Krea2 ControlNet与StyleTransfer：深度控制和单图风格参考

作者：@AIwood爱屋研究室

Krea2 ControlNet与StyleTransfer：深度控制和单图风格参考

一句话导读：这期视频围绕 Krea2 生态里两个新工具展开：一个是可用的深度 ControlNet LoRA 和配套 ComfyUI 节点，另一个是 Krea2 StyleTransfer 风格参考节点，适合想测试 Krea2 控制能力和风格迁移效果的用户。

核心内容：
1. 作者先说明 Krea2 开源后社区发展很快，C 站上已经有大量 Krea2 LoRA。本期重点不是普通 LoRA，而是一个可用的 Krea2 ControlNet 深度控制 LoRA，需要下载后放到 ComfyUI 的 models/loras 目录。
2. 这个 ControlNet LoRA 不能只用普通 LoRA 加载节点直接接入。视频里强调要安装 facok/fok 佬的 Krea2 ControlNet 节点，并使用该节点里的 ControlNet LoRA 加载节点，否则底层键值可能对不上。节点安装方式相对简单，放到 ComfyUI custom_nodes 目录即可。
3. 工作流主要由几个节点组成：ControlNet LoRA 加载、图片 encode、ControlNet 应用节点，再把带 LoRA 的模型和 ControlNet latent 接到采样器。用于控制的图片需要先做深度处理，之后再进入控制链路。
4. 参数上，作者特别提到 resize 选择会影响控制图尺寸和 latent 尺寸的匹配。可以按 latent 尺寸匹配，也可以先获取原图尺寸再传给 latent，让控制图和生成尺寸保持一致。
5. 效果方面，ControlNet 确实能控制住构图和深度关系，但提示词条件过多、描述过细时，模型可能更偏向文本提示而削弱 ControlNet 控制。作者也演示了通过调整 LoRA 强度来改变控制力度，强度降低后控制会变弱。
6. 第二个工具是 Krea2 StyleTransfer。它通过把参考图特征注入到对应层来做风格参考，节点包括尺寸设置、transfer 节点和 reference 节点。视频里建议多数情况下直接使用推荐模式，想细调时再进入自定义模式调整具体层参数。
7. StyleTransfer 支持双图参考并可设置不同强度，但作者实测认为双图参考稳定性一般，单图参考效果更好。评论区也有人反馈艺术绘画类参考更合适，真人照片或特殊材质类参考可能过拟合、AI 感更重。
8. 作者最后提醒，这两个工具目前不能一起使用，一起接入会报错，后续需要看社区是否有人做兼容。整体判断是 ControlNet 对 Krea2 很有价值，StyleTransfer 单图参考也值得尝试。

适合人群：正在使用 ComfyUI/Krea2，想测试深度 ControlNet、Krea2 风格参考、工作流节点安装和参数连接方式的用户。

相关夸克网盘链接：
【Lora模型+节点+工作流网盘地址：https://pan.quark.cn/s/4da56a6f6203】

补充说明：本文根据授权视频音频转写整理；视频简介还提供了 Krea2 ControlNet 节点、LoRA Hugging Face 地址和 Krea2 StyleTransfer 项目页，建议结合原项目说明检查依赖与兼容性。