Krea 2
GitHub release - 2026
Das Krea 2-Repository dokumentiert die Raw-open-weight checkpoint, inference Anleitung und lokale Gebrauch.
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Beschreibe Motiv, Komposition, Licht und sichtbaren Text. Wähle Modell, Bildgröße und Anzahl, um Illustrationen, Poster oder Produktkonzepte zu erzeugen. Sieh jedes PNG an und lade es herunter; prüfe Schrift und Details im Ergebnis.
Eingabe
Schreiben Sie ein prompt in natürlicher Sprache mit Motiv, Komposition, Stil, Beleuchtung und sichtbarem Text in Anführungszeichen. Aktuelle Produktion deployment Breite: 256-1792 px, Vielfaches von 16. Aktuelle Produktion deployment Höhe: 256–1792 px, Vielfaches von 16.
Ausgabe
PNG-Bilder in den gewählten Abmessungen, einzeln zur Vorschau und zum Download.
Anwendungsfall
Schnelle Text-zu-Bild-Erkundung, Moodboards, Produktkonzepte, redaktionelle Visualisierungen und kreative Entwürfe
Wähle ein Modell passend zu deinem Material und Vorhaben und sieh dir vor dem Start die Beispiele an.
Kosten, Dauer, Formate und Parameter hängen vom gewählten Modell ab.
Dieses Werkzeug wird derzeit gewartet. Bitte versuchen Sie es später noch einmal.
Nennen Sie im Feedback das Werkzeug, die Schritte und das Problem. Screenshots helfen bei der Einordnung.
Krea 2 erzeugt Bilder aus natürlichen Sprach-Prompts. TelkNet verwendet die Krea 2 Turbo checkpoint mit offiziellen inference Standardeinstellungen und konzentriert sich auf schnelle ästhetische Erkundung, Moodboards, Produktkonzepte und redaktionelle Visualisierungen; Raw ist für die tägliche Erzeugung nicht freigegeben.
Krea 2 Turbo ist der offizielle 8-Schritte-Destillations open-weight checkpoint Krea für den täglichen inference empfiehlt.
Ideogram 4 NF4 ist der 9,3B open-weight Text-zu-Bild-Foundation-Modellpfad, der hier für Design, Typografie, strukturierte Prompts, bbox-Layoutsteuerung und native 2K-Generierung verwendet wird.
Für diesen Checkpoint gibt es keine reproduzierbare öffentliche Ergebnistabelle. Details stehen in den verlinkten Veröffentlichungsunterlagen.
GitHub release - 2026
Das Krea 2-Repository dokumentiert die Raw-open-weight checkpoint, inference Anleitung und lokale Gebrauch.
Krea release page - 2026
Die Krea-Release-Seite beschreibt die Raw-open-weight Release- und Architekturkomponenten.
Hugging Face model card - 2026
Die offizielle Ideogram 4-Modellkarte dokumentiert NF4/FP8-Varianten, Benchmarks, strukturiertes Prompting, 2048-Unterstützung und empfohlene sampler-Einstellungen.
Ideogram technical blog - 2026
Der technische Blog beschreibt die 9,3B-Single-Stream-DiT-Architektur, Qwen3-VL-Text encoder und das Design strukturierter Prompting-Lösungen.
Es sind keine Links zu Veröffentlichungen angegeben.
Enthält öffentliche Testergebnisse für hier und andernorts verwendete Modelle. Standardmäßig wird die vollständige Quelltabelle angezeigt; Bedingungen und Metriken lassen sich zum Vergleich auswählen. Werte aus unterschiedlichen Testbedingungen sind nicht direkt vergleichbar.
Angezeigt werden nur Einträge mit verifizierter öffentlicher Inferenzimplementierung und passenden Gewichten sowie Algorithmen ohne trainierte Gewichte. Geschlossene Dienste, unveröffentlichte Gewichte und nicht zuordenbare Experimentversionen sind ausgeschlossen. Dies ist keine Gesamtrangliste aller Modelle.
Öffentliche Gewichte belegen keine vollständige Open-Source-Lizenz. Die aufgeklappten Daten zeigen erklärte Gewichtslizenzen und Zugangsbedingungen. Nicht erklärte Lizenzen sind gesondert gekennzeichnet.
Für das ausgewählte Modell liegt kein passendes, geprüftes öffentliches Ergebnis vor; es erhält keinen Rang.
Wählen Sie einen Datensatz, um alle Kennzahlen jedes Modells anzuzeigen. Die Zeilen folgen dem offiziellen Rang oder der gewählten Kennzahl. Fett markiert den besten vergleichbaren Wert jeder Spalte, einschließlich Gleichständen. Unterschiedliche Bewertungsprotokolle werden getrennt eingestuft; fehlende Werte erscheinen als -.
Ausführbare Einträge 7 / Originalzeilen 12
Für diese Experimente ist kein vollständiges öffentliches Inferenzpaket verifiziert. Andere Gewichte desselben Modellnamens reichen nicht aus.
Nano-Banana-Pro · Commercial Models · Nano-Banana-2.0 · Commercial Models · GPT-Image-1.5 · Commercial Models · Qwen-Image-2.0 · Commercial Models · Seedream-4.5 · Commercial Models
Dieser Benchmark bewertet Infografiken, nicht allgemeine Bildgenerierung.
| Rang nach Kennzahl | Modell | Testbedingung | BizGenEval Avg. (hard / easy) ↑ | IGenBench Q-ACC ↑ | IGenBench I-ACC ↑ | OneIG(EN) ↑ | OneIG(ZH) ↑ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic-V2 | Open-source Models | 50.3 / 67.9 | 71.4 | 18.3 | 55.4 | 53.5 |
| 2 | SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic | Open-source Models | 46.6 / 65.4 | 69.5 | 17.0 | 55.6 | 53.3 |
| 3 | SenseNova-U1-8B-MoT | Open-source Models | 39.8 / 61.1 | 51.3 | 4.2 | 54.5 | 53.8 |
| 4 | Qwen-Image | Open-source Models | 2.8 / 23.8 | 36.0 | 0.0 | 53.9 | 54.8 |
| 5 | Qwen-Image-2512Öffentliche Gewichte · Inferenzcode | Open-source Models | 6.3 / 41.0 | 32.2 | 1.0 | 53.0 | 51.5 |
| 6 | Z-ImageÖffentliche Gewichte · Inferenzcode | Open-source Models | 8.2 / 43.8 | 30.0 | 1.0 | 54.6 | 53.5 |
| 7 | Bagel | Open-source Models | 2.0 / 3.7 | 4.9 | 0.0 | 36.1 | 37.0 |
Datensätze, Versionen und Bedingungen bleiben getrennt, auch Quellen ohne zugelassene Ranglisteneinträge.
Ausführbare Einträge 7 / Originalzeilen 12
Für diese Experimente ist kein vollständiges öffentliches Inferenzpaket verifiziert. Andere Gewichte desselben Modellnamens reichen nicht aus.
Nano-Banana-Pro · Commercial Models · Nano-Banana-2.0 · Commercial Models · GPT-Image-1.5 · Commercial Models · Qwen-Image-2.0 · Commercial Models · Seedream-4.5 · Commercial Models
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