Krea 2
Krea 2の「Turbo」をComfyUIで動かすには、13.4GBのVRAMが必要です。公式テンプレートの最も大きい工程（拡散）の値で、ファイルサイズは2026年10月16日に取得しました。余裕をもって読み込める最小のGPUはRTX 5080（16GB）で、テンプレートのダウンロードは18.6GBです。
- 開発
- Krea
- ライセンス
- Krea 2 Community License
- 公開
- 2026年6月
- サイズ取得日
- 2026年10月16日
最大の工程は、ComfyUIのテンプレートが読み込むファイルの正確なサイズから計算しています（LoRAは含みません）。生成用の作業メモリは、これとは別に必要です。 ComfyUI 必要VRAMチェッカーで開く
最大の工程は、ComfyUIのテンプレートが読み込むファイルの正確なサイズから計算しています（LoRAは含みません）。生成用の作業メモリは、これとは別に必要です。 ComfyUI 必要VRAMチェッカーで開く
GPUごとに使えるファイル
メモリ容量ごとに、そのGPUでの最良のファイル（余裕をもって読み込める、最も精度の高い拡散モデルのファイル。ほかに収まるファイルがない場合に限り、ぎりぎり収まるファイル）と、サンプリング中に作業用メモリとして残る容量を示します。大きいGPUでは、上の答えが前提とするComfyUIのテンプレートのファイルより、精度の高いファイルになることがあります。「ストリーミング」は、最も小さいファイルでもGPUのメモリより大きいという意味で、その場合もComfyUIはシステムRAMから実行しますが、速度は落ちます。FP4のファイルは、ネイティブに扱えるBlackwell世代のGPUにだけ割り当てています。
Turbo
ComfyUIの「Turbo」のテンプレート：拡散モデルはFP8 scaled、テキストエンコーダはFP8 scaled。工程ごとの容量は、テキストエンコーダが5.2GB、拡散が13.4GBです。ダウンロードは18.6GBです。
計算・2026年10月16日Raw
ComfyUIの「Raw」のテンプレート：拡散モデルはBF16、テキストエンコーダはFP8 scaled。工程ごとの容量は、テキストエンコーダが5.2GB、拡散が26.5GBです。ダウンロードは31.8GBです。
計算・2026年10月16日ほかのGPUで確かめるときや、ファイルを手動で選ぶときは、ComfyUI 必要VRAMチェッカーを使ってください。LoRAやカスタムノードを加えた自分のワークフローなら、ComfyUIワークフローチェッカーにドロップして確かめられます。
どこで動かすか
Turbo
料金は税抜きのオンデマンド価格で、2026年10月16日〜19日に取得したものです。
Raw
ComfyUIのKrea 2の「Raw」のワークフローは最大26.5GB必要で、24GBのGPUでは作業用の余裕をもって収まりません。48GBのGPUなら収まります。ComfyUIをクラウドで動かす方法の比較もご覧ください。
料金は税抜きのオンデマンド価格で、2026年10月19日に取得したものです。
モデルについて
Krea 2は、Kreaのオープンな画像生成モデルです。Kreaが2026年6月に公開したオープンな画像生成モデルで、120億パラメータのTransformerに2つのバージョンがあります。TurboはKrea自身の例では8ステップでサンプリングし、ComfyUIのテンプレートが読み込むのもこちらです。Rawは蒸留していないモデルで、LoRAの学習に使われるのはこちらです。
Turbo：12B · Raw：12B テキストエンコーダ：Qwen3-VL 4B Krea 2 Community License 2026年6月公開
得意なこと
- 1Kから2Kまでの画像
- スタイルの作り込み：Comfy-Orgが、Krea自身のLoRAのセットをモデルと一緒に再パッケージしています。
- BF16の元ファイルの約半分の大きさのFP8・INT8ファイル
注意点
- 商用利用できるのは、直近12か月の会社の売上が100万米ドル未満の間だけです。
- NVFP4とMXFP8のファイルはBlackwell世代のGPU（RTX 50、RTX PRO 6000）向けです。それより前の世代では、FP8かINT8を使ってください。
- Kreaは、必要VRAMの数値を公表していません。
ComfyUIが読み込むKrea 2の全ファイル
サイズは、Hugging Faceが報告する正確なバイト数で、2026年10月16日に取得しました。「テンプレート」と付いたファイルは、ComfyUI公式のワークフローがダウンロードするものです。
| 構成要素 | 精度 | サイズ | バージョン | ファイル |
|---|---|---|---|---|
| 拡散モデル | BF16 | 26.28GB | Turbo | krea2_turbo_bf16.safetensors |
| 拡散モデル | FP8 scaled · テンプレート | 13.14GB | Turbo | krea2_turbo_fp8_scaled.safetensors |
| 拡散モデル | INT8 ConvRot | 13.49GB | Turbo | krea2_turbo_int8_convrot.safetensors |
| 拡散モデル | MXFP8 | 13.53GB | Turbo | krea2_turbo_mxfp8.safetensors |
| 拡散モデル | NVFP4 | 7.67GB | Turbo | krea2_turbo_nvfp4.safetensors |
| 拡散モデル | BF16 | 26.28GB | Raw | krea2_raw_bf16.safetensors |
