Krea のビジュアルビルダーで強力な AI ワークフローを作成し、モデルを連鎖させ、編集やエフェクトを適用し、繰り返しのステップを自動化し、ワークフローを共有可能なアプリに変換できます。
Nodes を試す
krea.ai/nodes
すべてのノードには 3 つの主要な要素があります:
| 要素 | 説明 |
|---|
| 入力 (Inputs) | 左側の接続ポイントで、ここからデータが流れ込みます。他のノードの出力に接続することも、手動で入力することもできます。 |
| パラメータ (Parameters) | 強度値、解像度オプション、プロンプトテキストなど、ノード自体の設定です。 |
| 出力 (Outputs) | 右側の接続ポイントで、結果がここから他のノードへ流れ出ます。 |
ノードは互換性のあるハンドルを介して接続され、データタイプ(image、text、video など)ごとに色分けされています。任意のハンドルからドラッグすると、接続可能なノードのリストが表示されます。1 つのノードから最大 10 個の出方向接続を作成できます。
キャンバス
ノードキャンバスはワークフローを構築するワークスペースです。以下のコントロールでキャンバスをナビゲートできます:
| アクション | コントロール |
|---|
| パン | 空の場所をクリックしてドラッグ、またはスペースバーを押しながらドラッグ |
| ズーム | スクロールホイールまたはピンチジェスチャー |
| 複数選択 | クリックしてドラッグして選択ボックスを描画、または Shift を押しながらクリックして複数ノードを選択 |
左サイドバーで切り替えられる 2 つのナビゲーションモードがあります: Pan と Select。Pan モードでクリック&ドラッグするとキャンバスが移動し、Select モードではノードを選択できます。
- Pan モードでノードを選択するには: Cmd/Ctrl を押しながらクリック&ドラッグ
- Select モードでキャンバスをパンするには: スペースバー を押しながらクリック&ドラッグ
- 関連する操作を視覚的にグループ化するために セクションノード を使用
- 複数のノードを選択して Group ボタンを押して ノードグループ を作成。グループができたら、ノードをドラッグで出入りさせて追加または削除できます
- ワークフローロジックを文書化するために 付箋 を追加
利用可能なすべてのノード
最終更新: April 13, 2026
このセクションでは、Krea Nodes ワークフローエディタで利用可能なすべてのノードの包括的なリファレンスを提供します。モデルは四半期ごとに変わるため、krea.ai/nodes の Nodes インターフェースで常に現在の利用可能性を確認してください。
Generate Image
テキストプロンプトと画像参照から画像を生成するための AI モデル。
| 名前 | 説明 | Styles サポート | Image Prompt | 最大画像参照数 |
|---|
| Krea 1 | 高速なクリエイティブモデル、美的画像とフォトリアリズムに最適 | あり | あり | 2 |
| Nano Banana Pro | ネイティブ 4K 画像生成と編集機能を持つ新しいモデル | なし | あり | 15 |
| Nano Banana | スマートモデル、画像編集に良い | なし | あり | 3 |
| ChatGPT Image 1.5 | 最良のプロンプト遵守を持つ最高品質。ロゴ、アイコン、テキストに理想的 | なし | あり | 15 |
| ChatGPT Image | 最良のプロンプト遵守を持つ最高品質 | あり | あり | 15 |
| Flux 2 | 強化されたリアリズムとネイティブ編集機能を持つ FLUX.2 [dev] | なし | あり | 3 |
| Flux 2 Pro | 改善された品質とプロンプト遵守を持つ BFL の次世代モデル | なし | あり | 10 |
| Flux 2 Flex | テキストと細かいディテールのレンダリングに優れる BFL の次世代モデル | なし | あり | 10 |
| Flux 2 Max | テキストと細かいディテールのレンダリングに優れる BFL の次世代モデル | なし | あり | 10 |
| Flux | 最速かつ最安のモデル | あり | あり | 2 |
| Flux 1.1 Pro | BFL による高度で効率的なモデル | なし | なし | - |
| Flux 1.1 Pro Ultra | BFL 最高品質のテキストから画像モデル | なし | なし | - |
| Z Image | Alibaba による高速で高品質な画像モデル | あり | あり | 1 |
| Qwen Image 2512 | 強化されたリアリズム、より繊細な自然のディテール、改善されたテキストレンダリング | あり | なし | - |
