Krea 2 迎来重磅升级！v1.2 实测：不仅能换脸换头，还能完美匹配角色表

外来客 • 2026-08-18 20:46:51

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🎯 核心观点

Krea 2 Identity Edit 1.2 版是目前最强大的 Krea 2 图片编辑模型，相比 1.1 版使用价值更强。
该版本补全了人物编辑功能，支持换脸、换头、换人及局部增强，并新增 Mask 功能和角色列表支持。
功能支持不等于每项都稳定，部分效果可能需要多次尝试（抽卡）才能获得最佳结果。

📊 关键事实与论据

功能升级：
支持单图编辑和多图参考编辑，可精确控制换脸（仅五官）、换头（含刘海）或换人（含发型、服装）。
新增 `reference boost` 参数，用于控制参考图外观约束强度。测试显示数值设为 4 时，脸部、发型及服装与参考图接近度最佳；数值 1 时身份特征突出但细节偏差大，数值 12 时提升不明显。
新增 `reference boost mask`，其作用不同于输入遮罩，而是通过增加特定区域的注意力强度来增强一致性。测试表明，当 `reference boost` 设为 4 时，Mask 能显著提升人脸一致性；若 `reference boost` 为 1，Mask 几乎不起作用。
支持角色列表（Character Sheet）作为参考，可生成包含正面、四分之三侧面、侧面和背面的 2x2 视图，用于保持多视角下的人物身份稳定。
技术参数与设置：
工作流基于 ComfyUI 构建，使用 Krea 2 Turbo 模型（FP8 版本）。
文本编码器建议使用 Qwen 3 VL 或 Qwen 2.1 VL，因为它们是视觉模型，能理解参考图片。
关键节点包括 `create tooledit model patch`（注入参考图信息）和 `create to edit grounded in code`（结合编辑指令与参考图的文本编码器）。
参考图类型可选 `fit`（自适应，保留更多原始信息）或 `crop`（裁切，适合近景），`fit` 在保留服装等细节上表现更强。
采样设置：使用 Turbo 模型时，采样步数建议为 10，CFG 设置为 1.0。
测试结论：
在双人场景编辑中，提示词无需过长，只要准确定位人物位置即可，详细提示词并未表现出明显优势。
生成角色列表时，建议去除背景以减少干扰，且分辨率不能太低，以保证拆分后各视角图片的比例和清晰度。
视觉编码器（VE）对比中，Qwen 2.1 VL 略优于 Qwen 3 VL，但差异不实质，用户无需过度纠结。