JANK2 - Anime Krea2 Turbo 下载与部署记录

日期：2026-09-11 模型页：https://civitai.red/models/2897086/jank2-anime-krea2-turbo 作者：janxd ｜类型：Checkpoint（Krea 2 基座）｜版本：v1.0（2026-09-04 发布）

一、结论（先看这里）

Civitai 原档 处于 Early Access（Buzz 付费墙），API 返回 403：{"error":"Early Access","deadline":"2026-09-19T21:33:48.374Z"}，即 2026-09-19 21:33 UTC 后对所有人免费。
但作者本人在 HuggingFace 放了同一文件的镜像：janxd/JANk2，LFS sha256 与 Civitai 登记值完全一致，属于同一比特流，不需要 Buzz、不需要等 9/19。
已通过 hf-mirror + 迅雷下载并校验，落盘与部署路径见下。

项	值
文件名	`JANK2_v1.0_INT8_CONVROT.safetensors`（HF 镜像名）<br>Civitai 原名 `JANK2AnimeKrea2Turbo_v10.safetensors`
大小	14,135,089,176 B（13.16 GiB）
SHA256	`ed1ea73c0e4f659f7cf4abbc1eb341ab66b1c9121b3465f820b19ade7ced147d`
精度	INT8 ConvRot（作者同时上传了 INT4 版，Civitai 侧；HF 镜像只有 INT8）
来源 1（付费墙）	`https://civitai.red/api/download/models/3275395?fileId=3159903` → 403 Early Access
来源 2（可用）	`https://hf-mirror.com/janxd/JANk2/resolve/main/JANK2_v1.0_INT8_CONVROT.safetensors`
来源 2 实链	cas-bridge.xethub.hf.co（Xet CDN，签名 1h 有效）

Civitai API /api/v1/models/2897086（civitai.red + Authorization: Bearer <key>）拿元数据与文件 SHA256 → HTTP 200。
同 key 请求 /api/download/models/3275395?fileId=3159903 → HTTP 403 Early Access（key 无法绕过 Buzz 墙）。
hf-mirror.com/api/models?search=JANK2 命中作者镜像 janxd/JANk2（2026-09-04 创建）。
用 api/models/janxd/JANk2/tree/main 取 LFS oid → 与 Civitai SHA256 逐字符一致。
迅雷任务（xunlei-download skill）：add https://hf-mirror.com/janxd/JANk2/resolve/main/...，任务 id VP1FkCmnS0vTb1PT1PtjVfJ-A1，实测 ~24-28 MB/s，14.1GB 用时 10 分钟（21:56 → 22:06）。
落盘 ~/Downloads/xunlei-downloads/JANK2_v1.0_INT8_CONVROT.safetensors（14,135,089,176 B）→ sha256 与源逐字符一致： ed1ea73c0e4f659f7cf4abbc1eb341ab66b1c9121b3465f820b19ade7ced147d

DSH 机缓存：~/Downloads/xunlei-downloads/JANK2_v1.0_INT8_CONVROT.safetensors（= 下载中心 09-迅雷下载/，可 LAN 直取）
远端目标：/home/zyw/ComfyUI/models/diffusion_models/JANK2_v1.0_INT8_CONVROT.safetensors （与既有 krea2_turbo_fp8_scaled.safetensors 同处；本机 Krea2 工作流用的是 UNETLoader，不是 CheckpointLoader）
传输：sshpass -p *** scp（⚠️ expect 包装的 scp 传大文件会卡死 0 字节，必须用 sshpass），实际约 1 分钟级、14.1GB
远端 sha256 校验一致：ed1ea73c0e4f659f7cf4abbc1eb341ab66b1c9121b3465f820b19ade7ced147d
ComfyUI 侧确认（/object_info/UNETLoader）：19 个 unet 条目中出现 JANK2_v1.0_INT8_CONVROT.safetensors，文件列表即时刷新，无需重启。
用法：打开 Krea2 工作流（如 Krea2/Krea2Turbo_2pass_10Eros.json 或 krea2_turbo_gui.json），把 UNETLoader 的 unet_name 从 krea2_turbo_fp8_scaled.safetensors 换成 JANK2_v1.0_INT8_CONVROT.safetensors，TE 仍用 qwen3vl_4b_fp8_scaled.safetensors。
兼容性：作者要求 ComfyUI v0.27.0+（INT4 ConvRot 需 v0.28.0+）；本机 ComfyUI 为 2026-09-02 版（commit ec803fc9），满足。INT8 ConvRot 档适配 8–16GB 显存，本机 RTX 5060 Ti 16GB 合适。

Krea 2 Turbo 的动漫向轻度微调：默认就出动漫风，不需要在提示词里写 anime 之类风格词。
训练数据 = JANKU（作者的 Illustrious/NoobAI checkpoint）真实数据子集 + 少量精选社区图；主要锚定画风与线稿一致性，不改变 Krea 2 的环境/背景与提示词遵循能力。
未内置去审查：内容放开需自行加 LoRA/节点；作者提醒去审查手段常会掉画质（细节变软、构图漂移），建议默认关闭、按需开启。
推荐参数（沿用 Krea 2 Turbo 官方默认）：
- 分辨率 1024–2048
- 步数 8
- CFG 1
- 采样器 euler / er_sde
- 调度器 simple / normal
参考工作流：Gladas's workflow for Krea 2 Turbo（civitai models/2807513）。
文本编码器：仍用 Krea 2 的那套（本机 qwen3vl_4b_fp8_scaled.safetensors）。

想要 INT4 ConvRot 档（更省显存）：Civitai 也上传了 INT4，但同样在 Early Access 墙内；等 2026-09-19 21:33 UTC 后可用同一 key 直接拉取（届时 civitai.red/api/download/models/3275395 应返回 302 而非 403）。
本次未在 models/checkpoints/ 建软链：本机 Krea2 全链路走 UNETLoader + 独立 TE，放 checkpoints 反而容易误配；如确有需要再补软链（不额外占盘）。
出图验证（未执行，按用户选择只做下载+部署）：如需实测，把 UNETLoader 换成该文件跑 8 步 CFG1 即可。