| Seedream 4.5 | フォトリアリズムとテキストレンダリング向けの最新の高品質モデル | なし | あり | 15 |
| Seedream 4 | フォトリアリズムとテキストレンダリング向けの新しい高品質モデル | なし | あり | 6 |
| Seedream 3 | ByteDance による新しい高速で高品質なモデル | なし | なし | - |
| Wan 2.2 | 美的出力向けの優れた超リアルなテクスチャを持つ遅いモデル | あり | なし | - |
| Qwen | 優れたテキストレンダリングとプロンプト遵守 | あり | なし | - |
| Flux.1 Krea | Krea 1 の蒸留およびオープンソース版 | あり | あり | - |
| Flux Kontext | Krea 向けに最適化された、画像編集向けフロンティアモデル | なし | あり | 1 |
| Flux Kontext Pro | 画像編集向けに設計されたフロンティアモデル | なし | あり | 4 |
| Imagen 4 Ultra | Google 最高の画像モデル | なし | なし | - |
| Imagen 4 Fast | Google 最速の画像モデル | なし | なし | - |
| Imagen 4 | Google の現世代画像モデル | なし | なし | - |
| Imagen 3 | Google の前世代画像モデル | なし | なし | - |
| Runway Gen-4 | 参照付きシネマティック画像モデル | なし | なし | - |
| Kling O1 | 参照サポート付き高品質画像モデル | なし | なし | 10 |
| Ideogram 3.0 | 美的で汎用的なモデル | なし | あり | 1 |
Generate Video
テキストプロンプトと画像から動画を生成するための AI モデル。
| 名前 | 説明 | 開始画像 | 終了画像 | カメラ制御 | 音声 | 時間 |
|---|
| Krea Realtime | Krea が訓練した新しいリアルタイム動画生成。高速で長い生成、最大 15 秒 | なし | なし | なし | なし | デフォルト 5s |
| Hailuo 2.3 | ダイナミックなモーションを持つフロンティアモデル | あり | なし | なし | - | 6s, 10s |
| Hailuo 2.3 Fast | 最も安価な中品質モデル。ほとんどの用途に最適 | あり | なし | なし | - | 6s, 10s |
| Hailuo 02 | ダイナミックなモーションを持つフロンティアモデル | あり | あり | なし | - | 6s, 10s |
| Hailuo | カメラ制御付きの高品質モデル | あり | なし | あり | - | - |
| Veo 3.1 | 音声と参照画像を持つ最高品質フロンティアモデル | あり | あり | なし | あり | 4s, 6s, 8s |
| Veo 3.1 Fast | 音声付きのより高速なフロンティアモデル | あり | あり | なし | あり | 4s, 6s, 8s |
| Veo 3 | 音声を持つ最高品質フロンティアモデル | あり | なし | なし | あり | 4s, 6s, 8s |
| Veo 3 Fast | 音声付き高速フロンティアモデル | あり | なし | なし | あり | 4s, 6s, 8s |
| Veo 2 | Google による高価な高品質モデル | あり | なし | なし | - | 5-8s |
| Sora 2 | OpenAI の新しい強力な動画モデル。豊富で詳細でダイナミックなクリップを作成 | あり | なし | なし | なし | 4s, 8s, 12s |
| Sora 2 Pro | OpenAI の最先端、最も高度な動画生成モデル | あり | なし | なし | なし | 4s, 8s, 12s |
| Wan 2.1 | カスタムスタイル付きの最速低品質モデル | あり | あり | なし | あり | - |
| Wan 2.2 | Alibaba による高速で高品質なモデル | あり | なし | なし | なし | - |
| Wan 2.5 | 改善された品質を持つ Alibaba の最新フロンティアモデル | あり | なし | なし | あり | 5s, 10s |
| Wan 2.6 | 改善された品質とマルチショットサポートを持つ Alibaba の最新フロンティアモデル | あり | なし | なし | あり | 5s, 10s, 15s |
| Seedance 1.5 Pro | 音声サポートと終了フレームを持つ ByteDance の最新フロンティアモデル | あり | あり | なし | あり | 4-12s |
| Seedance Pro Fast | 高速で安価なモデル。最大 12 秒 | あり | なし | なし | - | 2-12s |
