Krea 2 Identity Edit : LoRA communautaire pour Krea 2 Raw

Un chercheur indépendant qui signe conradlocke a publié sur Hugging Face une LoRA communautaire baptisée Krea 2 Identity Edit. Le fine-tune se greffe sur Krea 2 Raw, un modèle MMDiT single-stream de 12,9 milliards de paramètres, pour ajouter ce qui manque encore à la plupart des générateurs d'images de cette classe : éditer une photo par instruction en préservant le visage et la tenue du sujet.

La fiche du dépôt liste ce que la brique sait faire. Remise en scène d'une personne dans un nouveau décor avec conservation de la ressemblance et de la garde-robe, retouches locales (recolorer, ajouter, supprimer, remplacer un objet), restyle pleine image avec composition préservée, et un mode à deux entrées où la scène et la personne sont fournies comme références distinctes. La composition avec d'autres LoRAs de personnage, de corps ou de style est explicitement supportée. Techniquement, l'auteur décrit un double conditionnement combinant des tokens VAE in-context et un encodage image via Qwen3-VL, ce qui interdit les nœuds ComfyUI standard : il faut passer par le pack ComfyUI-Krea2Edit, livré avec deux workflows prêts à l'emploi.

Pour un usage professionnel, le point qui compte est la licence. Le dépôt renvoie à la Krea 2 Community License Agreement, qui autorise l'usage commercial tant que le chiffre d'affaires annuel reste sous le seuil d'un million de dollars ; au-delà, il faut contacter Krea pour une licence enterprise. Les déploiements doivent prévoir une modération de contenu raisonnable et une mention d'usage d'IA là où la loi l'exige. La page rappelle par ailleurs que le fine-tune n'est ni affilié ni endossé par Krea.ai, Inc.

La partie honnête de l'annonce, c'est la liste des limites que conradlocke publie lui-même. La fidélité de texture faciale tient, mais la géométrie distinctive du visage (forme du nez, écart des yeux, longueur du visage) tend à régresser vers des proportions typiques et le résultat se lit alors comme un « proche parent » du sujet. Les éditions à deux personnages voient les visages se rapprocher au-delà d'environ 1,5 mégapixel. La suppression d'éléments reste peu fiable et demande de basculer sur le modèle Raw à CFG 3. Les changements de tenue sont donnés comme aléatoires. Ce que la fiche ne dit pas : quel jeu de données a servi à l'entraînement, quel matériel est nécessaire côté VRAM, ni à quelle échéance arrive la v1.2 annoncée pour améliorer le remplacement de personne.

Pour les studios créatifs et les petites équipes marketing qui restent sous le plafond commercial, l'intérêt est immédiat : une édition identity-aware ajoutée à un pipeline ComfyUI existant, sans réentraînement et sans facture. Pour ceux qui viseraient un déploiement plus large, la vraie décision restera la licence enterprise à négocier directement avec Krea.