--- title: krea2-advanced-cleanup-280 canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/Sunjian520/krea2-advanced-cleanup-280" md_url: "https://www.modelscope.cn/models/Sunjian520/krea2-advanced-cleanup-280.md" repository: Sunjian520/krea2-advanced-cleanup-280 last_updated: 2026-11-02 downloads: 0 stars: 0 --- # krea2-advanced-cleanup-280 > krea2-advanced-cleanup-280 - Sunjian520 在 ModelScope 开源的模型。AI-KSK 视频280：ComfyUI 工作流合集及配套教程封面，不含模型权重。 - **Repository**: Sunjian520/krea2-advanced-cleanup-280 - **Downloads**: 0 - **Stars**: 0 - **Last updated**: 2026-11-02 Source: https://www.modelscope.cn/models/Sunjian520/krea2-advanced-cleanup-280 --- # Krea 2 进阶洗图｜单图 / 本地批量 / 线上批量（结构 LoRA + 反推提示词） 本仓库是一期（280）的 ComfyUI 工作流合集：三份图共用同一套"洗图"内核——先把输入图反推成 Krea 2 提示词，再用三段深度结构约束重建，最后 4x-UltraSharp 放大。区别只在 I/O：单图、本地文件夹循环、RunningHub ZIP 线上批量。 **本期没有跑推理**：没有渲染、没有耗时、没有显存数据、没有画质对比。仓库只包含源导出文件与 SHA256 清单；Krea 2 底模、结构 LoRA、深度模型、放大器与 VLM 反推通道**不随包分发**。 ## 仓库内容 | 路径 | 说明 | |---|---| | `workflows/01_Krea+2单图洗图.json` | 单图（51 节点 / 89 连线） | | `workflows/02_Krea+2本地批量洗图.json` | 本地文件夹批量（57 / 98）——**local-only，无 RunningHub 页** | | `workflows/03_Krea+2线上批量洗图.json` | RunningHub ZIP 线上批量（66 / 109） | | `covers/` | 三张源宣传静帧（两张 JPEG + 一张大 PNG），与源目录逐字节一致 | | `SHA256SUMS.json` | 每个工作流与封面的 SHA256 | ## 共同依赖 - UNETLoader `krea2_turbo_fp8.safetensors`。 - CLIPLoader `qwen3vl_4b_fp8_scaled.safetensors`（type `krea2`）。 - VAELoader `qwen_image_HDR_vae_fp32_comfy.safetensors`。 - **单个**结构 LoRA：`Krea2ControlLoRALoader` 加载 `depth-control-lora.safetensors`，强度 1.0——不是三档预设三件套。 - 三段深度：三组 `Krea2ControlImageEncode` → `Krea2ControlApply`（原图/中间/最终尺寸），参数为 match_latent_size、lanczos、center、grayscale、per-image min-max；深度图由 DA3 节点生成。 - 采样：三个 KSampler 均为 8 步 / CFG 1 / `euler` / `simple`，denoise 分别 0.55 或 0.95（首段）、0.35（中段）、0.25（末段）；旧的 `LatentUpscale` 节点保存为 disabled；最终放大为 `UpscaleModelLoader` 4x-UltraSharp + `ImageUpscaleWithModel`。 - 反推：`Qwen3VLProcessor`（开源路线）与 `RH_LLMAPI_Pro_Node`（闭源路线，模型标签 GLM-4.6V）；控制台选择用哪条。 - 控制台拨盘：渲染段数（二段/三段）、最终长边（2048/3072/4096，等比且 64 对齐）、反推来源、结构锁、像素增强。 ## 01 — 单图 - **文件**：`workflows/01_Krea+2单图洗图.json`；51 节点 / 89 连线 / 9 分组。 - **采样**：三段 denoise 0.55 / 0.35 / 0.25；`ConditioningKrea2Rebalance` 旁路；`ComfyUI-Krea2T-Enhancer` 启用。 - **输出**：SaveImage 前缀 `KSK_Krea2_ReverseDepthHires`。 - **用法**：载入一张图，选段数与最终长边，选反推来源。图内备注口径：2048 性价比最高，3072/4096 显存与费用明显增加。 ## 02 — 本地文件夹批量（local-only） - **文件**：`workflows/02_Krea+2本地批量洗图.json`；57 节点 / 98 连线 / 10 分组。 - **批量**：`easy loadImagesForLoop` + `easy forLoopEnd` + `easy batchAnything`；每张图独立反推、独立算宽高、独立提深度。 - **采样**：首段 denoise 0.95，随后 0.35、0.25；`ConditioningKrea2Rebalance` 启用。 - **输出**：SaveImage 前缀 `Krea2_本地批量洗图/Krea2_batch`。 - **状态**：**local-only**。本期源文没有给这条工作流的 RunningHub 页；CN 目录存在作者页面 `2079244095242981378`「Krea+2本地批量洗图 (仅本地使用)」，但源说明未列出，本包按 local-only 处理、不链接该页。 - **保存态不一致**：图内 Note 文本仍写「线上批量版」，但实际节点是本地文件夹循环、输出路径也是本地批量——以节点为准，Note 是残留。 ## 03 — RunningHub 线上批量 - **文件**：`workflows/03_Krea+2线上批量洗图.json`；66 节点 / 109 连线 / 10 分组。 - **平台 I/O**：`RHUploadZip`、`RHBatchImages:`（如 0-9 范围）、`RH_ExtractImage`，加 for-loop 起止。 - **采样**：同 0.95 / 0.35 / 0.25 三段；输出前缀 `Krea2_线上批量洗图`。 - **用法**：上传只含 jpg/jpeg/png/webp 的 ZIP，填写准确张数，流程按 0..(n-1) 取图；离开 RunningHub 这些节点无法解析。 ## 入口 01 与 03 的 RunningHub 帖子归属 CN 目录，在 `.ai` 国际站跨站渲染；02 为 local-only、无 RH 页。 | # | RunningHub 国际站 | RunningHub 国内站 | Civitai | |---|---|---|---| | 01 单图 | https://www.runninghub.ai/zh-cn/post/2078868402176872450?inviteCode=rh-v1111 | https://www.runninghub.cn/post/2078868402176872450/?inviteCode=rh-v1111 | https://civitai.com/models/3033257 | | 02 本地批量 | —（local-only） | —（local-only） | https://civitai.com/models/3033259 | | 03 线上批量 | https://www.runninghub.ai/zh-cn/post/2078868414222913537?inviteCode=rh-v1111 | https://www.runninghub.cn/post/2078868414222913537/?inviteCode=rh-v1111 | https://civitai.com/models/3033261 | RunningHub 链接带作者邀请码 `rh-v1111`；看工作流不需要账号，在线运行需要注册。 ## 教程与权利 - 教程（源提供）：[YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=j6EZ2I07fYs) · [B站](https://www.bilibili.com/video/BV1i7KU62Esg)。视频里"进阶洗图一站式解决方案""三套工作流完全免费分享"等说法是作者描述，本期没有独立复测。 - 工作流由 AI-KSK 提供。工作流、节点、模型、LoRA、深度模型、放大器、VLM 通道、源图与封面的授权请分别核对；本仓库不对图、权重或示例素材作任何一揽子商用/再分发授权。 - 宣传封面是源静帧，不是这些图的输出帧。