| Seedance Lite | ByteDance による高速で高品質なモデル | あり | あり | なし | - | 5s, 10s |
| Seedance Pro | ByteDance による高速で高品質なモデル | あり | あり | なし | - | 5s, 10s |
| Kling o1 | 生成前に考える推論動画モデル。画像、要素、動画の参照をサポート | あり | あり | なし | - | 3-10s |
| Kling 2.6 | ネイティブ音声を持つ Kling の最新フロンティアモデル | あり | あり | なし | あり | 5s, 10s |
| Kling 2.5 | 改善されたダイナミクスと強化されたスタイル適応を持つ次世代モデル | あり | あり | なし | - | 5s, 10s |
| Kling 2.5 Turbo | 比類のないモーションフルーイディティを持つトップクラスのテキストから動画 | あり | あり | なし | - | 5s, 10s |
| Kling 2.1 | 1080p 解像度のフロンティアモデル | あり | あり | なし | - | 5s, 10s |
| Kling 2.0 | 優れた美学を持つ高品質モデル | あり | なし | なし | - | 5s |
| Kling 1.6 | 複雑なシーン向けの高品質モデル | あり | なし | なし | - | 5s, 10s |
| Kling 1.0 (Pro) | 高い制御と 10s 時間を持つ遅いモデル | あり | あり | なし | - | 5s, 10s |
| LTX-2 | ネイティブサウンド生成を持つ Lightricks の高品質音声動画モデル | あり | なし | なし | なし | 5s, 8s, 10s |
| Vidu Q2 | 参照画像サポート付きの高品質モデル | あり | なし | なし | - | 2-8s |
| 01-Live | 人物のアニメーション化向け高品質モデル | あり | なし | なし | - | - |
| Runway Gen-4 | 高品質でシネマティックなモデル | あり | なし | なし | - | 5s, 10s |
| Runway Gen-3 | 高い一貫性を持つシネマティックモデル | あり | なし | なし | - | 5s, 10s |
| Hunyuan | ライブプレビュー付きの高速で安価なモデル | なし | なし | なし | - | - |
| Ray 2 | 自然なモーションを持つ高速な次世代モデル | あり | なし | なし | - | - |
Edit Image
既存の画像を編集・修正するためのモデル。
| 名前 | 説明 | インペインティング | アウトペインティング | プロンプト編集 | 参照画像 |
|---|
| Flux | より多くのツール、より多くの制御。変更する正確な領域を定義するか、画像を拡張します | あり | あり | なし | あり |
| Nano Banana Pro | Google の最先端画像編集モデル | なし | なし | あり | あり |
| Nano Banana | Google の強力な画像編集モデル | なし | なし | あり | あり |
| ChatGPT Image 1.5 | 改善された品質とプロンプト遵守を持つ OpenAI の最新画像モデル | なし | なし | あり | あり |
| Flux 2 Pro | 改善された品質とプロンプト遵守を持つ BFL の次世代モデル | なし | なし | あり | あり |
| Flux 2 Flex | テキストと細かいディテールのレンダリングに優れる BFL の次世代モデル | なし | なし | あり | あり |
| Flux 2 Max | 最大限のパフォーマンスを持つ BFL の次世代モデル | なし | なし | あり | あり |
| Qwen Image Plus | Alibaba による新しい大規模画像編集モデル | なし | なし | あり | あり |
| Qwen Image Edit | Alibaba による高度な画像編集モデル | なし | なし | あり | なし |
| Flux Kontext | 画像編集向けに設計されたフロンティアモデル | なし | なし | あり | なし |
| Flux Kontext Pro | キャラクター一貫性を持つ高速反復編集 | なし | なし | あり | なし |
| Flux Kontext Max | 改善されたプロンプト遵守とタイポグラフィを持つ最大限のパフォーマンス | なし | なし | あり | あり |
| ChatGPT Image | OpenAI の最も高度な画像モデル | なし | なし | あり | あり |
| SeedEdit | 画像編集向けに設計された新しいフロンティアモデル (キャラクター参照) | なし | なし | あり | Character Refs |
