$ loading

$ loading ~/vibecoding

$ cat blog/krea2-turbo-2step-lora.md

Krea 2 Turbo เจนภาพได้ใน 2 สเต็ปด้วย LoRA และทำช่วง denoising ได้เร็วขึ้น 4.2 เท่าตามผลทดสอบของ lvladikov

LoRA ช่วยให้ Krea 2 Turbo ร่างภาพได้ใน 2 สเต็ปจากปกติ 8 โดยช่วง denoising เร็วขึ้น 4.2 เท่า เหมาะสำหรับลอง seed และจัดองค์ประกอบ ก่อนเจนจริงที่ 4 สเต็ป

16 กันยายน 2569 · 15 นาที

Krea 2 Turbo เจนภาพได้ใน 2 สเต็ปด้วย LoRA และทำช่วง denoising ได้เร็วขึ้น 4.2 เท่าตามผลทดสอบของ lvladikov — LoRA สำหรับ Krea 2 Turbo ช่วยร่างภาพได้ใน 2 สเต็ป เพื่อหา seed และเลือกมุมภาพก่อนเจนจริง

ถ้าคุณเคยเจนภาพด้วยโมเดล Krea 2 Turbo บนเครื่องตัวเอง น่าจะคุ้นเคยดีว่าช่วงที่เสียเวลามากที่สุดไม่ใช่ตอนได้ภาพที่ถูกใจ แต่เป็นตอนงมหาภาพที่ใช้พรอมต์เดิม เปลี่ยนค่า seed ที่เป็นตัวเลขสุ่มตั้งต้นให้ได้ภาพใหม่ แล้วต้องนั่งรอโมเดลรันครบ 8 สเต็ป พอภาพยังไม่ใช่ ก็แก้คำในพรอมต์นิดหน่อยแล้วรออีก 8 สเต็ป ทำวนแบบนี้หลายสิบรอบกว่าจะเจอภาพที่นำไปใช้งานต่อได้ ที่สำคัญคือทุกรอบต้องเสียเวลารอนานเท่ากันหมด ทั้งที่เรากดทิ้งภาพส่วนใหญ่ทันทีตั้งแต่เห็นแวบแรก

สิ่งที่เข้ามาช่วยลดเวลารอตรงนี้คือ Krea2-Turbo-Distill-2step-LoRA ไฟล์ส่วนเสริมขนาดเล็กอย่าง LoRA ที่โหลดประกบกับโมเดลหลักเพื่อปรับการทำงานโดยไม่ต้องโหลดโมเดลใหม่ทั้งก้อน ช่วยให้ Krea 2 Turbo ร่างภาพเสร็จได้ใน 2 สเต็ป จากเดิมที่ต้องใช้ 8 สเต็ป ข้อมูลใน model card ของผู้พัฒนา lvladikov ระบุว่า ช่วง denoising ที่โมเดลค่อยๆ ลบสัญญาณรบกวนจนเป็นภาพนั้น ทำงานเร็วขึ้นถึง 4.2 เท่า ทั้งนี้ เป็นผลงานของนักพัฒนาอิสระที่นำโมเดล Krea 2 Turbo ที่เราเคยเล่าไว้แล้ว มาพัฒนาต่อ ไม่ใช่โมเดลทางการ และทีมงาน Krea ไม่ได้รับรอง

คำสำคัญที่สุดในหน้า model card คือคำว่า "พรีวิว" เพราะ LoRA ตัวนี้ทำมาเพื่อดราฟต์และดูภาพคร่าวๆ เท่านั้น หากต้องการภาพคุณภาพสูงสำหรับใช้งานจริง ผู้พัฒนาแนะนำให้ใช้ LoRA เวอร์ชัน 4-step ของโปรเจกต์เดียวกัน ดังนั้นประเด็นจึงไม่ใช่แค่เจนภาพเร็วขึ้นกี่เท่า แต่เป็นการเลือกว่าจะนำความเร็วระดับนี้ไปใช้วางแผนงานในขั้นตอนไหน

