Krea2 Identity Edit：保留身份的图像编辑 LoRA 使用说明

krea2-identity-edit 面向基于指令的图像编辑任务，重点是在修改场景、姿态、局部区域或服装时尽量保留人物身份相似度。README 将它说明为 Krea 2 Raw 的非官方社区微调版本，需要配合 ComfyUI-Krea2Edit 节点包使用。

图像编辑模型与参考条件工作流示意图。

模型定位

这个项目不是官方 Krea 产品，也不隶属于 Krea.ai。它更像是社区围绕 Krea 2 Raw 做的一组 LoRA 微调，用于人物重场景化、头像或面部替换、角色参考表、外绘、内绘和虚拟试穿等任务。

推荐版本

README 将 v1.2 标为推荐版本，原因是它针对重新构图的人物有更高面部相似度，并加入 1024 高分辨率处理。项目还提供 r128 和 r64 低显存变体，文件体积分别约为 0.91GB 和 0.46GB，用于降低部署压力。

节点依赖

项目需要 ComfyUI-Krea2Edit 节点包，因为这个 LoRA 采用双条件训练：一部分来自上下文内 VAE 令牌，另一部分来自基于图像的 Qwen3-VL 编码。普通节点不能完整表达这种条件结构，因此不能只把 LoRA 文件放进去就期望稳定效果。

新增能力

• FIT 参考几何：用于处理源图像与输出图像宽高比不匹配的问题，减少拉伸或模糊。
• ref boost：用于调节对参考图像的保留程度，README 提到约 4 是强相似度的起点。
• 多类编辑：覆盖头部、面部、眼睛、人物替换，以及外绘、内绘和虚拟试穿。

使用边界

身份保留编辑对参考图质量、提示词指令、节点版本和显存配置都比较敏感。实际部署时建议先用少量固定样例测试相似度、衣物变化、背景变化和局部边缘，再决定是否接入批量工作流。