Krea 2 手机摄影风 LoRA 实战：概念滑块与色彩校正
sktksm · reddit · 2026-07-22
作者分享了基于 Krea 2 模型训练「智能手机摄影风格」概念滑块 LoRA 的完整实验过程与经验。
核心发现与工作流：
- 提示词优于直接训练：作者发现直接训练 LoRA 往往会让皮肤细节显得平滑失真，而基础模型其实已具备通过提示词实现逼真业余摄影的潜力。
- 概念滑块：基于提示词经验制作的滑块 LoRA 能稳定引导模型输出特定风格，无需每次重复复杂提示词。
- 参数推荐：该 LoRA 效果强烈，推荐强度设为 1.0-2.0（最佳约 1.5）。
- 后期处理：因训练会导致图像过度饱和，强烈建议在 VAE 解码后使用 ComfyUI 的 Color Correct 节点进行色彩校正（饱和度建议 -15 到 -20）。
- 采样器设置：采用两步走策略，一刷使用 Euler/Beta（12步），二刷使用 res4smunthe-kass/kloptimal（3步）。
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