Krea 2
GitHub release - 2026
Il repository Krea 2 documenta il open-weight checkpoint grezzo, le linee guida inference e l'uso locale.
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Descrivi soggetto, composizione, luce e testo visibile, poi scegli modello, dimensioni e numero di immagini. Genera illustrazioni, poster o concept di prodotto, visualizza ogni PNG e scaricalo. Controlla scritte e dettagli nel risultato.
Input
Prompt, larghezza, altezza, sampler preset e seed
Produzione
Immagini PNG generate con Ideogram 4 NF4.
Caso d'uso
Poster sensibili al testo, copertine, loghi, confezioni, elementi visivi dei prodotti e concetti di design strutturati
Scegli un modello adatto al materiale e allo scopo, poi consulta gli esempi prima di inviare.
Costo, tempo, formati e parametri dipendono dal modello scelto.
Questo strumento è in manutenzione. Per favore, riprova più tardi.
Nel feedback indica lo strumento, i passaggi e il problema. Gli screenshot possono aiutare a individuarlo.
Poster sensibili al testo, copertine, loghi, confezioni, elementi visivi dei prodotti e concetti di design strutturati
Krea 2 Turbo è il open-weight checkpoint distillato ufficiale in 8 passi che Krea consiglia per il inference quotidiano.
Ideogram 4 NF4 è il percorso di modello di base testo-immagine 9.3B open-weight utilizzato qui per design, tipografia, prompt strutturati, controllo del layout bbox e generazione nativa di 2K.
Per questo checkpoint non esiste una tabella pubblica riproducibile. I dettagli sono nei materiali collegati.
GitHub release - 2026
Il repository Krea 2 documenta il open-weight checkpoint grezzo, le linee guida inference e l'uso locale.
Krea release page - 2026
La pagina di rilascio di Krea descrive i componenti di rilascio e architettura di Raw open-weight.
Hugging Face model card - 2026
La scheda ufficiale del modello Ideogram 4 documenta le varianti NF4/FP8, benchmark, prompting strutturati, supporto 2048 e impostazioni sampler consigliate.
Ideogram technical blog - 2026
Il blog tecnico descrive l'architettura DiT a flusso singolo 9.3B, la encoder testuale Qwen3-VL e la progettazione di prompting strutturati.
Non sono disponibili link a pubblicazioni.
Include risultati pubblici dei modelli usati qui e altrove. Per impostazione predefinita viene mostrata la tabella completa della fonte; è anche possibile scegliere condizioni e metriche da confrontare. I punteggi ottenuti in condizioni diverse non sono direttamente confrontabili.
Sono mostrati solo risultati con implementazione pubblica di inferenza e pesi corrispondenti verificati, oltre agli algoritmi che non richiedono pesi. Sono esclusi servizi chiusi, pesi non pubblicati e versioni sperimentali non identificate. Non è una classifica di tutti i modelli.
I pesi pubblici non dimostrano l’esistenza di una licenza open source completa. Espandi i dati per consultare le licenze dichiarate e le condizioni di accesso. Le licenze non dichiarate sono indicate separatamente.
Il modello selezionato non ha un risultato pubblico corrispondente verificato e non è stato classificato.
Scegli un insieme di dati per visualizzare tutte le metriche di ciascun modello. Le righe seguono la classifica ufficiale o la metrica selezionata. Il grassetto indica il miglior valore confrontabile di ogni colonna, inclusi i pari merito. Protocolli di valutazione diversi sono classificati separatamente; i punteggi mancanti sono indicati con -.
Voci distribuibili 7 / righe originali 12
Non è stato verificato un pacchetto pubblico completo di inferenza per questi esperimenti. Altri pesi con lo stesso nome non sono equivalenti.
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
Questo benchmark valuta le infografiche, non la generazione di immagini in generale.
| Classifica per metrica | Modello | Condizione di test | 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-2512Pesi pubblici · Codice di inferenza | Open-source Models | 6.3 / 41.0 | 32.2 | 1.0 | 53.0 | 51.5 |
| 6 | Z-ImagePesi pubblici · Codice di inferenza | 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 |
Dataset, versioni e condizioni restano separati, anche per fonti senza righe ammesse in classifica.
Voci distribuibili 7 / righe originali 12
Non è stato verificato un pacchetto pubblico completo di inferenza per questi esperimenti. Altri pesi con lo stesso nome non sono equivalenti.
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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