| Ideogram | インペインティング向けに設計された新しいフロンティアモデル | あり | なし | なし | Character Refs |
| Qwen Image Layered | 画像をセマンティックレイヤーに分解 | なし | なし | あり | なし |
Enhance Image
画像品質のアップスケールと強化のためのモデル。
| 名前 | 説明 | 最大解像度 |
|---|
| Krea Enhance | Krea の強力な生成型アップスケーラー。新しいディテールの追加と AI 画像の改善に最適 | 8192px |
| Upscale V1 | ディテールを非常によく保つシンプルで高速なアップスケーラー | 8000px |
| Bloom | 見事なディテールを追加しながら画像を最大 8 倍にクリエイティブにアップスケール | 10000px |
| Magnific Creative | ポートレート、アート、風景向けのプリセットを持つ Magnific AI アップスケーラー | 10000px |
| Magnific Precise | シャープニング、グレイン、超ディテールコントロールを持つ Magnific Precise V2 アップスケーラー | 10000px |
| Topaz | 高度な設定を持つ強力なアップスケーラー。最大 22K 解像度 | 22000px |
| Topaz Generative | 強力な設定を持つより低速な高品質エンハンサー | 16000px |
| Krea Legacy | シーン転送付きの Krea の生成型レガシーエンハンサー | 4096px |
Enhance Video
動画品質のアップスケールと強化のためのモデル。
| 名前 | 説明 | 最大解像度 |
|---|
| Topaz Video | Topaz の強力な AI アップスケーラー。フレームとグレインの追加、フォーカス修正など | 8000px |
| Starlight | 低解像度で劣化した動画を HD 品質に変換する拡散ベースの AI アップスケーラー | 4000px |
| Astra | AI 生成動画を最大 4K 解像度にアップスケールするクリエイティブ動画エンハンサー | 4000px |
| SeedVR2 | 素早い動画強化のための ByteDance の高速動画アップスケーラー | 3840px |
| Krea Video | Krea の生成型アップスケーラー。新しいディテールの追加と AI 動画の改善に最適 | 4096px |
Generate 3D
3D オブジェクトを生成するための AI モデル。
| 名前 | 説明 |
|---|
| TRELLIS 2 | 高品質な 3D アセット作成のためのネイティブ 3D 生成モデル |
| TRELLIS | 高品質な 3D モデル生成器 |
| Tripo 3.0 | Tripo による新しい最先端の 3D モデル生成器 |
| Tripo | 高品質な 3D モデル生成器 |
| Hunyuan3D-2mini-Turbo | 最速の 3D モデル生成器 |
| Hunyuan3D-2 | 高品質な 3D モデル生成器 |
| Hunyuan3D-2.1 | 高品質な 3D モデル生成器 |
Motion Transfer
動画から別の動画にモーションを転送します。
| 名前 | 説明 |
|---|
| Kling Motion Control | 動画から別のキャラクターにモーションを転送 |
| Runway Aleph | 高度な動画から動画への変換のための Runway Gen-4 Aleph モデル |
| Wan 2.2 Animate Replace | シーンコンテキストを保持しながら動画内のキャラクターを置換 |
| Wan 2.2 Animate Move | 動画から別のキャラクターにモーションを転送 |
Lipsync
音声に唇の動きを同期させます。
| 名前 | 説明 |
|---|
| Fabric | 任意の画像を話す動画に変換。VEED による |
| Hedra | Hedra による Omnimodal リップシンクモデル |
Audio
音声生成と合成のためのノード。
| ノードタイプ | 説明 |
|---|
| Elevenlabs | Elevenlabs のテキストから音声で音声を生成。テキストを書き、声を選択 |
| ThinkSound | 動画向けの同期したサウンド、スピーチ、サウンドスケープを生成 |
| MMAudio | 音声合成で無音動画を没入型体験に変換 |
Utility
画像、動画、テキストなどを処理するのに役立つユーティリティノード。ほとんどのユーティリティノードは Pro サブスクリプションが必要です。
Text Utility
| ノードタイプ | 説明 |
|---|
