LoRA 是為不同基礎模型訓練的。確認 LoRA 的基礎模型（Flux.1、Flux.2、Krea 2、SDXL、Qwen）和你的檢查點相符。

2026 年最佳開源 AI 影像模型，依 GPU 與工作類型分類

Q: 影片模型呢？

請參考最佳開源 AI 影片模型指南。

Q: 新模型出圖看起來過曝或洗白

你用 SDXL 風格設定跑蒸餾或流模型。 用模型卡上的設定，Turbo 模型通常 8 步驟、指導值接近 0–1，Flux 約 3–4。

Q: 模型載入時記憶體不足

全精度檔案加文字編碼器太大，超過顯卡容量。 改用 FP8 或 GGUF，或讓 ComfyUI 把文字編碼器放系統 RAM。參考 VRAM 需求指南。

Q: LoRA 沒有效果

LoRA 是為不同基礎模型訓練的。 確認 LoRA 的基礎模型（Flux.1、Flux.2、Krea 2、SDXL、Qwen）和你的檢查點相符。

主題：模型

作者：Lookout

發佈於 2026年10月16日

概述

簡短回答：如果你有 24–32GB 顯卡，Flux.2 Dev 是品質最高的開源影像模型。16–24GB 則推薦 Krea 2，畫面好看。需要圖片中有可讀文字時，Qwen-Image 最適合。8–12GB 則 Z-Image Turbo 和 Flux.2 Klein 4B 速度快且商用安全。SDXL 仍是動漫、LoRA 和舊卡的首選。

兩年前，開源影像模型幾乎就是 Stable Diffusion。到了 2026 年 10 月，市場變得擁擠，最強模型來自 Black Forest Labs（Flux）、阿里巴巴（Qwen-Image 和 Z-Image）、Krea 和騰訊。

今年的變化：快速模型變得更好（Z-Image Turbo 和 Flux.2 Klein 4B 採用 Apache 2.0 授權），Krea 2 於 2026 年 6 月 22 日以開源權重推出，擁有龐大的 LoRA 社群，授權則分成可自由使用與非商業或收入限制兩派。

Detail Tweaker XL
varnaart 在 Civitai 上的作品
Prompt on BunchaPrompts Make this image on Graydient

ebara_pony
Akiseki 在 Civitai 上的作品
Prompt on BunchaPrompts Make this image on Graydient

ebara_pony
AliceBlueCode 在 Civitai 上的作品
Prompt on BunchaPrompts Make this image on Graydient

ebara_pony
okingjo 在 Civitai 上的作品
Prompt on BunchaPrompts Make this image on Graydient

參考

模型	開發者	大小	擅長	授權	實際 VRAM
Flux.2 Dev	Black Forest Labs	32B	頂級品質，多重參考編輯	非商業	32GB FP8；24GB GGUF
Krea 2 (Raw, Turbo)	Krea	~12B	8 步驟出圖（Turbo），微調（Raw）	社群：年收入低於 100 萬美元／50 席免費	16GB 緊湊，24GB 輕鬆
Qwen-Image	Alibaba	20B	圖片內文字、海報、雙語標示	Apache 2.0	24GB FP8；12–13GB GGUF Q4
Qwen-Image 2.0	Alibaba	7B	原生 2K，文字，生成與編輯	Apache 2.0	~16GB
Z-Image Turbo	Alibaba (Tongyi)	6B	8 步驟出真實感人像	Apache 2.0	8–12GB FP8
Flux.2 Klein 4B	Black Forest Labs	4B	亞秒出圖，小容量卡	Apache 2.0	~8GB FP8
Flux.1 Dev	Black Forest Labs	12B	品質穩定，龐大 LoRA 庫	非商業	12–16GB FP8/GGUF
SDXL (Pony, Illustrious, NoobAI)	Stability AI + community	3.5B	動漫、風格、LoRA、ControlNet	OpenRAIL++（微調版本不同）	6–8GB

逐步操作

如果要用於工作，務必確認授權。想完全沒限制？選 Apache 2.0：Qwen-Image、Z-Image Turbo、Flux.2 Klein 4B。
先確定工作類型。寫實、圖片文字、動漫、編輯或速度，每種都有不同冠軍。
依 VRAM 欄位配合你的 GPU，留幾 GB 給 LoRA 和放大用。
除非空間充足，否則用 FP8 版本。大多數人分不出和全精度差別。
從已知好用的流程開始。我們有 Z-Image Turbo 和 Flux.2 Klein 4B 的 ComfyUI 教學，直接載入就能用。

範例

最佳品質：Flux.2 Dev

Best prompt-following and photorealism among open models, with native editing from up to 10 reference images. At 32B it wants a 32GB card in FP8, and its license is non-commercial.

記憶體最佳外觀：Krea 2

Turbo makes striking images in 8 steps; Raw is built for training LoRAs. Runs on 16GB in FP8, comfortably on 24GB. Commercial use free only under $1M yearly revenue and 50 seats.

圖片文字最佳：Qwen-Image

The go-to model for posters, product mockups and signs where words must be spelled right, including Chinese. Qwen-Image 2.0 is a lighter 7B that also edits.

8–12GB 最佳：Z-Image Turbo 或 Flux.2 Klein 4B

Z-Image Turbo excels at natural photoreal portraits in 8 steps. Flux.2 Klein 4B is the faster all-rounder and fits on 8GB in FP8. Both are Apache 2.0.