Krea 2 Turbo 是 Krea 2 Raw 蒸馏后的少步数版本：8 步出图、guidance 1、靠训练适配器保护蒸馏。训练它的 LoRA 与训练 Raw 版完全是两套配方。本篇讲清模型特性、为什么不能照搬 Raw 的直觉、以及三个不可妥协的决策。
Krea 2 Turbo 是什么
- Krea 2 Raw：Krea 2 的基础版本，常规步数与 guidance 的生成模型
- Krea 2 Turbo：Raw 蒸馏后的少步数版本——约 8 步出图、低 guidance
- 在 AI Toolkit 中的显示：
Krea 2 Turbo (w/ Training Adapter)（内部标识krea2:turbo）
蒸馏改变了训练配方：Krea 2 Turbo LoRA 训练有两个不可妥协的设置——训练适配器必须保持加载，预览必须贴近模型原生的少步数配方。
与"Raw 训练、Turbo 运行"路径的区别
Krea 的通用建议是在 Raw 上训练、在 Turbo 上运行。直接训练 Turbo 的路径有所不同：
- 蒸馏后的学生模型（Turbo）原本没有可用的训练信号
- 辅助训练适配器（auxiliary LoRA）在蒸馏学生模型上临时暴露出一个可用的训练信号
- 所以可以直接对 Turbo 本身训练 LoRA，再用回 Turbo
三个不可妥协的决策
| # | 决策 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | 保留训练适配器 | 路径：ostris/krea2_turbo_training_adapter/krea2_turbo_training_adapter_v1.safetensors，训练期间必须加载 |
| 2 | 在 8 步、guidance 1 下验证 | 不要照搬 Raw 风格的 guidance 4 和 25–30 步采样 |
| 3 | 检查早期检查点 | 适配器减缓了蒸馏效果的流失；它并不能让无限制的训练变得安全 |
为什么直接训练会破坏蒸馏
少步数模型已经学到了一条压缩的去噪轨迹（几步就从噪声跳到干净图像）。普通的微调会迅速抹掉这种蒸馏，留下一个"只有在增加步数或加大 guidance 后才生效"的 LoRA——看起来训练成功了，实际上 Turbo 的速度优势没了。
训练适配器会临时把学生模型"反蒸馏"到足以支撑短时长的概念、角色、产品和风格训练的程度（详见 02 篇）。
训练节奏预期
| 阶段 | 期望 |
|---|---|
| 100 步 | 仅作冒烟测试（确认加载无误），不算数 |
| 250–750 步 | 概念开始出现，检查点逐个比较 |
| 1000 步 | 首次正式评估点；最早干净捕捉概念的检查点通常更安全 |
占位图
演示图占位
此处放：Krea 2 Turbo 少步数出图样例（8 步 vs 多步对比）
说明：展示蒸馏后少步数行为与 Raw 的差异
下一步
→ 02 · 训练适配器：为什么必须保留 理解蒸馏保护的原理与误区