ความเร็ว 4.2 เท่าคือเฉพาะช่วง denoising ไม่ใช่เวลาทั้งภาพ

แผนภาพแท่งเทียบเวลาช่วง denoising ของ Krea 2 Turbo สำหรับภาพขนาด 1024×1024 โดยแต่ละช่องคือ 1 สเต็ป: 8 สเต็ป 81.4 วินาที, 2 สเต็ปที่ไม่ใส่ LoRA 20.4 วินาที ภาพยังเละ, และ 2 สเต็ปที่ใส่ LoRA 19.5 วินาที ภาพดูรู้เรื่อง — แถบ 2 สเต็ปทั้งสองแถวยาวเท่ากันพอดี LoRA จึงไม่ได้ช่วยประหยัดเวลา แต่ช่วยให้ภาพใช้ได้จากการรันเพียง 2 ครั้งเท่าเดิม

ก่อนจะดูตัวเลข เราต้องเข้าใจก่อนว่า "สเต็ป" ในโมเดลสร้างภาพคืออะไร โมเดลจะเริ่มต้นจากภาพที่เป็นสัญญาณรบกวนล้วนๆ แล้วค่อยๆ ประมวลผลซ้ำเพื่อลบสัญญาณรบกวนออกทีละชั้นจนได้ภาพที่สมบูรณ์ การประมวลผลแต่ละรอบนับเป็น 1 สเต็ป ปกติ Krea 2 Turbo จะต้องรัน 8 สเต็ปต่อภาพ แต่ LoRA ตัวนี้ปรับให้ประมวลผลจบได้ใน 2 สเต็ป ช่วงเวลาที่โมเดลคำนวณลบสัญญาณรบกวนนี้เองคือช่วง denoising ที่ผู้พัฒนาระบุว่าเร็วขึ้น 4.2 เท่า

ตัวเลขจาก model card วัดจากการเจนภาพขนาด 1024×1024 บนเครื่องของผู้พัฒนาที่ใช้ชิป Apple Silicon รันผ่านเฟรมเวิร์ก MLX ของ Apple ในฟอร์แมตความแม่นยำสูง bf16 โดยมีผลการทดสอบดังนี้

การทดสอบ	เวลาช่วง denoising	เวลาต่อ 1 สเต็ป
Turbo 8 สเต็ป (เกณฑ์อ้างอิงคุณภาพ)	81.4 วินาที	10.2 วินาที
Turbo 2 สเต็ป (ไม่ใส่ LoRA)	20.4 วินาที	10.2 วินาที
Turbo 2 สเต็ป (ใส่ LoRA ตัวนี้)	19.5 วินาที	9.8 วินาที

จุดที่น่าสังเกตอยู่ที่คอลัมน์ขวา เวลาเฉลี่ยต่อสเต็ปของแบบไม่ใส่ LoRA กับแบบใส่ LoRA แทบไม่ต่างกันเลย นั่นหมายความว่า LoRA ไม่ได้ทำให้การคำนวณแต่ละสเต็ปเร็วขึ้น ความเร็วที่เพิ่มขึ้นมาจากจำนวนสเต็ปที่ลดจาก 8 ครั้งเหลือ 2 ครั้ง LoRA ทำให้โมเดลรันเพียง 2 ครั้งก็สร้างภาพที่ดูรู้เรื่องได้ เพราะถ้าสั่งให้ Turbo ตัวเดิมๆ รันแค่ 2 สเต็ป ภาพจะยังเละและไม่พร้อมใช้งาน ผู้พัฒนายังระบุด้วยว่า LoRA แทบไม่ได้เพิ่มภาระการคำนวณต่อสเต็ปเลย ส่วนเวลาในแถวล่างที่เร็วกว่าเดิมเล็กน้อยเป็นเพียงความคลาดเคลื่อนในการวัดผล ไม่ใช่ความเร็วที่เพิ่มขึ้นจริง

