Krea 2
GitHub release - 2026
Krea 2 deposu Ham open-weight checkpoint, inference rehberliği ve yerel kullanımı belgeler.
Yükleniyor...
Konuyu, kompozisyonu, ışığı ve görünecek metni açıklayın; model, boyut ve görsel sayısını seçin. Çizim, afiş veya ürün konseptleri üretip her PNG'yi önizleyin ve indirin. Sonuçtaki yazıları ve ayrıntıları kontrol edin.
Giriş
Konu, kompozisyon, stil, aydınlatma ve görünür metinleri tırnak içinde içeren doğal dilde bir prompt yazın. Mevcut üretim deployment genişliği: 256-1792 piksel, 16'nın katı. Mevcut üretim deployment yüksekliği: 256-1792 piksel, 16'nın katı.
Çıktı
Seçilen boyutlarda, tek tek önizlenip indirilebilen PNG görüntüleri.
Kullanım Durumu
Hızlı metin-görüntü keşfi, moodboardlar, ürün konseptleri, editoryal görseller ve yaratıcı taslaklar
Malzemenize ve amacınıza uygun modeli seçin, göndermeden önce örnekleri inceleyin.
Ücret, süre, biçimler ve parametreler seçilen modele bağlıdır.
Bu araç bakımda. Lütfen daha sonra tekrar deneyin.
Geri bildiriminizde araç adını, adımları ve sorunu belirtin. Ekran görüntüleri sorunu bulmamıza yardımcı olabilir.
Krea 2, doğal dil promptlarından görüntüler üretir. TelkNet, Krea 2 Turbo checkpoint resmi inference varsayılan özellikleriyle kullanıyor; hızlı estetik keşif, moodboardlar, ürün konseptleri ve editoryal görsellere odaklanıyor; Raw günlük üretim için maruz kalmaz.
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.
Makale bağlantısı sağlanmamış.
Burada ve diğer hizmetlerde kullanılan modellerin herkese açık test sonuçlarını içerir. Varsayılan olarak kaynaktaki tam tablo gösterilir; karşılaştırmak için koşullar ve ölçütler de seçilebilir. Farklı test koşullarındaki puanlar doğrudan karşılaştırılamaz.
Yalnızca herkese açık çıkarım uygulaması ve eşleşen ağırlıkları doğrulanmış kayıtlar ile ağırlık gerektirmeyen algoritmalar gösterilir. Kapalı hizmetler, yayımlanmamış ağırlıklar ve eşleşmeyen deney sürümleri dışarıda bırakılır. Bu, tüm modellerin genel sıralaması değildir.
Herkese açık ağırlıklar, eksiksiz bir açık kaynak lisansını doğrulamaz. Beyan edilen ağırlık lisanslarını ve erişim koşullarını görmek için verileri genişletin. Beyan edilmemiş lisanslar ayrıca işaretlenir.
Seçilen model için doğrulanmış ve eşleşen açık bir sonuç olmadığından sıralama verilmedi.
Her modelin tüm ölçümlerini görmek için bir veri kümesi seçin. Satırlar resmî sıraya veya seçilen ölçüme göre sıralanır. Kalın yazı, eşitlikler dâhil her sütundaki karşılaştırılabilir en iyi değeri gösterir. Farklı değerlendirme protokolleri ayrı sıralanır; eksik puanlar - ile gösterilir.
Dağıtılabilir 7 / kaynak satırı 12
Bu deneyler için tam bir açık çıkarım paketi doğrulanmadı. Aynı adlı modelin farklı ağırlıkları yerine kullanılamaz.
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
Bu benchmark infografik üretimini ölçer, genel görüntü üretimini değil.
| Ölçüme göre sıra | Model | Test koşulu | 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-2512Açık ağırlıklar · Çıkarım kodu | Open-source Models | 6.3 / 41.0 | 32.2 | 1.0 | 53.0 | 51.5 |
| 6 | Z-ImageAçık ağırlıklar · Çıkarım kodu | 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 |
Veri kümeleri, sürümler ve koşullar ayrı tutulur; uygun sıralama satırı olmayan kaynaklar da kalır.
Dağıtılabilir 7 / kaynak satırı 12
Bu deneyler için tam bir açık çıkarım paketi doğrulanmadı. Aynı adlı modelin farklı ağırlıkları yerine kullanılamaz.
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
Malzemenize uygun işleme yöntemlerini ve adımları bulun.