| LLM Call | LLM でテキストを生成。GPT-5、GPT-5-Mini、GPT-4o-Mini などをサポート |
| Line Splitter | テキストを行に分割 |
| Concat Text | 複数のテキスト入力を 1 つに連結。複数の結合演算子をサポート |
| Sticky Note | キャンバスに付箋を追加 |
| Text Overlay | カスタマイズ可能なフォント、サイズ、色、位置決めで画像にテキストオーバーレイを追加 |
Image Utility
| ノードタイプ | 説明 |
|---|
| Blur Image | 画像をぼかす |
| Invert Image | 画像の色を反転 |
| Brightness & Contrast | 単一ノードで画像の明るさとコントラストの両方を調整 |
| Compositor | 調整可能な不透明度で 2 つの画像レイヤーをブレンド |
| Hue & Saturation | 画像の色相と彩度を調整 |
| RGB Adjust | 赤、緑、青のカラーチャンネルを独立して調整 |
| Remove Background | 画像から背景を削除 |
| Crop Image | 切り抜きにより画像から特定の領域を抽出 |
| Image Mask Editor | 画像のマスクを編集 |
Video Utility
| ノードタイプ | 説明 |
|---|
| Get Video Frame | 動画からフレームを抽出。最初または最後のフレームをサポート |
| Trim Video | 動画を特定の時間範囲にトリム |
| Trim Audio | 音声を特定の時間範囲にトリム |
| Video Speed | 動画再生速度を調整 |
| Combine Video & Audio | 動画ファイルと音声ファイルを 1 つの動画に結合 |
| Video Time Ramp | 異なるカーブタイプ (ease-in、ease-out、bezier など) で動画のタイミングをリマップ |
| Stitch Videos | 複数の動画をつなぎ合わせる。複数の動画入力をサポート |
| Video Hue & Saturation | 動画の色相と彩度を調整 |
| Crop Video | 動画を特定の幅と高さにクロップ |
| Qwen Edit Camera | Qwen Edit Camera モデルを使用して画像を編集 |
注: モデルは人気と発売日で順序付けられています。太字のエントリは最もアクティブに使用されているモデルを表します。Krea が四半期ごとに新しいモデルを追加するため、利用可能性と機能は変更される可能性があります。
API アクセス: すべてのモデルは docs.krea.ai/api-reference で API 経由で利用できます
Node
ユーティリティノード
ユーティリティノードは、データの操作、ワークフローの整理、AI モデル向けのコンテンツ準備のための汎用機能を提供します。パイプラインの「支援インフラストラクチャ」を形成し、AI 推論自体を実行することなく、共通のタスクを処理します。
ユーティリティノードの用途:
- AI モデルを実行しない — AI 推論や外部 API 呼び出しを直接実行しません
- 必須のサポート機能を提供、以下を含みます:
- 状態操作 (変数の変換、更新、クリーンアップ)
- ワークフロー構成 (接続の整理、グループ化、経路変更)
- データフォーマット (テキスト、画像、動画の前処理)
- 数学と論理演算
- グラフ管理 (ナビゲーション、表示)
状態変数を操作し、ユーティリティ変換を実行し、再利用可能なコンポーネントからワークフローを構成できます。
ユーティリティノードのカテゴリ
Krea のユーティリティノードは、3 つの主要カテゴリに整理されています:
1. テキストユーティリティノード
テキスト入力と出力を操作するため:
| ノード | 目的 |
|---|
| LLM Call | 大規模言語モデルでテキストを生成。GPT-5、GPT-5-Mini、GPT-4o-Mini などをサポート。 |
| Line Splitter | 区切り文字に基づいてテキストを個別の行に分割 |
| Concat Text | 複数のテキスト入力を 1 つに連結、複数の結合演算子をサポート |
| Sticky Note | 文書化のためにキャンバスに視覚的なメモを追加 |
| Text Overlay | カスタマイズ可能なフォント、サイズ、色、位置決めで画像にテキストを追加 |
一般的な使用例:
- シーケンシャル処理のためにプロンプトをバッチに分割
- メタデータフィールドを 1 つのフォーマット済み文字列に結合
- 生成された画像にキャプションやウォーターマークを追加
2. 画像ユーティリティノード
画像入力の後処理と準備のため:
| ノード | 目的 |
|---|
| Blur Image | 画像にガウスぼかしを適用 |
| Invert Image | 陰画効果のためにすべての色を反転 |