ภาพเปรียบเทียบสามช่อง ภาพบุคคลผู้หญิงหน้ามีกระ ทรงผมยาวสีน้ำตาลแดง จาก Krea 2 Turbo 8 สเต็ป 2 สเต็ปแบบไม่ใส่ LoRA และ 2 สเต็ปแบบใส่ LoRA — ภาพเปรียบเทียบจาก model card โดยใช้ seed เดียวกันทั้งสามช่อง: ซ้ายคือ Turbo 8 สเต็ป, กลางคือ Turbo 2 สเต็ปแบบไม่ใส่ LoRA, และขวาคือ 2 สเต็ปแบบใส่ LoRA

ตัวเลข 4.2 เท่านี้วัดเฉพาะขั้นตอน denoising เท่านั้น แต่การเจนภาพ 1 ใบยังมีอีกสองขั้นตอนที่ไม่เกี่ยวกับจำนวนสเต็ปเลย นั่นคือขั้นตอน prompt encoding เพื่อแปลงพรอมต์เป็นตัวเลขให้โมเดลอ่าน และขั้นตอน VAE decode ที่แปลงผลลัพธ์กลับมาเป็นภาพจริง ทั้งสองขั้นตอนนี้ใช้เวลาเท่าเดิมเสมอไม่ว่าเราจะรัน 2 หรือ 8 สเต็ป ทำให้เวลารวมตั้งแต่ต้นจนจบเร็วขึ้นไม่ถึง 4.2 เท่า ยิ่งเป็นภาพขนาดเล็ก สัดส่วนเวลาของสองขั้นตอนนี้ยิ่งสูง ความเร็วรวมจึงยิ่งห่างจาก 4.2 เท่า แต่ถ้าเจนภาพขนาดใหญ่ เวลาส่วนใหญ่จะไปอยู่ที่ช่วง denoising ความเร็วรวมจึงจะขยับเข้าใกล้ 4.2 เท่ามากขึ้น

สำหรับเวลาช่วง denoising ที่ความละเอียดอื่นๆ บนเครื่องเดียวกัน ผู้พัฒนาระบุไว้สองระดับ คือ 6.4 วินาทีที่ขนาด 512×512 และ 39.8 วินาทีที่ขนาด 1440×1440

สิ่งที่ต้องแลก: สรุปข้อจำกัดจาก Known issues ของผู้พัฒนา

model card หน้านี้น่าเชื่อถือเพราะผู้พัฒนารวบรวมปัญหาที่พบไว้ในหัวข้อ Known issues อย่างตรงไปตรงมา โดยเรียงจากปัญหาที่พบบ่อยที่สุดลงมา

วัตถุขนาดเล็กหรืออยู่ไกล: เป็นจุดอ่อนที่เห็นชัดที่สุด ใบหน้าคนในฝูงชน คนที่ยืนอยู่ไกลๆ ในฉากกว้าง หรือสิ่งของหลังห้อง อาจออกมาเบลอ ซ้อน หรือผิดรูป แต่วัตถุหลักที่อยู่ใกล้และกินพื้นที่ส่วนใหญ่ของภาพ เช่น ภาพพอร์ตเทรตหรือสิ่งของเดี่ยวๆ ยังทำได้ดี
เส้นสายและรายละเอียดเล็กๆ: ขนนก รายละเอียดของทรงผม หรือตัวหนังสือบนป้าย อาจดูเบลอหรือคลาดเคลื่อนไปไม่กี่พิกเซล ปัญหานี้จะเห็นชัดในภาพขนาด 1280×1280 ขึ้นไป และอาจมีเงาขอบซ้อนจางๆ ตามแนวแขนขา
การคุมสไตล์ภาพ: พรอมต์ที่กำหนดสไตล์ภาพ เช่น ลายเส้นคมๆ รอยแปรงพู่กัน หรือผิวดินเผา โมเดลจะเก็บรายละเอียดได้ไม่แม่นยำเท่ากับคำสั่งที่บอกว่าในภาพมีสิ่งของอะไรบ้าง
การวาดวัตถุซ้ำ: ในฉากแอ็กชันที่มีความเคลื่อนไหวเยอะหรือฉากที่มีคนหนาแน่น อาจพบปัญหานิ้วหรือมืองอกเกิน มีสิ่งของที่ถือซ้ำซ้อน หรือมีคนหน้าตาเหมือนกันหลายคนในฝูงชน
องค์ประกอบต่างจากเวอร์ชัน 8 สเต็ป: แม้จะใช้ seed เดียวกัน การจัดเฟรม ท่าทางตัวละคร หรือตำแหน่งของวัตถุ ก็อาจไม่เหมือนกับภาพที่ได้จาก 8 สเต็ป
ผิวสัมผัสและสี: ภาพขนาดใหญ่อาจมีผิวที่ดูเรียบเนียนเกินไปและสีซีดกว่าภาพต้นแบบเล็กน้อย เช่น กระบนใบหน้าจะรวมกันเป็นปื้นแทนที่จะเป็นจุดเล็กๆ ที่แยกจากกันชัดเจน
เกรนภาพ: ยังคงมีเกรนละเอียดหลงเหลืออยู่บนวัตถุที่มีพื้นผิวซับซ้อนในภาพขนาดใหญ่ แต่เบาบางลงมากเมื่อเทียบกับเช็คพอยต์ซึ่งเป็นไฟล์โมเดลรุ่นที่บันทึกไว้ก่อนหน้า

