适配器文件。
继续探索
寻找兼容的下一步流程。
选择训练流程前，先比较相关模型家族。适配器格式与基础模型版本必须保持兼容。
从这里开始准备Krea 2概念。
选择匹配的模型，整理图片与描述，再提交已开放的训练或生图流程。你也可以先免费导出数据集配置草稿。