畫面外擴最怕兩件事：原圖內容被改壞，或者延伸後透視、光線同結構接唔上。呢個項目明確建立在 Krea/Krea-2-Turbo 之上，並以 Krea 2 Raw 作訓練目標，形式係一個 rank-32 的 LoRA，用嚟做 image-to-image outpainting，重點唔係單純參考原圖，而係連原圖要放喺新畫布邊個區域都一併編碼。
它的做法是把來源 latent tokens 加上來自目標 bounding box 的 rotary coordinates，令 denoiser 能理解「已知畫面屬於整張新圖的哪個位置」。所以它比一般 image-reference adapter 更適合做左貼右擴、上貼下擴，甚至置中後向兩邊延伸，對透視、光照、紋理連續性的控制更直接。
檔案資訊相當清楚，但重點不在量化版本。頁面列出 krea2_outpaint_rank32.safetensors、pipeline.py、outpaint.py、example.py，另有授權與雜湊檔；同時明確說明 Hugging Face 自動產生的 Diffusers snippet 及一般 LoRA importer 不相容，要用隨附腳本與自訂 pipeline。這代表它不是即插即用型 LoRA，而係帶有功能性介面的適配器。
- 基礎模型已指明為 Krea/Krea-2-Turbo，並針對 distilled 8-step inference 設計。
- 核心差異在 registered
reference_placements，可指定原圖在目標畫布的位置。 - 已測試寫實、水彩、stylized 3D 等場景，涵蓋橫向、縱向與置中延伸。
- 頁面沒有提供 GGUF、mmproj、llama.cpp、Ollama、LM Studio 或量化等資訊。
使用取向上，它更像為 Krea 2 編輯流程補上一個 UI 版的外擴能力，而唔係通用本地推理模型。由於依賴 diffusers 與自訂程式碼，適合已經在 Python 圖像流程中工作、需要穩定控制構圖位置的人。