ข้อจำกัดเรื่ององค์ประกอบภาพเป็นเรื่องสำคัญมาก เพราะหมายความว่า ภาพจากโหมด 2 สเต็ปไม่ใช่ภาพเดิมของ 8 สเต็ปที่ลดคุณภาพลง แต่เป็นภาพคนละใบกันเลย ผู้พัฒนาอธิบายว่า 2 สเต็ปคือการเลือกเส้นทางลัดจากจุดเริ่มต้นสัญญาณรบกวนเดียวกัน โดยตัว LoRA เทรนมาให้สร้างภาพตามที่คาดว่า Turbo 8 สเต็ปควรจะวาด แทนที่จะลอกเลียนขั้นตอนเดิมทีละจุด ภาพที่ได้จึงคมชัด ไม่เบลอมัว แต่ก็อาจเลือกทิศทางต่างไปจากภาพต้นฉบับ ผู้พัฒนาจึงแนะนำให้มองภาพ 8 สเต็ปเป็นเกณฑ์อ้างอิงคุณภาพเท่านั้น ไม่ใช่ภาพที่โหมด 2 สเต็ปจะวาดออกมาได้เหมือนกันทุกอย่าง

ภาพเปรียบเทียบสามช่อง ถนนกลางคืนฝนตกมีป้ายไฟนีออน จาก Krea 2 Turbo 8 สเต็ป 2 สเต็ปแบบไม่ใส่ LoRA และ 2 สเต็ปแบบใส่ LoRA — ตัวอย่างที่ใช้ seed และพรอมต์เดียวกัน: ภาพช่องขวา (2 สเต็ปใส่ LoRA) จัดวางถนนและป้ายไฟคนละแบบกับช่องซ้าย (8 สเต็ป) และยังเก็บรายละเอียดคนตัวเล็กบนถนนได้ไม่คมชัดเท่า

นี่คือข้อจำกัดที่ต้องเตรียมรับมือ สมมติคุณใช้ 2 สเต็ปสุ่มหา seed จนได้ท่าทางและมุมกล้องที่ถูกใจเป๊ะ แล้วนำ seed นั้นไปรันต่อที่ 8 สเต็ปเพื่อทำภาพจริง ภาพสุดท้ายที่ได้อาจเปลี่ยนท่าทาง ขยับเฟรม หรือวางตำแหน่งของไม่ตรงกับภาพร่างที่เลือกไว้ สิ่งที่ 2 สเต็ปช่วยเราได้จริง คือการหาพรอมต์ที่ลงตัวและการดูแนวทางองค์ประกอบคร่าวๆ ส่วนเลข seed เป็นเพียงจุดตั้งต้นที่ดี ไม่ใช่หลักประกันว่าจะได้ภาพออกมาเหมือนเดิมทุกจุด