| 拡散モデル | FP8 scaled | 13.14GB | Raw | krea2_raw_fp8_scaled.safetensors |
| 拡散モデル | INT8 ConvRot | 13.49GB | Raw | krea2_raw_int8_convrot.safetensors |
| テキストエンコーダ | BF16 | 8.88GB | 共通 | qwen3vl_4b_bf16.safetensors |
| テキストエンコーダ | FP8 scaled · テンプレート | 5.24GB | 共通 | qwen3vl_4b_fp8_scaled.safetensors |
| VAE | BF16 · テンプレート | 0.25GB | 共通 | qwen_image_vae.safetensors |
Kreaが示す必要VRAM
Kreaは、どちらのモデルカードにもGitHubのREADMEにも、必要VRAMの数値を載せていません。最も近い記述は「Architecture: Diffusion Transformer with 12 billion parameters」（訳：アーキテクチャ：120億パラメータのDiffusion Transformer）です（出典）。
メーカーの数値とこのページの数値は、測っているものが違います。メーカーの数値は、自社のスクリプトを既定の解像度で動かしたときのもので、作業用メモリも含みます。このページは各工程が保持する重みを数えており、こちらは正確です。作業用メモリは、解像度とアテンションのカーネルによって変わり、モデルごとに公表しているところもないため、残りの容量として示しています。読み込めるファイルで生成中にメモリが足りなくなったら、精度を下げる前に解像度を下げてください。ComfyUIのREADMEには、重みのストリーミングによって「can run even the biggest open source models on as low as 4GB vram + 8GB ram」（訳：最大級のオープンソースモデルでも、VRAM 4GB＋RAM 8GBという少ない構成で動かせる）とあります（出典）。つまり「ストリーミング」は、遅くなるだけで、動かないという意味ではありません。
Krea 2のLoRA学習
載せているのは、トレーナー自身のドキュメントが必要VRAMを示している構成だけです。設定によって数値は大きく変わるので、数値をうのみにする前に「設定」の列を確認してください。
| トレーナー | VRAM | 設定 | 出典 |
|---|---|---|---|
| diffusion-pipe · Raw | 24GB | ランク32・512ピクセル、モデルはFP8で保持 | ドキュメント |
よくある質問
- Krea 2にVRAMはどれくらい必要？
- ComfyUI公式の「Turbo」のワークフローでは、最も大きい工程は拡散で13.4GB、ワークフロー全体のダウンロードは18.6GBです。生成時の作業用メモリはこれとは別に必要で、解像度に応じて増えます。Kreaは必要VRAMの数値を公表していません。
- 8GBのVRAMでKrea 2は動く？
- 全体は収まりません。ここで最も小さいFP8 scaledのファイル（13.1GB）でも、最も大きい工程で13.4GB必要で、8GBを超えます。それでもComfyUIは、システムRAMから重みをストリーミングして実行できます。動きはしますが、遅くなります。
- 12GBのVRAMでKrea 2は動く？
- 全体は収まりません。ここで最も小さいFP8 scaledのファイル（13.1GB）でも、最も大きい工程で13.4GB必要で、12GBを超えます。それでもComfyUIは、システムRAMから重みをストリーミングして実行できます。動きはしますが、遅くなります。
- 16GBのVRAMでKrea 2は動く？
- 動きます。FP8 scaledのファイルなら、最も大きい工程（拡散）が13.4GBで、16GBに読み込んだうえで作業用メモリとして2.6GB残ります。
- どのKrea 2のファイルをダウンロードすればいい？
- お使いのGPUに全体が収まるなかで、最も精度の高いファイルです。24GBのGPUならFP8 scaledのファイル（13.1GB）です。ComfyUIのテンプレートがダウンロードするのは、FP8 scaledの拡散モデルとFP8 scaledのテキストエンコーダです。FP4のファイル（NVFP4）はBlackwell世代のGPU（RTX 50、RTX PRO 6000、DGX Spark）向けです。それより前の世代では、FP8かINT8を使ってください。
- ファイルとサイズ：Hugging FaceのComfy-Org/Krea-2。Hugging FaceのAPIから取得しています。テンプレートのファイル：ComfyUIのKrea 2ガイド（英語）。
- モデルとライセンス：krea/Krea-2-TurboとKrea 2 Community License。
- GPUのメモリ：各メーカーの仕様で、各GPUページと同じ値です。チェッカーの対象はNVIDIAのGPUです。ComfyUIはAMDやAppleシリコンでも動きますが、ファイル形式や速度が異なるため、ここでは容量を算出していません。
- 収まりの判定：使えるメモリの85%未満なら全体が収まる、95%まではぎりぎり収まるとしています。LLMのページと同じ基準です。
- 料金：各事業者の料金ページで、それぞれ横に記した日付に取得したものです。Comfy Cloudの答えは、そのバージョンの、組み込みのノードだけを使うComfyUI公式のテンプレートにもとづいており、テンプレートを確認したバージョンにだけ表示しています。