Krea 2 Turbo의 최소 사용 스텝 수를 8단계에서 4단계로 줄이는 증류 LoRA가 최종 버전으로 공개됐다. 이 LoRA는 Hugging Face 저장소를 통해 내려받을 수 있으며, Turbo 자체 모델과 시그마를 그대로 사용하면서 디노이징 패스를 절반으로 줄이고 4단계 Turbo에서 사라지는 미세 질감을 되살린다.

속도 면에서는 스텝 수가 절반으로 줄어 end-to-end 처리가 약 1.6배 빨라졌다. 1024×1024 기준 8단계 기록인 88.7초를 54.5초로 단축했고 디노이징만 따지면 1.8배에 이른다. 질감은 교사 모델과 같거나 더 좋은 수준으로, 1280×1280과 1440×1440에서 교사의 미세 질감 에너지의 1.03배를 기록했으며 모든 주파수 대역이 교사의 10% 이내에 들어왔다. 포화도는 교사의 0.96~0.97배, 클리핑된 하이라이트와 섀도는 더 적었고 피부 질감은 0.97~0.99배로 검증됐다.

4단계 사용 시 교사와의 격차는 45%가 해소됐다. 8단계 교사에 대한 별도 평가 속도 오차가 기본 Turbo 4단계의 4.70e-02에서 LoRA 적용 시 2.59e-02로 낮아졌다. 교사와 LoRA의 렌더링을 나란히 놓고 판정한 비전-언어 심사관은 45쌍 가운데 6쌍에서만 교사를 선호했고 37쌍은 무승부, 2쌍은 LoRA의 승리였다. 학습은 critic이 이미지를 프롬프트 기준으로 채점하는 프롬프트 인지 방식으로 진행돼 프롬프트 충실도가 직접 압박받으며, 512×512부터 1440×1440까지 12개 해상도로 멀티 애스펙트를 학습했다. diffusers와 ComfyUI에서 커스텀 노드나 패치된 샘플러, 코드 없이 바로 얹어 쓰는 일반 LoRA 가중치로 배포된다.

학습 데이터는 Lakonik의 300만 프롬프트 데이터셋에서 무작위로 뽑은 13,750개 프롬프트를 교사가 12개 해상도 중 하나에서 8단계 궤적 전체로 기록한 13,750개 교사 샤드와, LSDIR에서 25,560개, Flickr2K에서 17,484개를 잘라낸 총 43,044개의 실사 사진 크롭으로 꾸려졌다. 출시 가중치에는 78,000개의 학습 샘플이 담겼다. 첫 학습 실행부터 최종 파일까지 단일 RTX 3090 한 장으로 21일이 걸렸고 레시피는 16차례 조정됐다.

사용법은 Krea 2 Turbo 위에 LoRA를 얹고 8단계 대신 4단계로 돌리며 가이던스를 0.0으로 유지하는 것으로, 모델의 나머지 동작은 그대로다. 스타일화된 그림이나 고대비 소재, 초대형 렌더에서는 강도 1.0에서 질감이 과할 수 있어 0.75가 좋은 차선이며 0.6~0.9 범위에서 자유롭게 조절할 수 있다고 개발자는 설명한다. 배포 파일은 diffusers 키 형식과 ComfyUI 키 이름의 두 가지 가중치 파일, stock 노드만 사용하는 ComfyUI 워크플로, 커뮤니티 라이선스 문서와 저작자 표시 노티스로 구성된다. 개발자는 단순히 학습량을 늘리는 방식이 오히려 결과를 나쁘게 만들 수 있음을 확인하고 학습-평가-레시피 조정 루프를 돌리며 측정상 가장 나은 시점의 가중치를 출시했다고 밝혔다.