Kroma v0.3.1 Turbo OPD unzensiert: Download, ComfyUI und Lizenz

Was ist Kroma?

Kroma (oft als Krea Kroma gesucht) ist ein vollständiges Fine-Tune von Krea 2, dem Text-zu-Bild-Modell mit offenen Gewichten, das Krea AI von Grund auf trainiert und in seinem technischen Bericht vom 23. Juni 2026 beschrieben hat. Veröffentlicht wird es auf Hugging Face von lodestones, dem Entwickler von Chroma; es ist kein Produkt von Krea AI. Krea 2 nutzt einen Diffusion Transformer mit dem Textencoder Qwen3-VL; die Basisgewichte sind zugangsbeschränkt und erscheinen als Raw (nicht destilliert) und Turbo (auf 8 Schritte destilliert). Das Repository des Fine-Tunes ist als Not-For-All-Audiences gekennzeichnet, die Civitai-Seite als NSFW, und die aktuell empfohlene Datei ist kroma-v0.3.1-turbo-opd.safetensors.

Warum Menschen nach Kroma unzensiert suchen

Krea 2 in Kreas eigener App wird moderiert. Wer ein unzensiertes Krea-Modell sucht, landet daher meist bei diesem Fine-Tune: Der Lehrer-Checkpoint ist nach booru- und e6-Daten benannt, und Community-Workflows tragen das Label uncensored. Unzensiert heißt aber nicht unbegrenzt. Die Krea 2 Community License verlangt von Betreibern eine angemessene Inhaltsfilterung und die Einhaltung von Kreas Richtlinie zur akzeptablen Nutzung, die CSAM, nicht einvernehmliche intime Bilder, Deepfakes realer Personen und mehr verbietet. Alle Inhalte müssen Erwachsene (18+) zeigen.

Kroma v0.3.1 Turbo OPD herunterladen: welche Datei

Lade die Datei aus dem Repository lodestones/Kroma auf Hugging Face. Zu verwenden ist kroma-v0.3.1-turbo-opd.safetensors (26.283.332.880 Byte, etwa 26,3 GB). Außerdem liegen dort kroma-v0.3-base.safetensors (etwa 51,3 GB, nicht destilliert, für Training oder langsames hochwertiges Sampling), ein nach booru/e6 benannter Lehrer-Checkpoint (etwa 25,7 GB) und eine 1,7 GB große Scanline-LoRA. Am 7. Oktober 2026 hat der Autor die Dateien v0.1, v0.2 und v0.3 turbo gelöscht; ältere Tutorials mit Links auf v0.2 turbo funktionieren daher nicht mehr, und die Download-Tabelle im README nennt noch diesen veralteten Namen. Auch die Civitai-Seite des Autors bietet den Checkpoint an, Hauptquelle bleibt aber Hugging Face.

Was sich von v0.3 zu v0.3.1 geändert hat: On-Policy-Destillation

Frühere Turbo-Versionen wurden offline destilliert: Der Schüler ahmte den Lehrer auf einem festen Sampling-Plan nach. Laut Autor zieht das ein Modell langsam von seiner Datenmannigfaltigkeit weg, was sich als Mode Collapse, vergraute Details und plötzlich wirkungslose Prompts zeigt. Version 0.3.1 setzt stattdessen auf On-Policy-Destillation (OPD): Der Schüler erzeugt seine eigenen Trajektorien, der Lehrer korrigiert ihn genau in diesen Zuständen. So wird nur auf Zuständen trainiert, die das Modell tatsächlich besucht, und es bleibt in seiner ursprünglichen Verteilung. Versprochen wird Turbo-Tempo ohne die übliche Destillationssteuer. Das ist die Darstellung des Herausgebers; einen unabhängigen Benchmark gibt es noch nicht.

So läuft es in ComfyUI: Schritte, CFG und Shift

Du brauchst eine ComfyUI-Version mit nativer Krea-2-Unterstützung. Lege den Checkpoint in ComfyUI/models/diffusion_models/, lade den Qwen3-VL-Textencoder von Krea 2 mit CLIPLoader und type krea2 und lade qwen_image_vae (beides steckt im Repack Comfy-Org/Krea-2). Die Minimalkette lautet Load Diffusion Model, KSampler, VAE Decode und Save Image. Empfohlen sind 8 bis 12 Schritte, CFG 1,0 bis 1,5, euler mit dem Scheduler simple und Shift 1,15. Sehen die Ergebnisse kaputt aus, prüfe zuerst den Encoder-Typ und deine ComfyUI-Version.

