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在线Krea · 审美第一的图像生成2 个端点

Krea API — Krea 2 Turbo 图像生成和 LoRA

Krea API 中心将 Krea 2 Turbo 和 Krea 2 Turbo LoRA 纳入一个可搜索的 Muapi 目录中。从文本生成美观第一的图像、转换参考图像或以原生 1K 和 2K 分辨率应用自定义 LoRA 适配器。

克里亚2涡轮

快速生成美观优先的图像1 个模型
文生图在线精选
克里亚2涡轮

Krea 2 Turbo

Generate aesthetic-first 1K or 2K images from a prompt, or transform a reference image with adjustable strength and a wide range of aspect ratios.

1k / 2k · 15 ratios快速
$0.015–$0.026/image
体验模型

Krea 2 Turbo LoRA

自定义 LoRA 图像生成和重新设计1 个模型
LoRA 支持在线
Krea 2 Turbo LoRA

Krea 2 Turbo LoRA

Generate or restyle images with up to three custom LoRA adapters at native 1K or 2K resolution, with optional reference-image strength control.

1k / 2k · 15 ratios快速
$0.015–$0.026/image
体验模型

什么是 Krea API?

Krea 2 Turbo 是一种美学优先的图像模型,用于快速文本到图像和图像到图像的工作流程。当提供源图像时,标准端点会生成或转换原始 1K 或 2K 分辨率的图像,并且强度可调节。

Krea 2 Turbo LoRA 在同一代工作流程中添加了多达三个定制 LoRA 适配器。两个端点均支持 15 种宽高比、1K/2K 分辨率层、可选参考图像、强度控制和确定性种子。定价为每 1K 图像 0.015 美元或每 2K 图像 0.026 美元。

Krea API 功能

快速审美生成

根据提示以原始 1K 或 2K 分辨率创建高保真图像。

Reference-image transformation

传递 image_url 并将图像到图像工作流程的强度从 0 调整到 1。

定制 LoRA 适配器

应用最多三个 LoRA 对象,其路径和比例范围为 0 到 4。

灵活的框架

有 15 种宽高比可供选择,包括纵向、横向、全景和超宽格式。

Krea workflows

Rapid concept iteration

在改变提示、种子、分辨率和框架的同时快速生成精美的视觉方向。

品牌和性格的一致性

将 Krea 2 Turbo LoRA 与自定义适配器一起使用,以实现可重复的样式、角色或活动资产。

Reference-led restyling

从现有图像开始,调整强度以平衡源保留与创造性改变。

快速入门 - Krea API 代码示例

使用您的 Muapi 密钥提交 Krea 2 Turbo 图像任务,接收请求 ID,并轮询共享预测端点以获取生成的图像 URL。

1. Submit a Krea job

该示例调用 Krea 2 Turbo,并提供所需的提示、宽高比、分辨率和种子。添加 image_url 和图像到图像的强度,或切换到 krea-v2-turbo-lora 并包含用于自定义适配器的 loras。

2. 轮询结果

轮询直到任务完成,然后从结果响应中读取生成的图像 URL。

Krea API FAQ

哪些 Krea 端点可用?

Muapi 列出了用于快速提示和参考图像生成的 krea-v2-turbo,以及用于使用自定义 LoRA 适配器实现相同工作流程的 krea-v2-turbo-lora。

Krea 2 Turbo 可以转换现有图像吗?

是的。传递可选的 image_url 并将强度设置为 0 到 1 之间,以控制源重新绘制的自由度。

Krea 可以使用多少个 LoRA?

Krea 2 Turbo LoRA 最多接受三个 LoRA 对象。每个对象可以指定一个路径和从 0 到 4 的比例。

支持哪些分辨率和宽高比?

两个端点均支持 1k 和 2k 输出层以及从方形和纵向格式到 21:9 和 9:21 的 15 种宽高比。

韩国的价格是怎样的?

两个 Krea 端点每 1K 图像的成本为 0.015 美元,每 2K 图像的成本为 0.026 美元。

与 Krea 一起构建

通过一个 Muapi API 密钥连接快速美学生成、参考图像转换和自定义 LoRA 工作流程。