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title: ce002
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/oldpig78/ce002"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/oldpig78/ce002.md"
repository: oldpig78/ce002
chinese_name: zzhman_krea2
last_updated: 2026-09-01
license: "Apache License 2.0"
pipeline_tag: text-to-image-synthesis
tasks:
  - text-to-image-synthesis
base_model:
  - krea/Krea-2-Turbo
base_model_relation: adapter
parameters: 117.3M
tensor_type:
  - F16
library_name:
  - pytorch
  - lora
  - safetensors
supports_inference: txt2img
downloads: 5
stars: 0
tags:
  - LoRA
  - text-to-image
---

# ce002

> ce002 - oldpig78 在 ModelScope 开源的模型。人物 LoRA，挂在 krea/Krea-2-Turbo 上，用来生成固定角色 zzhman 的写实肖像。

oldpig78/ce002 是 ModelScope 魔搭社区上的 117.3M 参数text-to-image-synthesis模型，采用 Apache License 2.0 许可，基于 krea/Krea-2-Turbo 构建，并支持在线推理（txt2img）。

- **Repository**: oldpig78/ce002
- **License**: Apache License 2.0
- **Tasks**: text-to-image-synthesis
- **Parameters**: 117.3M
- **Base model**: krea/Krea-2-Turbo
- **Online inference**: txt2img
- **Tags**: LoRA, text-to-image
- **Downloads**: 5
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2026-09-01

Source: https://www.modelscope.cn/models/oldpig78/ce002

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# zzhman_krea2

人物 LoRA，挂在 [krea/Krea-2-Turbo](https://modelscope.cn/models/krea/Krea-2-Turbo) 上，用来生成固定角色 **zzhman** 的写实肖像。

## 怎么用

提示词里带上触发词 `zzhman`，再说场景、服装、光线。不要只用 `a cat` 这类无关 prompt，模型学的是这个人。

推荐写法：

```
zzhman, 中年男子肖像, 短发, 胡茬, 自然光, 写实照片, 浅色背景
```

```
zzhman, sitting in a cafe by the window, natural light, film still, photorealistic
```

本地推理建议：`num_inference_steps=8`，`cfg_scale=1`，`mu=1.15`（跟 Turbo 底模匹配）。权重大小约 235MB，文件是 `ce002_c1-st1000.safetensors`。

也可以在模型页点 **Generate Now**，或走魔搭 [API-Inference](https://www.modelscope.cn/models/oldpig78/ce002)。

## 本地推理

```bash
pip install diffsynth modelscope
```

```python
from diffsynth.pipelines.krea2 import Krea2Pipeline, ModelConfig
import torch

pipe = Krea2Pipeline.from_pretrained(
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device="cuda",
    model_configs=[
        ModelConfig(model_id="krea/Krea-2-Turbo", origin_file_pattern="turbo.safetensors"),
        ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct", origin_file_pattern="*.safetensors"),
        ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="vae/diffusion_pytorch_model.safetensors"),
    ],
    tokenizer_config=ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen3-VL-4B-Instruct", origin_file_pattern=""),
)
pipe.load_lora(pipe.dit, ModelConfig(model_id="oldpig78/ce002", origin_file_pattern="ce002_c1-st1000.safetensors"))
prompt = "zzhman, 中年男子肖像, 短发, 胡茬, 自然光, 写实照片, 浅色背景"
image = pipe(
    prompt, seed=0,
    num_inference_steps=8, cfg_scale=1, mu=1.15,
)
image.save("zzhman.jpg")
```

下载权重：

```python
from modelscope import snapshot_download
snapshot_download("oldpig78/ce002")
```

## 训练

在魔搭 [AIGC 模型训练](https://modelscope.cn/aigc/modelTraining) 上用 [DiffSynth-Studio](https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio) 训练。

| 项 | 值 |
| --- | --- |
| 类型 | LoRA |
| 底模 | krea/Krea-2-Turbo |
| 数据量 | 16 张 |
| 步数 | 1000 |
| 版本 | c1-st1000 |
| 协议 | Apache-2.0 |

数据量不大，同一张脸稳，复杂动作和大幅转风可能糊。出图不对就先检查触发词有没有写上。

作者：[oldpig](https://www.modelscope.cn/profile/oldpig78)