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Krea 2 Turbo — Hires + Detailer Workflow

One graph that takes Krea 2 Turbo from a base generation to a finished 1560×2160 image: generate, upscale and re-diffuse, then redraw the faces and hands. Everything after the base generation is its own group, so you can Ctrl+B anything you don't need and get the render time back.

New in v1.1 is a SAM3 Detailer. Instead of loading a trained YOLO detector for every part you want to fix, you type it — face, hand, eyes, mouth, necklace, earrings. SAM3 finds the region, Impact Pack redraws it.

Pipeline

• Krea 2 Turbo — 1040×1440, 8 steps, cfg 1.0, er_sde / simple

• Hires Fix — lanczos ×1.5 → 1560×2160, 12 steps, denoise 0.25

• Face Detailer — face_yolov8m, guide 768, denoise 0.25

• Hand Detailer — hand_yolov8s, guide 512, denoise 0.30

• SAM3 Detailer (new) — text prompt, guide 1024, denoise 0.25

• Save Image — 1560×2160

An Image Comparer is wired in, so you can slide between the detailed result and the raw generation.

Custom nodes

• rgthree-comfy — Power Lora Loader, Image Comparer, Fast Groups Bypasser

• ComfyUI-Impact-Pack — FaceDetailer, Detailer (SEGS), MaskToSEGS

• ComfyUI-Impact-Subpack — UltralyticsDetectorProvider

• ComfyUI-Easy-Sam3 — SAM3 nodes, only needed for the SAM3 group

Load the JSON without these and ComfyUI Manager will offer to install what's missing. The SAM3 group ships bypassed, so the workflow runs before you've set SAM3 up.

Models

• models/diffusion_models/krea2_turbo_fp8_scaled.safetensors

• models/text_encoders/qwen3vl_4b_fp8_scaled.safetensors

• models/vae/qwen_image_vae.safetensors

• models/ultralytics/bbox/face_yolov8m.pt + hand_yolov8s.pt

• models/sam3/sam3-fp16.safetensors

The first three come from Comfy-Org/Krea-2 on Hugging Face. The YOLO detectors install from Manager's Model Manager. For SAM3, the safetensors build (yolain/sam3-safetensors) needs no access request; Meta's official sam3.pt works too but requires approval on Hugging Face.

How to use

1. Open the Krea2Turbo subgraph and rewrite the positive prompt.

2. Add LoRAs in Power Lora Loader if you want — it's empty by default.

3. Enable the groups you need in Fast Groups Bypasser.

4. Queue.

Tuning

• Image changes too much → Hires Fix denoise 0.25 → 0.15

• Keep the face identity → Face Detailer denoise 0.25 → 0.20

• Bigger output → ImageScaleBy scale_by 1.5 → 2.0

• Out of VRAM → scale_by 1.5 → 1.25

• Faster → base steps 8 → 6, bypass Hand Detailer

• Leave cfg at 1.0. Krea 2 Turbo is distilled; raising it burns the image.

Bypassing

Toggle whole groups, not single nodes. Bypassing a lone Hand Detector leaves bbox_detector unconnected and the run fails. VAEEncode / VAEDecode change types, so they can't be passed through either. The groups are built so IMAGE and CONDITIONING travel straight through — use those.

SAM3 or YOLO?

Same job, different trade-off. SAM3 needs no per-target model and handles anything you can name; YOLO is lighter on VRAM and well proven on faces. Running both redraws the same pixels twice and softens them — pick one.

Credits

The JSON is free to use, modify and redistribute; a credit is appreciated. The models and custom nodes it depends on carry their own licenses — check the source before anything commercial.