| Brightness & Contrast | 単一ノードで明るさとコントラストの両方を調整 |
| Compositor | 調整可能な不透明度で 2 つの画像レイヤーをブレンド |
| Hue & Saturation | 画像の色相と彩度を調整 |
| RGB Adjust | 赤、緑、青のカラーチャンネルを独立して調整 |
| Remove Background | プロダクトフォトグラフィのための AI 駆動の背景削除 |
| Crop Image | 切り抜きにより特定の領域を抽出 |
| Image Mask Editor | 画像のマスクを編集 (インペインティング/セグメンテーション用) |
一般的な使用例:
- 生成とアップスケールの間のカラー補正
- 製品コンポジット用の背景削除
- ブランド一貫性のための色相/彩度調整
- コンポジタノードでウォーターマーク付きオーバーレイを作成
3. 動画ユーティリティノード
| ノード | 目的 |
|---|
| Get Video Frame | 動画から最初または最後のフレームを抽出 |
| Trim Video | 動画を特定の時間範囲にトリム |
| Trim Audio | 音声を特定の時間範囲にトリム |
| Video Speed | 再生速度を調整 (スロー/ファスト) |
| Combine Video & Audio | 動画と音声を 1 つのファイルに結合 |
| Video Time Ramp | カーブタイプ (ease-in、ease-out、bezier) でタイミングをリマップ |
| Stitch Videos | 複数の動画をつなぎ合わせる、複数の入力をサポート |
| Video Hue & Saturation | 動画の色相と彩度を調整 |
| Crop Video | 特定の幅と高さにクロップ |
| Qwen Edit Camera | Qwen Edit Camera モデルを使用して画像を編集 |
一般的な使用例:
- サムネイル用に生成された動画からフレームを抽出
- ソーシャルメディア用にクリップを特定の長さにトリム
- AI 生成動画を Elevenlabs 音声と組み合わせる
- シネマティック効果のための速度ランピング
ユーティリティノードのベストプラクティス
- グループで整理する — 複数のノードを選択してグループ化し、論理的なセクションを作成
- 付箋でラベル付けする — 自分やチームメンバー向けにワークフローロジックを文書化
- 状態モディファイアを早く使用する — AI モデルに到達する前にデータをクリーンアップして準備
- 単一責任を保つ — 各ユーティリティノードは 1 つのことをうまくやるべき、複雑なワークフロー用にそれらを連鎖させる
- 各ステップでプレビューする — 中間出力をチェックするために表示ノードを使用 (例: rgthree からの Display Any)
ノードアプリビルダー
Krea の Node App Builder では、複雑なワークフローをシンプルで カスタム入力フォームとクリーンなインターフェースを持つユーザーフレンドリーなアプリ に変換できます。コーディング不要です。
このように考えてください: 30+ ノードを持つ洗練されたワークフローの構築に数時間を費やします (画像生成 → スタイル転送 → 背景削除 → アップスケール → ウォーターマーク → 動画コンポジション)。その威圧的なグラフをクライアントやチームと共有する代わりに、以下のようにアプリとしてパッケージ化します:
- 画像をアップロード (またはプロンプトを入力)
- ドロップダウンから 2〜3 個の設定を選択
- 「生成」をクリック
- 結果を取得
チームは 47 個のノード、接続、実行されているモデルを見ません。入力 → マジック → 出力だけです。
仕組み
ステップ 1: ワークフローを構築
Nodes エディタで完全なパイプラインを作成します。必要なすべてを配線します: 複数のモデル、ユーティリティノード、ループ、条件など、プロセスに必要なものすべてです。
ステップ 2: 入力と出力を定義
どのノードパラメータをユーザー入力として公開するかをマークします:
- テキストプロンプト
- 画像アップロードスロット
- ドロップダウン選択 (スタイルオプション、モデル、アスペクト比)
- スライダー (強度、品質、時間)
- 数値入力 (数量、解像度)
ステップ 3: アプリインターフェースをデザイン
ユーザーが見るシンプルな UI をカスタマイズします:
- フィールドラベルと説明
- 入力の順序
- デフォルト値
- 必須 vs オプションフィールド
ステップ 4: 公開と共有
共有可能なリンクまたは埋め込みコードを取得します:
- パブリックアプリ: リンクを持つ誰でも使用可能
- プライベートアプリ: チームメンバーとのみ共有
- API アクセス: カスタム統合のために Execute a Node App エンドポイントからトリガー
