Krea 2(K2)는 Krea가 공개한 오픈 가중치 텍스트-이미지(text-to-image) 파운데이션 모델 패밀리다. 단일한 “예쁜 기본 스타일”로 수렴하는 이미지 생성 모델의 한계를 줄이고, 사용자가 스타일·무드·구도 공간을 넓게 탐색하도록 설계됐다.
모델 라인업
| 모델 | 용도 |
|---|---|
| K2 Raw | 증류 전 베이스 모델. 파인튜닝과 후학습 연구에 적합 |
| K2 Turbo | 가이던스·타임스텝 증류를 거친 빠른 few-step 생성 모델 |
Krea는 모델 가중치와 추론 코드를 허용적인 라이선스로 공개한다고 밝혔다. 기술 보고서 기준 Krea 2는 Artificial Analysis 텍스트-이미지 리더보드 상위 10위권, 독립 랩 모델 중 2위권 성능을 주장한다.
차별점
| 영역 | Krea 2의 방향 |
|---|---|
| 데이터 | 넓은 세계 지식과 스타일 커버리지를 갖춘 대규모 큐레이션 |
| 아키텍처 | 단순한 DiT 기반에 GQA, sigmoid-gated attention, RMSNorm, Qwen3-VL 텍스트 인코더 등 적용 |
| 후학습 | SFT, 선호 최적화, RL을 결합해 출력 분포를 점진적으로 다듬음 |
| 프롬프트 확장 | 짧은 사용자 프롬프트를 의도는 유지하면서 더 풍부한 시각 설명으로 변환 |
| 스타일 레퍼런스 | 하나 이상의 참조 이미지에서 스타일·무드를 가져오되 콘텐츠 누출을 줄이는 제어 시스템 |
언제 쓰면 좋은가
- 브랜드·콘셉트 아트처럼 단일 결과보다 여러 시각 방향을 탐색해야 하는 작업
- 오픈 가중치 기반으로 자체 파인튜닝·후학습 실험을 하려는 이미지 생성 연구팀
- 텍스트 프롬프트만으로 설명하기 어려운 스타일을 레퍼런스 이미지로 제어하려는 크리에이터
Replicate에서 모델 고르기
Replicate 기준 Krea 2는 Large, Medium, Medium Turbo로 나뉜다. Large는 Medium보다 두 배 이상 크고 post-training이 덜 강해 photorealism, 필름 그레인, motion blur, raw한 텍스처에 유리하다. Medium은 더 작고 빠르며, 일러스트·애니메이션·페인팅처럼 안정된 스타일 출력에 맞다. Medium Turbo는 가장 빠른 증류 버전으로, 낮은 비용으로 캠페인 방향이나 그래픽 스타일을 반복 탐색할 때 적합하다.
import Replicate from "replicate";
const replicate = new Replicate();
const output = await replicate.run("krea-ai/krea-2-medium", {
input: {
prompt: "Close-up portrait, soft amber rim light, shallow depth of field, film grain",
aspect_ratio: "4:5",
},
});짧은 프롬프트로도 기본 미감이 강하게 들어가는 편이므로, 처음부터 긴 키워드 묶음을 넣기보다 주제, 무드, 매체, 비율을 명확히 잡고 변형을 보는 방식이 좋다.
한계와 주의점
Krea 2는 이미지 생성의 창의적 탐색성을 강조하지만, 기술 보고서의 대부분은 Krea 자체 평가와 인프라 설명에 기반한다. 실제 제품 적용 전에는 브랜드 일관성, 텍스트 렌더링, 인물·저작권 정책, 상업 라이선스 조건을 별도로 확인해야 한다.
관련 문서
- gpt-image-2 — 텍스트 정확도와 2K 해상도를 강조한 OpenAI 이미지 생성 모델
- qwen-image-2 — 2K 생성·편집과 타이포그래피에 강한 Qwen 이미지 모델
- hidream-o1-image — 픽셀·텍스트를 단일 토큰 공간에서 처리하는 오픈 이미지 생성 모델
- bonsai-image-4b — 1비트·3진 양자화로 iPhone에서 돌아가는 이미지 생성 모델
참고 자료
- Krea 2 Technical Report — Krea (2026-06-23)
- Krea 2 is your model for aesthetics — Replicate Blog (2026-06-23)