如何使用 Krea 进行 AI 图像生成：首堂完整教程

本指南带你从空白页面走到 2K 导出——使用 PixMind 上的 Krea 2 Turbo（Krea AI 首个自研基础模型的快速版），也就是本文全部配图所用的流程。下列控制项与限制于 2026-10-05 对照 PixMind 线上模型接口核验；生成器界面始终是最终依据。

你手里有什么

• 仅文生图：一段流畅的提示词进，每次运行一张图
• 11 种画幅比例（1:2 到 2:1），1K 或 2K 分辨率
• 可选种子（0–1,048,576），用于复现观感
• 每张 16 积分；提示词最长 20000 字符

第一步：打开 Krea 2 Turbo 生成器

进入 pixmind.io/zh/ai-image/krea。生成器位于横幅正下方，已绑定模型 ID krea-2-turbo——不需要配置模型选择器。未登录请先登录；每次运行前生成器都会显示积分价格。

第二步：写一段自然语言提示词

Krea 2 响应流畅的句子，而不是标签列表。官方提示词指引推荐详细的自然语言描述——在我们的实测中差异肉眼可见：一段讲清光线、氛围与场景的文字，几乎每次都胜过逗号拼接的关键词。

第一次上手可以用这个公式：

[景别] 的 [主体] 在 [场景]，[光线]，
[色调/情绪]，[媒介或风格参照]

三个实战示例（就是本文配图背后的原始提示词）：

编辑摄影：

Editorial fashion photograph: a model in a relaxed ivory linen suit and leather
sandals on a sunlit Mediterranean veranda with terracotta pots and bleached linen
curtains moving in the breeze, soft morning side light, gentle 35mm film grain,
warm neutral palette, quiet luxury magazine aesthetic.

图形版画：

Risograph-style art print: large overlapping sun and wave motifs printed in
fluorescent pink and ultramarine blue with visible misregistration and overprint
texture, coarse paper grain, bold graphic shapes, no text, gallery-quality poster.

电影感场景：

Night photograph of a narrow ramen bar alley after rain: red paper lanterns,
steam rising from an open kitchen window, wet asphalt mirroring the light, a
single bicycle against the tiled wall, cinematic 35mm photography, shallow
depth of field.

两个值得养成的习惯：写清光线（侧光、黄昏、霓虹）——它对结果的影响比任何形容词都大；想要海报感就加一句 "no text"——这个模型不是排版引擎。

第三步：选择画幅比例与分辨率

线路支持十一种比例，提前选好胜过事后裁切：

分辨率先设 1K 探索——同样 16 积分，但反馈更快。2K 留给最终画面（第五步）。

第四步：生成、读图、重roll

运行提示词。每次运行只出一张——这是设计，不是需要绕过的限制：Krea 2 被训练成同一句提示返回真正不同的审美，所以重roll本身就是探索工具。

读图时对着 brief 判断，而不是"喜不喜欢"：主体对吗？光线匹配交付场景吗？有没有留给排版的干净负空间？通过的留下，其余重roll，提示词小步调整——这样你才说得清每个改动带来了什么。

第五步：用种子锁定观感，再以 2K 重渲染

当一张图接近但未达最终，设置一个种子（0–1,048,576 中任意值）。种子固定后，模型的随机起点也随之固定——同样的提示词重跑会复现观感，你可以一边微调措辞一边保持画面稳定。把种子和提示词交给团队成员，他们能精确重生成你的画面。

然后把分辨率从 1K 切到 2K 重新渲染。同一种子加同一提示词在 2K 下给你的就是成片：织物纹理、边缘细节与微观反差经得起放大、裁切与印刷。

第六步：导出与交付

下载 2K 画面。交付时随文件记录五件事：提示词、种子、画幅比例、分辨率、生成日期。没有控制项的结果只是灵感；带控制项的结果才是可复现资产。

问题排查

结果平庸。 加具体性：写清光的方向、年代、媒介、场景里的一件具体物品。平庸的提示词得到的是模型的平均答案。

构图不对。 不要事后裁切——在生成器里直接设比例（第三步），并在提示词里点名构图（"宽幅全景构图"、"紧凑竖幅人像"）。

细节不足。 你看到的可能是 1K 草稿。先用同一种子在 2K 重渲染一次，再下"模型不行"的结论。

喜欢过的画面复现不了。 那是第四步没设种子。从现在起，一张图值得看第二眼就设种子——零成本，保留选项。

需要在图里写字。 停下来换模型：小号文字在这条线路上不可靠。Nano Banana Pro 渲染可读标题，还支持参考图。

需要从现有照片出发。 本线路仅文生图。编辑请用支持参考图的模型（Flux Kontext Pro、Midjourney），或参考模型对比选对工具。

常见问题

Krea 2 Turbo 每张图多少钱？

PixMind 工作台内 16 积分——2026-10-05 核验的快照。每次运行前生成器都会显示最终价格。

每次生成都需要种子吗？

不需要。种子是可选项——探索阶段跳过，画面值得保留或复现时再设。

Krea 的提示词写多长合适？

一到三句流畅的话，覆盖主体、场景、光线、色调与氛围。输入框接受最长 20000 字符，但要点写清之后，质量比长度重要。

能一次生成多张吗？

本线路每次运行一张。迭代就是重roll——这也恰好契合这个模型面向多样性的训练方式。

为什么同一句提示词出图不同？

这是有意为之。Krea 2 "在模糊性中开花"——重复提示返回多样且完整的审美，而不是近似复制。想要重复时用种子。

Krea 2 Turbo 适合做 logo 和文字吗？

不适合——它为审美与速度调教，不是排版。图内文字请用 Nano Banana Pro。

开始你的第一次生成

打开 Krea 2 Turbo 生成器，把第二步的编辑摄影示例粘贴进去，给它三次重roll。有一张感觉对了，就设种子、切 2K、导出。整个工作流就这么多——剩下的只是练习。想深入了解这个模型值不值，读我们的 Krea 2 Turbo 评测。