VRAM-Bedarf: INT8 ConvRot vs. w6a8 vs. w4a8 vs. GGUF

Allein der bf16-Checkpoint ist etwa 26,3 GB groß, mehr als die meisten Consumer-Grafikkarten fassen. Ein Drittanbieter-Repository von jakethessmake, das ausdrücklich keine Veröffentlichung von Krea oder lodestones ist, bietet ComfyUI-native Quantisierungen: int8 ConvRot mit etwa 13 GB (selbst angegebener mittlerer relativer Gewichtsfehler 1,0 %), w6a8 mit etwa 10 GB (2,1 %) und w4a8 mit etwa 7 GB (7,3 %), in dieser Reihenfolge nach Qualität; w6a8 und w4a8 brauchen eine comfy-kitchen-Version mit diesen Formaten. Abiray veröffentlicht GGUF-Dateien von Q2_K (Ziel etwa 6 GB) bis Q6_K (16 GB und mehr) und empfiehlt Q4_K_M für den Alltag auf 12-GB-Karten. Der reale Verbrauch hängt auch von Auflösung und Textencoder ab, teste also auf deiner eigenen Hardware.

Kroma vs. Krea 2 Turbo, Wulver und v0.3

Krea 2 Turbo ist Krea AIs eigene, auf 8 Schritte destillierte Version: die beste Wahl für den ursprünglichen Look und die einfachste Lizenzlage. Dieses Fine-Tune behält denselben Textencoder und dasselbe VAE, bringt aber eigenes Training und einen eigenen Stil mit, Prompts lassen sich also nicht eins zu eins übertragen. Wulver ist ein weiteres vollständiges Fine-Tune von Krea 2 Raw mit Fokus auf Anthro- und Furry-Kunst, eine engere Nische. Gegenüber v0.3 turbo ersetzt v0.3.1 die Offline-Destillation durch OPD bei gleicher Geschwindigkeitsklasse, und die alte v0.3-turbo-Datei ist nicht mehr im Repository.

LoRA-Training und -Laden

Laut Autor bleiben normal trainierte LoRAs kompatibel und lassen sich direkt auf v0.3.1-turbo-opd laden, weil OPD den Schüler in seiner ursprünglichen Verteilung hält. Trainiere auf dem Lehrer-Checkpoint oder auf v0.3-base, nicht auf der Turbo-Datei. Die Community teilt außerdem eine Rank-384-Delta-LoRA von Hiccup1234 (2,8 GB), die Krea 2 in Richtung v0.3.1 verschiebt; ihr Ersteller gibt an, dass sie etwa 38 % der Delta-Energie erhält. Behandle sie also als Näherung, die du über die Stärke mischst.

Lizenz und kommerzielle Nutzung

Die Lizenz ist nicht eindeutig. Die Hugging-Face-Metadaten nennen die Krea 2 Community License, der README-Text dagegen MIT und verweist auf eine LICENSE-Datei, die im Repository fehlt. Da die Gewichte von Krea 2 abstammen, plane mit der Krea 2 Community License: Kommerzielle Nutzung ist nur erlaubt, solange der unternehmensweite Jahresumsatz unter 1.000.000 USD liegt; darüber brauchst du eine Enterprise-Lizenz von Krea. Weiterverbreitete Ableitungen müssen die Vereinbarung beilegen, den Hinweis behalten, einen mit Krea beginnenden Modellnamen tragen und dürfen sich nicht als offizielles Krea-Produkt ausgeben. Prüfe vor jeder kommerziellen Nutzung den endgültigen Lizenztext.

Prompt-Tipps für Ergebnisse im Kroma-Stil

1. Schreibe natürliche Sätze; der Qwen3-VL-Encoder versteht vollständige Beschreibungen besser als Tag-Listen.
2. Bleib bei CFG 1,0 bis 1,5 und 8 bis 12 Schritten; hohes CFG brennt Turbo-Ergebnisse leicht aus.
3. Rechne mit einem anderen Look als bei Krea 2 und passe Prompts an, statt sie zu kopieren.
4. Ergänze eine leichte Motiv-LoRA, wenn du einen einheitlichen Figurenstil brauchst.
5. Nenne im Prompt das erwachsene Alter der Figur und verweise nie auf reale Personen.

Quellen

• Modellkarte von lodestones (Hugging Face)
• Technischer Bericht zu Krea 2 (Krea AI)
• Inferenzcode krea-ai/krea-2 (GitHub)
• Comfy-Org/Krea-2: Textencoder, VAE und Workflow
• ComfyUI-Quantisierungen von v0.3.1 Turbo OPD (Drittanbieter)
• GGUF-Quantisierungen von v0.3.1 Turbo OPD (Abiray)
• Krea 2 Community License
• Kreas Richtlinie zur akzeptablen Nutzung

Weitere unzensierte KI-Bild-Modelle

• Midjourney unzensiert
• DALL·E unzensiert
• Stable Diffusion unzensiert
• Flux unzensiert
• Nano Banana unzensiert
• Nano Banana 2 unzensiert
• Nano Banana 2.1 unzensiert
• Ideogram unzensiert
• Leonardo AI unzensiert
• Seedream unzensiert
• Seedream 5.0 unzensiert
• Krea unzensiert
• Qwen-Image unzensiert
• Adobe Firefly unzensiert
• GPT Image 2.5 unzensiert
• Text to Image unzensiert
• Z-Image Turbo unzensiert
• Z-Image unzensiert
• FLUX.2 unzensiert
• FLUX.2 [dev] unzensiert
• FLUX.2 [pro] unzensiert
• GPT Image 1.5 unzensiert