2-step ใช้สำหรับร่างภาพ ส่วน 4-step ใช้ทำงานจริง

แผนภาพลำดับการใช้ Krea 2 Turbo กับ LoRA: โหลดไฟล์ LoRA และ Workflow json แล้วรันพรอมต์เดิมที่ 2 สเต็ป จากนั้นวนซ้ำด้วยการสุ่ม seed และแก้คำในพรอมต์ขณะร่างภาพ ก่อนสลับไป 4-step หรือ 8 สเต็ปเพื่อทำภาพจริงเพียงครั้งเดียว — รอบที่ต้องวนซ้ำหลายสิบครั้งใช้ 2 สเต็ปทั้งหมด ส่วนภาพจริงเจนเพียงครั้งเดียว และต้องเผื่อใจไว้ด้วยว่าภาพอาจต่างจากภาพร่างบ้าง

ผู้พัฒนาสรุปแนวทางการใช้งานไว้สั้นและชัดเจนมาก คือ 2-step เหมาะสำหรับพรีวิวและดราฟต์ภาพ ส่วนงานที่ต้องการคุณภาพให้นำไปทำต่อด้วย Krea2-Turbo-Distill-4step-LoRA โปรเจกต์ก่อนหน้านี้ของผู้พัฒนาคนเดียวกัน โดยโมเดลตัวนั้นจะลดการรัน Turbo จาก 8 สเต็ปเหลือ 4 สเต็ป และข้อมูลใน model card ระบุว่าช่วยให้เวลารวมทั้งภาพที่ขนาด 1024×1024 เร็วขึ้นประมาณ 1.6 เท่า (จาก 88.7 วินาที เหลือ 54.5 วินาที)

จุดที่ต้องระวังคือ อย่าเอาตัวเลขความเร็วทั้งสองมาเทียบกันโดยตรง เพราะ 1.6 เท่าของรุ่น 4-step วัดจากเวลาทั้งภาพตั้งแต่ส่งพรอมต์จนได้ไฟล์สำเร็จ ส่วน 4.2 เท่าของรุ่น 2-step วัดเฉพาะช่วง denoising เท่านั้น ถ้าจะเปรียบเทียบ ให้เทียบที่ลักษณะการใช้งาน ผู้พัฒนามั่นใจว่ารุ่น 4-step ให้คุณภาพสำหรับงานจริง ส่วนรุ่น 2-step เหมาะกับงานร่างเท่านั้น

การเลือกใช้จึงขึ้นอยู่กับรูปแบบงานของคุณเอง หากคุณต้องดราฟต์ภาพหลายสิบแบบเพื่อเทียบไอเดียหรือส่งให้ลูกค้าเลือกก่อนลงมือทำจริง โหมด 2-step จะช่วยประหยัดเวลาที่เสียไปกับภาพที่ต้องทิ้งได้มากที่สุด แต่ถ้างานของคุณต้องการเจนภาพเพียงครั้งเดียวแล้วนำไปใช้ทันที การเลือกใช้ 4 สเต็ปหรือ 8 สเต็ปตั้งแต่แรกจะคุ้มค่ากว่า เพราะไม่ต้องเสียเวลาเจนภาพร่างซ้ำอีกรอบ

นอกจากนี้ ผู้พัฒนายังเสนออีกหนึ่งทางเลือก คือนำสเต็ปที่ประหยัดได้ไปเพิ่มความละเอียดของภาพแทนความเร็ว ภาพที่ใหญ่ขึ้นจะช่วยให้วัตถุชิ้นเล็กๆ ในเฟรมมีพิกเซลมากขึ้น และการเรนเดอร์ขนาด 2048×2048 ที่เป็นความละเอียดสูงสุดที่ Krea แนะนำ ก็ทำได้ง่ายขึ้นเพราะใช้เวลาเพียงหนึ่งในสี่จากปกติ แต่ถ้าตั้งค่าความละเอียดเกิน 2048×2048 ขึ้นไป ตัวโมเดล Krea 2 เองมักจะเริ่มวาดวัตถุซ้ำในฉาก ไม่ว่าจะใส่ LoRA หรือไม่

