Krea 2（K2）是 Krea 首个完全自研、从零构建的图像基础模型，其设计围绕美学与创作掌控展开，而不仅仅是提示词的准确性。该模型被定位为一种用于生成第一张图像的创作媒介：一个用于探索、发现风格并确立视觉方向的起点，覆盖艺术、插画、摄影与实验性等多种输出。

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K2 的用途

K2 围绕两个理念进行优化：美学多样性与美学控制。在实践中，这意味着它被设计为能够呈现广泛的视觉语言，从原始胶片般的影像、棚拍摄影，到插画、平面设计、数字绘画，以及那些在其他模型中常常被”AI 味”抹平的更具表现力或更不寻常的风格。 Krea 的观点是：大多数模型擅长理解图像中应该有_什么_，却不太擅长控制图像应该_如何_呈现。K2 正是为了弥合这一差距而构建——让用户通过视觉输入直接控制风格方向、变化、参考与品味塑造，而不是仅仅依赖提示词的措辞。

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核心产品原则

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1. 探索优先

K2 旨在支持探索式的图像生成，尤其是在创作过程的早期阶段，即想法仍在形成之时。简单的提示词也能产出多样化的结果，帮助用户在收敛到更具体的风格或概念之前，先发现不同的美学方向。 这使得 K2 尤其适用于概念发现、氛围探索，以及生成一张引人入胜的起始图像——它随后可以被精修、编辑、转为视频，或用于其他 Krea 工作流。

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2. 风格是可控的输入

K2 背后的一个核心理念是：风格应该是用户可以明确引导、混合、增强、削弱和实验的对象，而不是文本提示词中一个含糊的形容词。K2 的风格系统允许用户应用一张或多张参考图像，将风格元素迁移到新的生成中，并调节每张参考对结果的影响强度。

1. 首先训练一个新的 Lora
   （注意：Lora 需要几分钟才能完成训练，之后才能在图像提示词中使用）

2. 在图像生成器中选择该 Lora
   
3. 通过选择影响力百分比，你应该能在生成的图像中看到相应的效果
   

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3. 原生的创作媒介

K2 并不自带一种立场。这正是它的意义所在。当大多数模型悄悄施加一种”官方美学”——某种特定的平滑感、一眼可辨的成品质感——K2 则选择克制，把施加风格的空间留给创作者。推动它、引导它、把它与其他工具结合、有意地打破它。模型会跟随你。

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核心功能

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文生图工作流

K2 支持传统的文生图提示，但其预期体验更偏向探索性而非确定性。使用一个简单的提示词，模型返回的结果就可能在媒介、构图与美学处理上呈现出显著差异，帮助用户发现那些尚未用语言完全表述出来的可能性。 当提示词变得更具体时，K2 会在收窄视觉方向的同时仍保留一定的多样性。例如，加入诸如**“复古丝网印刷插画，橙棕色调”**这样的风格描述，可以让输出更聚焦，同时仍为创作发挥留出空间。

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风格参考

风格参考是 K2 的标志性能力之一。上传一张参考图像，K2 会提取诸如配色、质感、色调品质与整体视觉方向等风格元素，然后将这些特征迁移到新的提示词上。 调节风格强度以控制参考对输出的影响程度。较低的强度让参考对生成起到轻微引导作用，而较高的强度则会让结果更贴近源风格。 K2 还支持多张风格参考，让用户可以将来自多个来源的视觉信号组合到一个输出中。这使得 S-Refs 不仅可用于忠实还原，还能基于现有参考构建全新的混合美学。

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何时使用 S-Refs

当创作需求依赖于保留某张特定图像或某组图像的视觉语言时，请使用风格参考。它们尤其适合将配色、质感、插画风格、摄影处理或平面设计感迁移到不同的主体上。

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情绪板

情绪板将 K2 的风格引导工作流扩展到少量参考图像之外。根据所提供的产品资料，情绪板可以使用超过四张图像，并依赖一套更复杂的分析系统，该系统不仅考虑风格，还会考虑整组图像中的概念、角色、表情与整体氛围。 在使用之前，情绪板会先被分析。该分析会生成三种输出：一份品味档案（Taste Profile）、一组关键词（Keywords）和一组规避项（Avoids）。它们共同帮助将精心策划的图像集合转化为可复用的生成视觉方向。

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情绪板输出

情绪板更适合用于设定宽泛的方向，而非直接的风格迁移。它们并不紧密复刻某一张图像，而是帮助 K2 在精选图像集所蕴含的氛围、概念与美学范围内进行生成。这使它们非常适用于世界观构建、活动方案探索、品味梳理以及早期视觉开发。