Krea 2 Turbo / Qwen3-VL / Qwen-Image VAE — Comfy-Org · SAM3 — Meta · Impact-Pack / Subpack — ltdrdata · Easy-Sam3 — yolain · rgthree-comfy — rgthree

日本語

Krea 2 Turbo — Hires + Detailer ワークフロー

Krea 2 Turbo で 生成 → 高解像度化 → 顔と手の描き直し までを 1 本で行い、1560×2160 で出力します。ベース生成より後ろはすべてグループに分かれているので、要らない工程は Ctrl+B で切ればそのぶん速くなります。

v1.1 で追加したのが SAM3 Detailer です。直したい部分ごとに YOLO の検出モデルを用意する代わりに、face, hand eyes, mouth necklace, earrings のように言葉で書くだけで対象を指定できます。

処理の流れ

• Krea 2 Turbo — 1040×1440 / 8 steps / cfg 1.0 / er_sde・simple

• Hires Fix — lanczos ×1.5 → 1560×2160 / 12 steps / denoise 0.25

• Face Detailer — face_yolov8m / guide 768 / denoise 0.25

• Hand Detailer — hand_yolov8s / guide 512 / denoise 0.30

• SAM3 Detailer(新規) — テキスト指定 / guide 1024 / denoise 0.25

• Save Image — 1560×2160

Image Comparer を繋いであるので、スライダーで補正後と生成そのままを比較できます。

必要なカスタムノード

• rgthree-comfy — Power Lora Loader / Image Comparer / Fast Groups Bypasser

• ComfyUI-Impact-Pack — FaceDetailer / Detailer (SEGS) / MaskToSEGS

• ComfyUI-Impact-Subpack — UltralyticsDetectorProvider

• ComfyUI-Easy-Sam3 — SAM3 ノード(SAM3 グループを使う場合のみ)

未導入のまま読み込むと ComfyUI Manager が不足分のインストールを提案します。SAM3 グループは既定でバイパスしてあるので、SAM3 を用意する前でもワークフローは動きます。

モデルの配置

• models/diffusion_models/krea2_turbo_fp8_scaled.safetensors

• models/text_encoders/qwen3vl_4b_fp8_scaled.safetensors

• models/vae/qwen_image_vae.safetensors

• models/ultralytics/bbox/face_yolov8m.pt と hand_yolov8s.pt

• models/sam3/sam3-fp16.safetensors

上 3 つは Hugging Face の Comfy-Org/Krea-2 から。YOLO は Manager の Model Manager で face_yolov8m / hand_yolov8s を検索してインストールできます。SAM3 は safetensors 版なら申請不要、本家の sam3.pt を使う場合は Hugging Face での利用申請が必要です。

使い方

1. Krea2Turbo サブグラフをダブルクリックして中に入り、Positive Prompt を書き換える

2. 必要なら Power Lora Loader に LoRA を追加(既定は空)

3. Fast Groups Bypasser で使いたいグループを有効化

4. Queue

調整の目安

• 絵が変わりすぎる → Hires Fix の denoise を 0.25 → 0.15

• 顔の同一性を保ちたい → Face Detailer の denoise を 0.25 → 0.20

• もっと大きく出したい → ImageScaleBy の scale_by を 1.5 → 2.0

• VRAM が足りない → scale_by を 1.5 → 1.25

• 速くしたい → ベース steps を 8 → 6、Hand Detailer をバイパス

• cfg は 1.0 のまま。 蒸留モデルなので上げると破綻します

バイパスの作法

必ずグループ単位でオフにしてください。Hand Detector だけを個別に切ると bbox_detector が欠落してエラーになります。VAEEncode / VAEDecode は入出力の型が変わるため素通りできません。グループは IMAGE / CONDITIONING が素通りする構造にしてあります。

SAM3 と YOLO のどちらを使うか

役割は同じです。SAM3 は対象ごとのモデルが不要で融通が利き、YOLO は軽くて顔には実績があります。両方を有効にすると同じ場所を二度描き直してかえって眠くなるので、どちらか一方にするのがおすすめです。

クレジット

JSON は自由に使用・改変・再配布して構いません(出典を書いていただけると嬉しいです)。ただし依存するモデル・カスタムノードにはそれぞれの配布元のライセンスが適用されるので、商用利用の可否は各配布元をご確認ください。

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