หมายเหตุใช้กับ Krea 2 Raw ได้ แต่ถือเป็นผลพลอยได้

แม้ LoRA ตัวนี้จะเทรนขึ้นมาเพื่อใช้กับ Turbo โดยเฉพาะ แต่ก็สามารถโหลดใส่โมเดลพี่น้องอย่าง Krea 2 Raw ได้เช่นกันเนื่องจากใช้สถาปัตยกรรมเดียวกัน ผู้พัฒนาย้ำว่าเป็นเพียงผลพลอยได้ ไม่ใช่โหมดการทำงานที่รองรับอย่างเป็นทางการ โดยต้องเริ่มที่ 7 สเต็ปขึ้นไป และผลลัพธ์ยังไม่แน่นอน ขึ้นอยู่กับประเภทวัตถุและพรอมต์ที่ใช้งาน

วิธีติดตั้งใน ComfyUI: ใช้ Node พื้นฐาน และตั้งค่า cfg เป็น 1.0

ในหน้า model card มีวิธีใช้งานบนโปรแกรมเจนภาพยอดนิยมอย่าง ComfyUI ไว้อย่างครบถ้วน โดยไม่ต้องติดตั้งโหนดเสริมหรือ Custom Node เพิ่มเติมแม้แต่อันเดียว สามารถใช้โหนดพื้นฐานที่มาพร้อมกับโปรแกรมได้ทั้งหมด รองรับการรันแบบ bf16 เต็มรูปแบบโดยไม่ต้อง Quantize เพื่อลดขนาดโมเดล ทั้งบนการ์ดจอที่รองรับ CUDA, Apple Silicon และ CPU

ไฟล์ที่จำเป็นต้องใช้มีทั้งหมด 4 ไฟล์ โดย 3 ไฟล์หลังเป็นโมเดลของ Krea 2 Turbo ถ้าคุณรัน Turbo ใน ComfyUI อยู่แล้วก็จะมีไฟล์เหล่านี้ครบถ้วน

ไฟล์	ดาวน์โหลดจาก	นำไปวางที่
`krea2_turbo_2step_rank_64_lora_comfyui.safetensors`	หน้า LoRA ตัวนี้	`ComfyUI/models/loras/`
`krea2_turbo_bf16.safetensors`	Comfy-Org/Krea-2	`ComfyUI/models/diffusion_models/`
`qwen3vl_4b_bf16.safetensors`	Comfy-Org/Krea-2	`ComfyUI/models/text_encoders/`
`qwen_image_vae.safetensors`	Comfy-Org/Krea-2	`ComfyUI/models/vae/`

จากนั้นให้ดาวน์โหลดไฟล์ผังการทำงานหรือ Workflow ที่แนบมาในหน้าเดียวกัน ชื่อไฟล์ krea2_turbo_2step_lora_t2i.json นำไปเปิดใน ComfyUI จะได้การตั้งค่าที่พร้อมใช้งานทันที: steps 2, cfg 1.0, sampler euler, scheduler simple และ LoRA strength 1.0

ค่า strength 1.0 คือค่ามาตรฐานที่ผู้พัฒนาใช้เทรน LoRA มา ถ้าตั้งค่าต่ำกว่านี้ ตัว LoRA จะดึงรายละเอียดได้ไม่เต็มที่ ภาพจะกลับไปคล้ายกับตอนรัน 2 สเต็ปแบบไม่ใส่ LoRA แต่ถ้าตั้งเกิน 1.5 ขึ้นไป ผู้พัฒนาไม่แนะนำและไม่ได้ทดสอบผลไว้