実世界の使用例
エージェンシー → クライアント
- 製品写真生成器: エージェンシーが E コマース写真撮影用に 50 ノードのワークフローを構築。クライアントは製品写真をアップロードし、背景スタイル (ビーチ、スタジオ、ミニマリスト) を選び、30 秒で 10 枚の洗練された画像を取得。
- ソーシャルメディアコンテンツパック: クライアントが製品名を入力 → アプリが Instagram、TikTok、LinkedIn 用にプリフォーマット済みの画像、キャプション、ハッシュタグを含む 12 のソーシャル投稿を生成。
チーム → 内部ユーザー
- ブランド準拠のアセット生成器: マーケティングチームがブランドガイドライン (色、フォント、ロゴ配置) を強制するワークフローを構築。デザインスキルがなくても任意のチームメンバーがオンブランドのビジュアルを生成可能。
- 動画リパーポジングパイプライン: コンテンツチームが 1 つの長い動画をアップロード → アプリがキャプション、ブランド化されたイントロ/アウトロ、プラットフォーム固有のアスペクト比を含む Shorts/Reels/TikToks を自動作成。
エンタープライズ → オペレーション
- ドキュメント処理ワークフロー: 画像 → OCR → データ抽出 → フォーマット → データベース入力。非技術スタッフはドキュメントをドロップするだけ。
- 顧客オンボーディング自動化: 新規顧客情報 → パーソナライズされたウェルカム動画 → カスタマイズされた製品モックアップ → メールテンプレート生成。
技術的な詳細
アプリ入力として公開されるもの:
- テキスト入力 (プロンプト、説明)
- 画像アップロード (オプションのプレビュー付き)
- 数値フィールド (min/max 制約付き)
- ドロップダウン/選択 (モデルパラメータから事前定義されたオプション)
- ブールトグル (yes/no、on/off)
- スライダー (ノードパラメータ範囲にマップ)
隠れたままのもの:
- 中間ノード (ユーティリティ、変換)
- モデル切り替えロジック
- エラー処理ワークフロー
- 条件分岐
価格:
- Pro プラン: Nodes + Apps アクセスをアンロック
- Max プラン ($105/月、60,000 計算ユニット): 無制限の同時実行 — 複数のアプリ/ワークフローを同時に実行
- Business プラン (最大 50 シート): チームとプライベート Node Apps を共有
- 各アプリ実行は、使用モデルに基づいて計算ユニットを消費します (実行前に Node Agent 経由で表示)
API 統合:
Execute a Node App エンドポイントにより、アプリをプログラム的にトリガーできます。以下に最適です:
- カスタムフロントエンドの構築
- 既存ツールへの統合
- エンタープライズパイプラインの自動化
ベストプラクティス
自分ではなくユーザー向けにアプリをデザインする:
- 入力フィールドを最大 5〜7 個に制限する。それ以上必要な場合、ユーザーに求めすぎです。
- 説明的なラベルを使用する。「strength」の代わりに「スタイル転送はどれだけ強くすべきですか?」を使用。
- スマートなデフォルトを設定する。最も一般的なオプションを事前選択し、ユーザーが考えなくても素早く結果を得られるようにする。
- パワーユーザーオプションを隠す。高度な設定は「Advanced」トグルの背後に置くか、内部にしておく。
- 非技術者でテストする。質問なしで 2 分以内に使えなければ、インターフェースを簡素化する。
Krea Node Agent
エージェンティック AI はこれまで主に開発者ツールに存在してきました: Krea の Node Agent は 1 つの文を実行可能なクリエイティブワークフローに変換します。作りたいものを入力します。エージェントはあなたのキャンバスを読み、パイプラインを計画し、ノードを配線し、ジョブを実行します。
ワークフローの開始
作りたいものの自然言語の説明を書きます、例えば:
- 「日没時の未来的な都市のシネマティック動画」
- 「異なるスタイルでポートレートの 4 つのバリエーションを生成し、最良のものをアップスケール」
- 「入力画像を取得し、背景を削除して、3 つの異なるシーンにコンポジット」
エージェントは、キャンバスを読む ことから始めます。すでにそこにあるものすべてを考慮します:
以前のセッションからのスタイルノード がある場合、新しいものを作成する代わりに再利用します。
ほとんどの AI ツールはすべてのリクエストを空白のスレートとして扱います。Node Agent はそうしません。入力した言葉だけでなく、キャンバスの完全な状態を見ます。
計画してから構築
計画のレビュー
エージェントは 何にも触れる前に計画を表示 します。未来的な都市動画の場合、計画は 4 段階になるかもしれません:
- プロンプトの洗練
