Krea 3がオープンウェイトに来る?その前にComfyUIのAPIで試してみた!ultraモードも!

Krea 3がオープンウェイトに来る?その前にComfyUIのAPIで試してみた! AIラボ

本日、ComrfyUIのテンプレートにKrea 3のultraモード対応版がマージされました。
Krea 2に欲しかった編集機能が付いたKrea 3にウェイト公開の話が出ているので、ComfyUIのAPIを試してみました。

Krea共同創業者・CTOのDiego Rodriguez氏は、オープンウェイトを求める投稿に「they’ll come!(公開されるよ!)」と返答しています。別の投稿では「Krea 3のオープンウェイトについて、今まさに社内で協議している」と具体的な検討状況も明かしています。

Introducing Krea 3
Krea 3 is our new image editing model. Edits take under 8 seconds at native 2K, and products and characters stay consist…

Krea 3の特長

Krea 3は、Krea AIが開発した、文章による指示で画像を生成・編集するモデルです。商品の形状やラベル、人物の顔立ちなどを引き継ぎながら、背景・衣装・色・文字を変更する編集を重視しています。テキストからの新規生成にも対応し、1Kまたはネイティブ2Kで出力します。

Krea 3 Ultraは、Arenaの複数画像編集で4位に入り、Nano Banana 2.1と統計上4位タイの評価を得ました。Artificial Analysisでは5位、Design Arenaでは4位と、第三者の画像編集評価で上位に位置しています。いずれも2026年10月19〜20日時点の結果です。

利用窓口はKrea AIのWebサービスとAPIです。ComfyUIからはPartner Nodeを通じてAPIへ接続します。

ネイティブ2Kの高速編集

  • 1Kとネイティブ2Kに対応/2Kは商品の細部や小さな文字を扱う編集、最終成果物の出力に使用
  • Krea AIのWebサービス上では、ネイティブ2Kの編集の多くが完了まで8秒未満
  • 高解像度のまま、商品の色違いや背景違いを短い間隔で展開

変更箇所以外を固定する領域編集

通常の編集は、参照画像の特徴を引き継ぎながら画像全体を再生成します。背景や照明、画風を変える処理や、複数の参照を新しい場面へ合成する処理がこれに当たります。

領域編集は、変更が必要な部分だけを再生成し、その外側の画素を元画像のまま保持します。商品の色や看板の文字など、一部だけを直す際に、修正を重ねても周囲の画質や細部を維持するための機能です。

Krea直接APIでは、Fast・Highのregional_editで有効にします。

ComfyUIの「Krea 3 Image」では、Fast・Highのprecise_editを有効にします。Krea直接APIのregional_editに対応する設定です。

最大8枚の参照画像を合成

  • 人物・衣装・商品・背景など、最大8枚の参照画像を入力
  • 各画像の役割と配置を文章で指定し、一枚の場面へ合成
  • 顔立ちや商品の形状・ラベルを引き継ぎながら、ポーズや撮影場所を変更

HEXコードで対象の色を指定

  • 黄色は#FFC12E、スカイブルーは#7EC8F2のように数値で指定
  • 服や商品の色を置き換え、形状や周囲の場面を維持
  • 商品の色違いや、ブランド指定色に合わせた広告素材を展開

レイアウトと文字組みを維持

  • ポスター・パッケージ・表紙の構成と文字配置を保持
  • タイトル、掲載商品、ブランドを変更
  • 既存のデザインを土台に、別商品や別言語へ展開

線画・ムードボードを写実画像へ変換

  • 線画で視点と構造、ムードボードで家具や素材の組み合わせを指定
  • プロンプトで材質・色・照明を加え、壁・床・天井などへ反映
  • 元の構図を引き継いだ、空間の完成イメージを出力

Krea 2との違いは、モデル本体に加わった編集機能

  • Krea 2:新規生成の画作りが中心/Krea AIのサービスでは、重み付きスタイル参照、ムードボード、LoRA、Generative Slidersで画風を調整
  • Krea 3:文章による変更指示と参照対象の保持を重視/編集機能をモデル本体に備え、参照画像の合成や領域編集に対応

Krea 3の編集用参照画像は、人物・商品・背景など、編集に引き継ぐ対象を指定する入力です。Krea 2の重み付きスタイル参照は、生成画像の画風を調整します。2026年10月22日確認時点で、Krea 3の一般APIにおけるLoRAとスタイル参照は提供準備中です。