คำเตือนค่า cfg ใน ComfyUI ต้องเป็น 1.0 ไม่ใช่ 0.0

LoRA ตัวนี้ทำงานในรูปแบบที่ไม่ใช้ค่า CFG ซึ่งเป็นค่ากำหนดให้ภาพตรงตามพรอมต์มากน้อยแค่ไหน แต่ละโปรแกรมจึงตั้งค่าคำว่า "ไม่ใช้ CFG" แตกต่างกัน ใน ComfyUI จะใช้ค่า 1.0 ซึ่งหมายถึงให้โมเดลประมวลผลเพียงรอบเดียวโดยไม่มี CFG คอยกำกับภาพ ส่วนไลบรารี Diffusers จะใช้ค่า 0.0 ในความหมายเดียวกัน หากคุณตั้งค่าเป็น 0.0 ใน ComfyUI ตามตัวอย่างโค้ดของ Diffusers ผลลัพธ์ที่ได้จะไม่ถูกต้อง

ข้อควรระวังอีกสองเรื่องที่ model card ระบุไว้: ข้อแรก โมเดลหลักรุ่น fp8_scaled ไม่สามารถรันบน Apple Silicon ได้ เนื่องจากตัวประมวลผลบนชิป Apple อย่าง MPS ยังไม่รองรับชนิดข้อมูลตัวเลข Float8_e4m3fn แต่โมเดลรุ่นย่ออื่นๆ ของ Turbo ยังใช้งานได้ตามปกติ ข้อสอง ถ้าเคยดาวน์โหลด LoRA ตัวนี้ไว้ก่อนวันที่ 14 กันยายน ต้องดาวน์โหลดไฟล์ใหม่มาทับตัวเดิม เพราะเช็คพอยต์ล่าสุด chk00017464 มาแทนที่ chk00013663 ภายใต้ชื่อไฟล์เดิม ผู้พัฒนาใช้วิธีนำเช็คพอยต์ใหม่มาวางทับไฟล์เดิมเสมอ ทำให้ไฟล์ในเครื่องของคุณไม่อัปเดตโดยอัตโนมัติ

เบื้องหลังโปรเจกต์: พัฒนาคนเดียว ใช้การ์ดจอ RTX 3090 ใน 7 วัน

เบื้องหลังโปรเจกต์นี้ค่อนข้างเรียบง่ายและตรงไปตรงมา ผู้พัฒนาลงมือเทรนโมเดลด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์ที่ใช้การ์ดจอ RTX 3090 เพียงใบเดียว ใช้เวลาเทรน 7 วันนับตั้งแต่เริ่มโปรเจกต์ 2-step จนได้เช็คพอยต์นี้ โดยนำตัวอย่างการเทรน 78,000 ชุดจากโปรเจกต์ 4-step เดิมมาต่อยอด แล้วเทรนเพิ่มอีก 17,464 ชุดในขั้น 2-step และปัจจุบันยังคงเทรนต่อเนื่อง โดยจะอัปเดตเช็คพอยต์ใหม่เข้ามาแทนที่เมื่อผลลัพธ์ดีขึ้นจริง พร้อมกันนี้ผู้พัฒนายังแย้มว่าอาจทำ LoRA แบบ 1-step แยกออกมาเป็นโปรเจกต์ถัดไป

ด้านลิขสิทธิ์ โมเดลนี้ไม่ได้ใช้สัญญาอนุญาตแบบเปิดอย่าง MIT หรือ Apache เนื่องจากเป็นผลงานดัดแปลงต่อยอดของ Krea 2 Turbo จึงต้องอยู่ภายใต้ Krea 2 Community License Agreement เดียวกับโมเดล Krea 2 Turbo ทั้งหมด ทั้งนโยบายการใช้งาน เกณฑ์รายได้สำหรับการนำไปใช้เชิงพาณิชย์ และข้อกำหนดในการคัดกรองเนื้อหา ใครที่ใช้ Turbo ได้อยู่แล้ว ก็ใช้ LoRA ตัวนี้ได้ภายใต้เงื่อนไขเดียวกัน