- 画像生成 (K1 または Flux)
- 強化
- 動画生成
以下ができます:
- 構築前に モデルを交換
- 不要な ステージを削除
- 構築を開始するために 計画を承認
構築を見る
承認すると、ノードがキャンバスに 1 レイヤーずつ表示 されます。それぞれが配置されるにつれて最後のものに配線されます。最終結果だけでなく、ワークフローがリアルタイムで組み立てられていくのを見られます。
検証とコスト
自動検証
ジョブが実行される前に、エージェントは 完全なグラフを歩き、すべてをチェックします:
| 問題 | エージェントの修正 |
|---|
| パラメータの欠落 | 自動的に埋める |
| 互換性のない接続 (出力 → 間違った入力タイプ) | 接続を修正 または その間に変換ノードを追加 |
透明なコスト
次に、ノードごとに分解された計算コスト を表示します。承認するまで何も実行されません。
処理される前に、何をどれだけ費用がかかるかが分かります。
ベストプラクティス
効果的なプロンプトの書き方
| これをする | これの代わりに |
|---|
| 具体的に: 「サイバーパンクスタイルの日没時の未来的な都市のシネマティック動画」 | 曖昧: 「動画を作って」 |
| 制約を含める: 「4 つのポートレートバリエーション、4K にアップスケール」 | 未指定: 「ポートレートを作って、それを修正して」 |
| 既存の作品を参照: 「昨日使った同じスタイルノードを使う」 | キャンバスを無視: 「すべてゼロから作成」 |
キャンバス状態の活用
キャンバスに置いた作業が多いほど、エージェントはスマートになります:
- 以前のセッションからの スタイルノード が再利用される
- 既存のモデル が計画に組み込まれる
- キャッシュされた出力 が冗長な処理を防ぐ
- グループ化されたワークフロー が単一ユニットとして扱われる
反復パターン
- 広く始める: エージェントにシンプルな説明から完全なパイプラインを構築させる
- 段階的に微調整: 1 つのパラメータを変更し、影響を受けたノードのみが再実行されるのを見る
- ステージを禁止: 構築前に高価または不要なステージを拒否
- モデルを交換: グラフ全体を再構築せずに K1 の代わりに Flux を試す
- ワークフローを拡張: ゼロから始めずに新しいステージを追加 (例: 画像生成の後に動画)
プラン要件
Node Agent は Nodes アクセス で利用可能です:
| プラン | 機能 |
|---|
| Pro (約 $30/月) | Nodes + Apps をアンロック; Node Agent アクセス |
| Max ($105/月) | 60,000 計算ユニット/月; 複数の Node Agent ワークフローを同時実行するための 無制限の同時実行 |
| Business (最大 50 シート) | チームとプライベート Node Apps を共有; 協調的なキャンバス編集 |
各モデル呼び出しは計算ユニットを消費します。エージェントは構築前にコストを表示するため、必要に応じて計画を調整できます (ステージを削除、より安価なモデルに交換)。
トラブルシューティング
| 問題 | 解決策 |
|---|
| エージェントが計画を表示しない | プロンプトをより具体的にする。コンテンツタイプ (動画/画像)、スタイル (サイバーパンク/リアリスティック)、制約 (数量、解像度) を含める。 |
| ノードが接続に失敗する | エージェントが自動修正するはずです。そうでない場合、出力と入力のタイプが一致するか手動で確認 (image→image、text→text)。 |
| コストが高すぎる | 構築前に高価なステージを拒否 (例: 強化、動画)。より安価なモデルに交換 (Flux vs. Flux 2 Pro)。 |
| ワークフロー全体を再実行する | チェーンの早い段階でノードを編集したか確認。エージェントはダウンストリームノードのみを再実行するはずです。必要に応じてキャッシュをクリア。 |
| パラメータ欠落エラー | ノードをクリックしてどのパラメータが欠けているかを確認。エージェントはほとんどを自動入力するはずです。 |
クイックリファレンス
| 機能 | 説明 |
|---|
| プロンプトからワークフロー | 文を入力 → 完全なパイプラインを取得 |
| キャンバス認識計画 | 既存のノードを読み、スタイルを再利用、キャッシュされた出力を考慮 |
| 構築前の計画 | 何も実行される前にステージをレビューして承認 |
| 自動検証 | 欠けているパラメータを埋め、互換性のない接続を修正 |
| コスト透明性 | 構築前にノードごとの計算コストを見る |
| ダウンストリームのみの再実行 | 編集時に影響を受けたノードのみが再処理 |
| モデル選択 | エージェントが K1/Flux/Imagen/動画/強化モデルを自動選択 |
| リアルタイム組立 | エージェントが構築するにつれてノードが表示され配線される |