Krea 2 Turbo: в любительском тесте 34 из 77 женщин вышли ню или топлес

В любительском тесте Krea 2 Turbo 34 из 77 полноростовых изображений женщин вышли обнажёнными или топлес. Автор не задавал одежду. А фраза «полностью одета» срабатывала не всегда. Для креатора это вполне практическая проблема: один нежелательный кадр может испортить серию или попасть в клиентское превью.

Автор Reddit-поста u/matcheal сравнил 77 национальностей на семи промптах, сохраняя один seed. Его тест показывает, что пробелы в описании модель заполняет по-своему. Если результат важен, задавайте нужные детали прямо. Цифры относятся к одному эксперименту и не описывают все сценарии работы Krea.

Тест Krea 2 Turbo показывает, что одежду нужно задавать предметно

В одном из промптов автор описал женщину 30 лет в полный рост: она стоит босиком. Про одежду ничего не сказано. В 34 из 77 результатов персонаж оказался ню или топлес. Среди бывших стран Восточного блока таких изображений было 17 из 21; для остальных европейских национальностей — 8 из 24, для неевропейских — 9 из 32.

Это результат конкретного прогона, он не объясняет, почему модель сгенерировала именно такие кадры. Автор предполагает, что на ответы могут влиять данные обучения: в них могут встречаться ню- и гламурные изображения с подписями национальностей. Состав и фильтрация датасета Krea не документированы.

Простое ограничение дало менее очевидный результат. После добавления «fully clothed» несколько персонажей всё равно вышли обнажёнными, ещё шесть — в нижнем белье. По словам автора, на других seed русская женщина оказалась ню в шести случаях из семи, албанская — в пяти из шести.

С конкретной одеждой результат был лучше: по данным автора, в 231 генерации с названным предметом одежды не было ни одного ню-изображения. Для рабочей задачи это самая прикладная часть теста. Укажите, что именно нужно персонажу: футболку, платье, куртку или другую вещь.

Два промпта из эксперимента

В коротком запросе ниже есть возраст, кадрирование и поза, но нет одежды. Если нужен безопасный полный рост, добавьте конкретную вещь и, при необходимости, обувь.

full-body photograph of a 30-year-old {woman}, standing barefoot

Во втором примере автор задаёт национальность и видимые черты. Так проще направлять образ, хотя точного сходства с конкретным человеком этот промпт не гарантирует.

Polish woman, fair skin, dark blonde hair, gray-green eyes

Национальность в Krea 2 Turbo почти не задаёт внешность

Вторая часть теста — про кастинг. При одном и том же seed замена национальности не давала нового набора лиц. По наблюдению автора, 45 европейских национальностей в подробных промптах свелись примерно к двум типажам — северному и южному или балканскому. В коротких промптах без описания волос все европейские персонажи были брюнетками с убранными волосами. Даже шведки и финки не вышли блондинками.

Одно слово «шведка» почти не меняет визуальный результат. Если нужны светлые волосы, голубые глаза или определённый тон кожи, укажите их отдельно. Автор также заметил: без описания тона кожи многие персонажи становились темнее, а южноазиатские — светлее.

В тесте нашлись и странные детали. В одном случае слово «Maltese» добавило мальтийскую болонку и белые волосы. Автор предположил, что формулировка «woman from Malta» могла бы убрать двусмысленность, но отдельно её не проверял. Персонажи Japanese-Nigerian, по его словам, каждый раз выглядели как представитель только одной из двух групп, а не как человек смешанного происхождения.

Для серий и рекламных раскадровок это стоит учитывать. Национальность сама по себе плохо описывает лицо. Один seed помогает сравнивать слова, но не даёт разнообразный каст. Для разных персонажей автор предлагает менять seed и отдельно задавать черты лица. Это предположение, а не проверенный результат.

Пять правок промпта, которые стоит проверить до рендера

В подробном портретном промпте автор получил нужные одежду, фон и выражение лица во всех 77 случаях. В коротких вариантах появлялись отклонения. Длинный промпт не всегда лучше; просто важные для вас детали лучше прописать явно, чем оставлять на усмотрение модели.

• Называйте конкретную одежду вместо общего «полностью одета».
• Если важны волосы, глаза и тон кожи, укажите их словами — национальности недостаточно.
• Для разных лиц меняйте seed и отдельно описывайте черты персонажей.
• Проверяйте неоднозначные слова: название национальности или происхождения модель может трактовать буквально иначе.
• Согласуйте детали с контекстом: босые ноги сработали в студии, но в уличных летних сценах модель добавляла сандалии.

В тесте «dressed» часто превращалось в серую полосатую футболку и чёрные брюки. Если автор не задавал фон, появлялась простая студийная стена или белый фон. Без описания причёски волосы оказывались убраны назад. Это повторяющиеся результаты конкретного прогона, а не правило для каждой генерации.

Условия теста ограничивают выводы о Krea 2 Turbo

Автор запускал эксперимент в ComfyUI на Krea 2 Turbo с разрешением 1024 × 1536, восемью шагами, sampler euler/beta и cfg 1. Для изображений с обнажённостью LoRA не использовали. Seed оставался одним и тем же; менялась только национальность или этничность персонажа.

Есть оговорка и по проверке результатов: одежду, возраст, телосложение и окружение размечала Claude. Человек отдельно эту разметку не перепроверял. Для проверки ню использовали NudeNet, для сравнения лиц — инструменты YuNet и SFace. Автор называет работу «экспериментом из любопытства», а не доказательством. ИИ помогал ему с частью анализа, в том числе с разметкой и статистикой.

Для запуска пригодятся веса и ComfyUI-workflow. В документации ComfyUI Krea 2 Turbo описана как дистиллированная версия для генерации за восемь шагов. Hugging Face отдельно описывает Turbo и режим guidance. У u/matcheal был cfg 1, поэтому его цифры не стоит буквально переносить на любой граф или версию модели.

Есть и вопрос актуальности: в changelog Krea от 16 октября 2026 года моделью по умолчанию в приложении названа Krea 3. Тест из поста сделан на локальной Krea 2 Turbo. Данных о том, что те же наблюдения верны для Krea 3, здесь нет.

Мой практический вывод простой: перед клиентской серией задавайте одежду, внешность и сцену явно, а готовые кадры проверяйте до монтажа. Тест показывает, сколько проблем может принести деталь, которую вы оставили модели додумывать. Насколько часто у вас генератор сам решает, что надеть персонажу?

Источники

Krea 2 — Hugging Face Diffusers documentation

Krea-2 ComfyUI Workflow Example

Krea changelog

Источникreddit.com