ローカルのKrea 2には、コミュニティ製LoRAと専用ノードによる指示編集の拡張もあります。

Krea 3の開発では、Krea 2で評価を得た新規生成を踏まえ、前モデルに欠けていた編集能力を優先しています。2026年10月16日01:36(日本時間)時点では、新規生成側は追加調整中でした。(開発参加者Matthew Newton氏、同日時点)

Fast・High・Ultraの処理と対応機能

Krea 3のthinking modeは、生成前のプロンプト解釈と計画に使う処理を切り替えます。Ultraでは生成後の候補評価も加わります。

  • Fast:プロンプトを素早く展開して生成/単純な変更や案出しに使う基本モード
  • High:推論を強めて編集を計画/人物・衣装・背景など、複数の条件を生成前に解釈
  • Ultra:複数候補を生成・評価し、指示と参照に最も合う一枚を選択/生成後の選別にも計算を使うモード

領域外の画素を固定する領域編集はFast・Highが対応します。Ultraは候補の生成と評価に計算を使う方式で、領域編集は対象外です。

Ultraの解像度と処理時間

  • 参照画像が1枚以上必要な編集用モード
  • 2K固定で一枚を返却
  • 処理に数分を要し、通常優先度で最大約10分、低優先度で約16分が目安

編集評価に表れるFastとUltraの違い

Artificial AnalysisのAA-Image-Editing v2.1は、同じ画像と編集指示から得た出力を、人の好みによる投票で比較する評価です。2026年10月21日確認の総合順位は、Ultraが5位、Fastが11位でした。

  • Ultra:5位、スコア1151±14/評価5,378件、順位範囲3〜6位
  • Fast:11位、スコア1125±14/評価5,087件、順位範囲7〜15位

±は95%区間で、UltraとFastの区間は一部重なっています。

Arenaの複数画像編集部門では、Ultraは4位、1435±11、2,991票です。ページ基準日は2026年10月19日で、Preliminary、順位範囲4〜5位という表示です。

Kreaが2026年10月20日に掲載したArtificial Analysisの分野別集計では、推論・同一性保持・文字や記号の編集でUltraがFastより上位です。場面・画風の編集と実写映画分野では、Fastが上回っています。

  • 推論を要する編集:Ultra 4位/Fast 20位
  • 同一性を保つ編集:Ultra 4位/Fast 11位
  • 文字・記号の編集:Ultra 6位/Fast 16位
  • 場面・画風の編集:Ultra 18位/Fast 11位
  • 実写映画分野:Ultra 10位/Fast 8位

Krea直接APIの料金——参照画像とモードで決まる

Krea直接APIは、出力解像度ごとの基本料金に、High/Ultraの追加料金と参照画像ごとの料金を加算します。以下は2026年10月21日確認、USD、出力1枚当たりの金額です。

  • Fast:1Kは$0.03/2Kは$0.06
  • High:1Kは$0.05/2Kは$0.08
  • Ultra:2Kのみ、$0.26

上記はモード料金を含み、参照画像の料金を加える前の金額です。参照は入力画像の解像度に応じ、1K画像なら1枚$0.02、2K画像なら1枚$0.07を加算します。2K参照1枚で2Kを出力する場合は、Fastが$0.13、Highが$0.15、Ultraが$0.33です。

  • Krea直接APIのUltraはMaxプラン以上で利用
  • APIはワークスペースのAPI残高から消費
  • Webアプリはcompute unitsを消費

Krea 3は、GPT Image 2より10倍高速で、価格は3分の1。画像1枚あたり0.06ドル、8秒未満で編集でき、Nano Banana Proとの比較でも、約4倍の処理速度を掲げています。

ComfyUIのAPI対応と料金

ComfyUIのKrea 3は、Comfyクレジットで支払います。1ドル=211クレジットで、料金は出力解像度・モード・参照画像の枚数によって変わります。

参照画像がない場合:

出力モード参照画像クレジット表示ドル価格
1KFastなし9.1$0.0429
1KHighなし15.1$0.0715
2KFastなし18.1$0.0858
2KHighなし24.1$0.1144

参照画像を1枚使う場合:

出力モードクレジット表示ドル価格
1KFast15.1$0.0715
1KHigh21.1$0.1001
2KFast24.1〜39.2$0.1144〜$0.1859
2KHigh30.2〜45.3$0.1430〜$0.2145
2KUltra84.5〜99.6$0.4004〜$0.4719

Ultraは参照画像が1枚以上必要で、出力は2K固定です。precise_editとの併用は対象外です。

競合モデルとの料金比較

モデルクレジット表示形式ドル価格
Krea 3 Fast18.1$0.0858
Krea 3 High24.1$0.1144
Seedream 4.58.4$0.0400
Seedream 5.0 Pro19$0.0900
Nano Banana Pro33.9$0.1608

Nano Banana Proはトークン課金で、表の金額はノードの見積額です。入力画像やテキストなどの使用量によって請求額が変わります。Krea 3の編集料金も、参照画像を含めた合計で比較する必要があります。

ローカル公開に向けた発言と、現在の配布状況

Krea共同創業者・CTOのDiego Rodriguez氏は、オープンウェイトを求める投稿に「they’ll come!(公開されるよ!)」と返答しています。別の投稿では「Krea 3のオープンウェイトについて、今まさに社内で協議している」と具体的な検討状況も明かしています。

  • 一般向けウェイトは2026年10月21日確認の公開一覧では未掲載
  • 公開日、配布版、ライセンス、ローカルのモデル構成については不明

ComfyUI APIでの生成

ComfyUIのAPIで試してみました。

1K 880×1184px / 21.1クレジット / 約17秒
プロンプト:the two of us are taking a selfie.


キャラの一貫性は期待したほどではなかったです。

※参考 krea2 identity editの場合

krea2 identity editは、Krea 2 のコミュニティ製LoRAです。
同じ参照画像で同じプロンプトです。

Krea 2 Identity Edit Fidelity dial
Krea 2 Identity Edit v1.2公開!Fidelity dialとfit機能で画像編集が進化!
Krea 2 Identity Edit v1.2で追加されたFidelity dial、fit機能、新しいComfyUIワークフローを、v1.1からの変更点を解説します。

※参考 Qwen Image 2.1の場合

Qwen-Image 2.1がComfyUIに正式対応|T2I・Image Edit・背景削除のテンプレート公開
7Bの画像生成モデル「Qwen-Image 2.1」がComfyUIへ正式対応しました。Text-to-Image、最大10枚の参照画像を使えるImage Edit、Background Removalの公式テンプレート、ネイティブ2K・RGBA出力、必要なモデル、設定値、Redditで公開直後に出た評価を紹介します。

ultraモード

Ultraモードは、単なる文字の入れ替えではなく、数量や単価を変更すると、その内容に合わせて金額・税額・合計も計算し直して画像に反映できます。変更した数字と、それに連動する数字の整合性を保つ編集です。

チーズバーガーの数量を3個、フライドポテトの数量を2個、コーラの数量を3個に変更してください。元画像から各商品の単価、税率、配送料を読み取り、変更後の各商品の商品金額、商品小計、消費税、お支払い合計を計算して、画像内の該当する金額表示をすべて更新してください。そのほかの画像の内容とレイアウトは元のまま保持してください。

入力サイズ:1122×1402
出力サイズ:1824×2288
260秒

通常編集と領域編集

公式のテンプレートのインプット画像とプロンプトで生成しました。

precise_edit OFF

precise_edit ON

高速で切り替えると領域編集は車の周囲を丸く囲って編集しているのが分かります。

Redditでの評判

  • 画像編集は好評。 人物や商品の特徴を保った編集、細部の再現、修正を重ねやすい生成速度が高評価です。
  • T2Iは賛否。 表情の細かな指定に強い一方、人物の不自然さや、Krea 2と比べた写実性・知識の弱さに不満が出ています。
  • 2K設定で画質が改善。 シャープさと細部の描写が向上したという報告があります。
  • 小さな文字の描画は高評価。 UIデザインの比較では、細かな文字の再現が評価されています。一方、色指定のHEXコードが画像内へ混入する例もあります。
  • 衣服の重なりには課題。 Tシャツの柄が、上に羽織ったジャケットまで延びる編集ミスが報告されています。
  • オープンウェイトへの期待が大きい。 ローカル実行とLoRA学習への要望が強く、ComfyUIのAPI対応には歓迎と反発の両方があります。