Kroma v0.3.1：面向 Krea 2 微调的 On-Policy 蒸馏模型

OPD 改变了什么

更早的 Kroma turbo 模型是离线蒸馏的：学生模型在固定的采样调度上模仿教师模型。readme 直接描述了这种配方的失败模式。在教师模型自己选择的中间状态上模仿它，会逐渐把学生模型拉离原始数据流形，表现为模式崩溃、细节被冲淡，以及提示词突然失效。

OPD，即 on-policy 蒸馏，把方向反了过来。 学生模型自己生成轨迹，教师模型则在这些确切的点上进行纠正。训练只发生在模型实际访问过的状态上，因此蒸馏后的模型始终处于它来源模型的分布之内。其目标是获得 Turbo 速度，同时不付出通常的蒸馏代价。

仓库现在包含哪些内容

该仓库于 10 月 7 日重新整理，现在包含三个文件：

更早的 Kroma 文章中链接的 kroma-v0.2-turbo、kroma-v0.2-base、kroma-v0.3-turbo 和 kroma-v0.3-tdm-4steps-artifact 文件已被删除，因此旧的下载说明已无法解析。readme 中的“files to download”表格仍然列出 kroma-v0.2-turbo.safetensors，这是过时的：应该下载的是 v0.3.1 OPD。

如何在 ComfyUI 中运行

运行 v0.3.1 与运行 v0.2 和 v0.3 完全相同。它使用标准的 Krea 2 技术栈，因此除了 ComfyUI 原生的 Krea 2 支持外，无需任何自定义节点：

1. 将 kroma-v0.3.1-turbo-opd.safetensors 放入 ComfyUI/models/diffusion_models/
2. 使用类型设置为 krea2 的 CLIPLoader 加载 Krea 2 文本编码器（Qwen3-VL，12 层）
3. 加载 Krea 2 VAE
4. 使用该模型蒸馏时对应的 Turbo 设置进行采样：8-12 步、CFG 1.0-1.5、shift (mu) 1.15

最小链路是 UNet加载器（Load Diffusion Model）接入 KSampler，由 krea2 CLIP 和 Krea 2 VAE 为其提供输入。如果输出看起来异常，readme 首要怀疑的是文本编码器：确认 CLIPLoader 的类型为 krea2，并确认 ComfyUI 是带有原生 Krea 2 支持的当前构建版本。

LoRA 训练结果仍可沿用

因为 OPD 让学生模型保持在原始分布之内，以正常方式训练的 LoRA 依旧可以正常工作。可以针对教师模型（kroma-sensei-booru-e6-teacher-velocity-v0.3.safetensors）或基础模型（kroma-v0.3-base.safetensors）进行训练，得到的 LoRA 可以原封不动地加载到 kroma-v0.3.1-turbo-opd.safetensors 上。这正是它与激进蒸馏的学生模型之间最主要的实际区别：更换 turbo 模型时，你无需重新训练或重新推导适配器。

可用性

模型： lodestones/Kroma
模型文件： kroma-v0.3.1-turbo-opd.safetensors
基础模型： Krea 2