เริ่มต้นทดลองด้วยพรอมต์เดิมที่เคยใช้

ถ้าติดตั้ง Krea 2 Turbo บน ComfyUI ไว้อยู่แล้ว สิ่งที่ทำได้ทันทีคือโหลดไฟล์ LoRA และไฟล์ Workflow json มาเปิดใช้งาน จากนั้นนำพรอมต์ที่คุณเคยเจนภาพไว้แล้วมารันใหม่ที่ 2 สเต็ป ลองสุ่มเปลี่ยน seed และปรับแก้คำในพรอมต์ไปเรื่อยๆ จนได้ทิศทางองค์ประกอบภาพที่ชอบ แล้วค่อยสลับไปใช้ 4-step หรือ 8 สเต็ปเพื่อสร้างภาพจริงที่จะนำไปใช้งาน โดยเตรียมใจไว้ว่าภาพสุดท้ายอาจมีรายละเอียดและตำแหน่งขยับไปจากภาพร่างบ้าง

สเต็ปที่ประหยัดไปไม่ได้ช่วยให้ภาพสวยขึ้น แต่ช่วยให้ "ต้นทุนเวลา" ในการทิ้งภาพที่ไม่ชอบต่ำลง จนคุณกล้าทดลองและกดทิ้งภาพได้บ่อยขึ้น และนั่นคือจุดเริ่มต้นที่ช่วยให้ผลงานภาพส่วนใหญ่มีคุณภาพดีขึ้น

ที่มา:

Krea2-Turbo-Distill-2step-LoRA · Hugging Face model card จาก lvladikov
Krea2 Turbo Distill 2-step LoRA — new checkpoint (reddit thread) จาก r/StableDiffusion
Krea2-Turbo-Distill-4step-LoRA · Hugging Face model card จาก lvladikov

เครื่องมือ & สกิล โมเดล AI Local LLM

แชร์Facebook X LINE

อีบุ๊คฟรี

ชอบเรื่องแนวนี้ มีอีบุ๊คฟรีให้อ่านต่อ

สร้าง Claude Skill แบบไม่ต้องรู้โค้ด คู่มือสร้าง Claude Skill ของคุณเองด้วยการคุยกับ Claude Code เป็นภาษาไทย

กดสมัครแล้วเราจะส่งเทคนิค AI และของแจกใหม่ๆ ให้ทางอีเมล เลิกรับได้ตลอด

หนังสือแนะนำ

Claude Cowork · The Business Playbook

ลด 44%

ฉบับภาษาไทย 15 บท เรียนรู้ผ่านโปรเจกต์จำลองต่อเนื่องทั้งเล่ม ตั้งแต่ตั้งค่า Workspace จัดการไฟล์ เชื่อมแอป ตั้งระบบอัตโนมัติ จนถึงสร้าง Plugin

฿1,400฿2,500

สั่งซื้อหนังสือ

ทีมผู้เขียนVibe Coding Thailand

สอนใช้ AI กับงานจริงเป็นภาษาไทย ผ่านบทความ คอร์ส และเครื่องมือที่สร้างด้วย AI

$ tail -f journal.log

อ่านต่อจากเรื่องนี้

TOOLS

31 ส.ค. 2569 · 14 นาที · อ่าน 9 ครั้ง

oMLX เซิร์ฟเวอร์ LLM บน Mac เก็บแคชประวัติแชตไว้ใน SSD ข้ามการรีสตาร์ตเซิร์ฟเวอร์ Product Hunt ชูว่าเอเจนต์ตอบใน 5 วินาทีแทน 90

TOOLS

4 ก.ย. 2569 · 11 นาที · อ่าน 26 ครั้ง

LLMobi คือแอป Android ขนาด 7.2 MB ที่โหลดโมเดล AI ลงมือถือ แล้วคุยต่อได้แม้ปิดเน็ต

MODELS

6 ก.ย. 2569 · 12 นาที · อ่าน 71 ครั้ง

ผลทดสอบชุดแรกชี้ว่า GPT-6 Astra จับบั๊กข้ามไฟล์ได้ดีขึ้น แต่เมื่อใช้โทเคนเท่ากัน มีค่าใช้จ่ายสูงกว่า Sol 2.5 เท่า

ดูบทความทั้งหมด

$ open facebook.com/groups

คุยกันต่อในกลุ่ม

ถาม-ตอบเรื่องการใช้ AI กับงานจริง กันทุกวัน · เข้าฟรี

เข้ากลุ่ม Facebook

$ cat blog/[slug].md