CanvasPro Krea2 Turbo 镜像使用教程

镜像内置 Krea2 Turbo（SVDQuant W4A4 量化版）+ ComfyUI 完整生产环境，开箱即用，免下载模型/节点/工作流。可用于独立出图，也可作为 BYOK 算力接入 CanvasPro 平台。

镜像信息

• 镜像名称：CanvasProKrea2
• 镜像大小：63 GB
• 运行框架：PyTorch 2.13.0 / CUDA 13.2
• ComfyUI 端口：8288（开机自动启动，需在控制台「自定义服务」中暴露后访问）
• 推荐卡型：RTX 4090 24G（1K 出图仅需数秒，首选）；最低 12GB 显存可跑（3060 12G 起）
• 模型版本：Krea2-Turbo-AllInOne-SVDQuant-W4A4-rank256-actaware-TEW4A4

使用教程

1、使用该镜像创建实例

在镜像详情页点击"立即部署"，选择 12GB 或以上显存 的显卡。

PS：

• （1）显存要求：4bit 量化版最低需 12GB 显存；2K 分辨率逼近 12G 上限，建议 16G 及以上更稳定
• （2）系统盘：建议 100G 起步，留足 ComfyUI 输出空间
• （3）推荐卡型：4090 24G（1K 出图数秒，首选）/ 3060 12G（1K 约 55 秒，入门可用）/ 5090 32G（2K 冗余）

2、镜像初始化完成后，等待 1-2 分钟，打开 ComfyUI

实例开机后，ComfyUI 由系统服务（supervisor）自动启动并监听 8288 端口，无需手动启动。首次启动约 1-2 分钟（首次加载模型稍慢，请耐心等待）。

访问步骤：

验证服务是否就绪：在 JupyterLab 终端执行：

curl -s http://127.0.0.1:8288/system_stats | head

返回 JSON（含 system 字段）= 启动成功。

PS：

• （1）必须带 GPU 开机：无卡模式实例无 NVIDIA 驱动，ComfyUI 无法启动
• （2）端口固定为 8288：如需修改，编辑 /etc/supervisor/conf.d/comfyui.conf 中的 --port 参数后执行 supervisorctl update
• （3）启动失败排查：查看日志 /root/autodl-tmp/ComfyUI-Krea2/comfyui.log

3、加载预置工作流

文生图（T2I）：工作流已预置在 WebUI 内。ComfyUI WebUI 菜单/侧栏的 工作流列表（Workflows） 中选择 krea2_turbo_all_in_one_t2i。

图生图（I2I）：在当前云实例中找到 /root/autodl-tmp/ComfyUI-Krea2/ComfyUI/workflows/krea2_turbo_all_in_one_i2i.json 工作流文件，下载后拖入 ComfyUI 页面即可加载。

加载后确认 Krea2SVDQuantCheckpointLoader 节点模型已自动加载（节点无报错即就绪）。

4、设置参数并生成

文生图（T2I）：

1. 在 EmptyLatentImage 节点设置尺寸（推荐 1024×1024 起步）
2. 在 CLIPTextEncode 节点输入提示词
3. 默认采样参数：steps=8, cfg=1.0, euler, simple, denoise=1.0
4. 点击右下角 Queue Prompt 开始生成，1K 出图约 55 秒（3060 基线），4090 仅需数秒

图生图（I2I）：

1. 将参考图上传到 ComfyUI 安装目录的 input/ 子目录
2. 在 LoadImage 节点选择参考图
3. 默认 denoise=0.85（越低越贴参考图，可调 0.5-0.95）
4. 其他参数同 T2I

PS：

• （1）尺寸限制：1K = 1024²；2K 非 1:1 比例（如 16:9）须控制在 ~2.4MP 内（如 2048×1152），否则 OOM
• （2）I2I denoise：0.85 是平衡值；越低越贴参考图但创意性弱；越高越自由但可能跑偏
• （3）采样步数：默认 8 步 Turbo 加速，不要随意增加（不会提升质量只会拖慢）

5、（可选）接入到 CanvasPro 平台

如需用 CanvasPro 平台调用本实例：

1. 经邀请链接注册并实名认证 Compshare 优云智算（可获新人赠金）
2. 控制台「部署 GPU 实例」→ 镜像选「社区镜像」→ 搜索 CanvasProKrea2 一键部署
3. 实例详情页点「启动」开机（关机状态下没有 SSH 信息），开机完成后「密码」旁会出现「ssh登录指令」栏，点击复制图标复制整条命令
4. 进入 CanvasPro 会员中心「自备算力 BYOK」→「Krea2 图片算力实例通道」→ 整条粘贴 SSH 登录指令与 root 密码（自动识别地址、端口），完成官方镜像握手校验后即可接入
5. 回到画布，图片节点模型下拉选择 「Krea2·自备实例」，生成将跑在你的实例上，0 积分

性能参考

显卡	1K（1024²）	2K（2048²）
RTX 4090 24G	数秒（推荐）	数十秒
RTX 3060 12G	≈55 秒	≈200 秒（逼近显存上限）

常见问题

Q1：报错 CUDA out of memory 显存不足 12G，请升级显卡或仅跑 1K（1024²）分辨率。

Q2：报错 Krea2SVDQuantCheckpointLoader not found 量化节点包被误删/损坏。在 JupyterLab 终端执行：cd /root/autodl-tmp/ComfyUI-Krea2/ComfyUI/custom_nodes && git clone https://github.com/alperktt/Krea-2-SVDQuant-ComfyUI krea2-svdquant，然后执行 supervisorctl restart comfyui 重启。

Q3：2K 出图失败 非 1:1 比例的 2K 容易 OOM。建议 1:1 跑 2K，或非 1:1 比例控制在 ~2.4MP 内。

Q4：ComfyUI WebUI 打不开

1. 确认实例为带 GPU 开机（无卡模式无法启动 ComfyUI）
2. JupyterLab 终端执行 supervisorctl status，确认 comfyui 状态为 RUNNING；异常时查看日志 /root/autodl-tmp/ComfyUI-Krea2/comfyui.log
3. 确认已在控制台「自定义服务」中暴露 8288 端口，且通过平台生成的服务链接访问

Q5：接入 CanvasPro 平台时握手失败 确认使用的是官方镜像 CanvasProKrea2（非自定义镜像），且实例已开机、SSH 信息正确复制（含端口与用户名）。

注意事项

• 平台按量计费，关机不收费、数据保留；长期不用请及时关机或释放实例
• 模型 / 节点包 / 工作流文件请勿随意移动或删除，否则需重新配置环境

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镜像作者：CanvasPro