Krea 2
GitHub release - 2026
Krea 2 deposu Ham open-weight checkpoint, inference rehberliği ve yerel kullanımı belgeler.
Giriş
İster, genişlik, yükseklik, sampler preset ve seed
Çıktı
Yüksek çözünürlüklü PNG resmi Ideogram 4 NF4 open-weight yolu üzerinden oluşturulan görüntüler
Kullanım Durumu
Metin hassasiyetli posterler, kapaklar, logolar, ambalajlar, ürün görselleri ve yapılandırılmış tasarım konseptleri
Önce giriş ve çıkış gereksinimlerine, sonra karşılaştırılabilir testlere, yayımlanan değerlendirmelere ve yeteneklere bakın. Puan olmaması düşük kalite demek değildir; daha fazla parametre veya yeni sürüm üstünlük kanıtı değildir. Bu kullanım önerisidir, genel sıralama değildir.
Ücret, süre, biçimler ve parametreler seçilen modele bağlıdır.
Bakım AltındaBu araç bakımda. Lütfen daha sonra tekrar deneyin.
Metin hassasiyetli posterler, kapaklar, logolar, ambalajlar, ürün görselleri ve yapılandırılmış tasarım konseptleri
Krea 2 Turbo, Krea'nın günlük inference için önerdiği resmi 8 adımlı damıtılmış open-weight checkpoint yöntemidir.
Ideogram 4 NF4, burada tasarım, tipografi, yapılandırılmış istimler, bbox yerleşim kontrolü ve yerel 2K üretimi için kullanılan 9.3B open-weight metinden görüntüye temel model yoludur.
Bu checkpoint için tekrarlanabilir açık bir puan tablosu yoktur. Ayrıntılar bağlantıdaki sürüm belgelerindedir.
GitHub release - 2026
Krea 2 deposu Ham open-weight checkpoint, inference rehberliği ve yerel kullanımı belgeler.
Krea release page - 2026
Krea sürüm sayfası, Raw open-weight sürüm ve mimari bileşenleri açıklar.
Hugging Face model card - 2026
Resmi Ideogram 4 model kartı NF4/FP8 varyantlarını, benchmarkları, yapılandırılmış yönlendirmeleri, 2048 desteğini ve önerilen sampler ayarlarını belgeler.
Ideogram technical blog - 2026
Teknik blog, 9.3B tek akışlı DiT mimarisi, Qwen3-VL metin encoder ve yapılandırılmış yönlendirme tasarımını anlatıyor.
Kamuya açık bir kağıt bağlantısı listelenmemiştir; Resmi depoyu veya runtime uygulamasını kaynak olarak kullanın.
Benzer bir iş üzerindeyseniz bu rehberler her senaryo için uygun araçları, model sınırlarını, kaynakları ve sık sorulan soruları listeler.
Geri bildiriminizde araç adını, adımları ve sorunu belirtin. Ekran görüntüleri sorunu bulmamıza yardımcı olabilir.