<h1 id="seed-variance-enhancer-krea-2-turbo">Seed Variance Enhancer - Krea 2 Turbo</h1><p><strong>Seed Variance Enhancer</strong> is a ComfyUI node that adds randomness to the text embedding to produce more diverse, and sometimes surprising, image outputs. This version is optimized for <strong>Krea 2 Turbo</strong>.</p><p>This node is an adaptation of <a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/ChangeTheConstants/SeedVarianceEnhancer">ChangeTheConstants' SeedVarianceEnhancer (v2.2)</a>, retuned for Krea 2 Turbo (8-step distilled, Qwen3-VL 4B text encoder, guidance_scale=0). Like the original, it is released under the MIT No Attribution (MIT-0) license.</p><hr /><h2 id="why-this-exists">Why this exists</h2><p>Krea 2 Turbo is a great model, but like other distilled Turbo models it suffers from <strong>low variation between seeds</strong> — change the seed and the images barely change. The original SeedVarianceEnhancer solves this for Z-Image Turbo by adding random noise to the text embedding, nudging how the model interprets the prompt so that outputs become more varied.</p><p>The mechanism itself is model-agnostic, but the right amount of noise depends on the text encoder's embedding scale. Z-Image and Krea 2 (Qwen3-VL 4B) have different scales, so a fixed strength value ends up either too strong or too weak. This version is tuned so it works on Krea 2 out of the box.</p><p>Seed Variance Enhancer trades some prompt adherence for variety. Some outputs will miss, but if you generate many images across different seeds, you're more likely to find one you love than without it.</p><hr /><h2 id="what's-different-in-the-krea-2-build">What's different in the Krea 2 build</h2><ul><li><p><strong>auto_strength_factor (self-calibration)</strong> — The noise strength is specified as a multiplier of the measured embedding standard deviation (effective_strength = std × factor). This auto-derives the right strength regardless of the encoder's scale. On Krea 2, just leave it on and you don't have to hunt for an absolute number.</p></li><li><p><strong>Richer diagnostics</strong> — With <code>log_to_console</code> enabled, it prints the embedding std, effective strength, real-token count, percentage of values noised, and — most usefully — <strong>how much the embedding actually changed (L2 perturbation)</strong>. This makes it trivial to tell whether the noise is too weak or simply not reaching the sampler.</p></li><li><p><strong>RNG isolation</strong> — The global torch RNG state is saved and restored around noise generation, so this node never disturbs the sampler's own seed.</p></li><li><p>It also inherits the v2.2 <strong>masking feature</strong> (protect important parts of the prompt from the noise).</p></li></ul><hr /><h2 id="how-to-use">How to use</h2><p>Place the node between the positive prompt encode and the sampler.</p><pre><code>[CLIP Text Encode (Qwen3-VL 4B / type=krea2)] → [Seed Variance Enhancer - Krea 2 Turbo] → KSampler / SamplerCustom (positive)
</code></pre><p>Leave the negative path untouched. Krea 2 Turbo runs with CFG off (guidance_scale=0), so generation is driven by the positive conditioning alone — which is exactly what this node modifies.</p><hr /><h2 id="recommended-settings-(krea-2-turbo-8-steps)">Recommended settings (Krea 2 Turbo, 8 steps)</h2><p>Start with the defaults below. They add noticeable variety without hurting the fast generation too much.</p><p><img src="https://image.civitai.com/xG1nkqKTMzGDvpLrqFT7WA/2b521823-0894-4e4d-9d83-71bec006b5de/original=true/2b521823-0894-4e4d-9d83-71bec006b5de.jpeg" /></p><p>If you want more fun, raise <code>auto_strength_factor</code> and see what you get — you'll find outputs you'd never have thought of. Conversely, prompts that fall apart at default settings can produce great results once you lower <code>steps_switchover_percent</code> and tune the strength. Getting the best out of a given prompt can take some trial and error.</p><hr /><h2 id="if-you're-not-seeing-variation">If you're not seeing variation</h2><ol><li><p><strong>Set this node's seed to randomize / increment.</strong> The noise is keyed to this node's own seed. If it stays fixed, every run gets the same perturbation and a low-variance Turbo model will keep producing nearly identical images (this is the most common cause).</p></li><li><p><strong>Confirm the noised conditioning actually reaches the sampler.</strong> Crank <code>auto_strength_factor</code> up to 5–10 and generate. If the image breaks apart, the wiring is correct; if nothing changes at all, the node isn't in the active path.</p></li><li><p><strong>Turn on log_to_console and read the numbers.</strong> If <code>L2_perturbation</code> is under ~1%, the noise is too weak (raise the strength). If it's 30%+ but the image still doesn't change, the cause is wiring or a fixed seed — not strength.</p></li><li><p><strong>Longer prompts give more variety</strong>, because there are more embedding values to perturb.</p></li></ol><hr /><h2 id="installation">Installation</h2><p>Unzip the contents and place the <code>KreaSeedVarianceEnhancer</code> folder into your <code>ComfyUI/custom_nodes</code> directory. Start or restart ComfyUI. The node appears as <strong>"Seed Variance Enhancer - Krea 2 Turbo"</strong> under the <code>advanced/conditioning</code> group.</p><hr /><h2 id="credit-license">Credit / License</h2><p>This node is a derivative of <a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/ChangeTheConstants/SeedVarianceEnhancer">ChangeTheConstants' SeedVarianceEnhancer v2.2</a>. Many thanks to the original author for releasing such a useful node. Both the original and this adaptation are under the <strong>MIT No Attribution (MIT-0)</strong> license.</p><p></p><h1>（日本語）</h1><h1 id="seed-variance-enhancer-krea-2-turbo">Seed Variance Enhancer - Krea 2 Turbo</h1><p><strong>Seed Variance Enhancer</strong> は、テキスト埋め込みにランダム性を加えることで、より多様で、時には驚くような画像出力を生成する ComfyUI ノードです。このバージョンは <strong>Krea 2 Turbo</strong> での使用に最適化されています。</p><p>本ノードは <a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/ChangeTheConstants/SeedVarianceEnhancer">ChangeTheConstants 氏の SeedVarianceEnhancer (v2.2)</a> を、Krea 2 Turbo（8ステップ蒸留・Qwen3-VL 4B テキストエンコーダ・guidance_scale=0）向けに作り替えたものです。原作と同じく MIT No Attribution（MIT-0）ライセンスで公開しています。</p><hr /><h2>なぜ作ったか</h2><p>Krea 2 Turbo は素晴らしいモデルですが、蒸留された Turbo 系の宿命として、<strong>シードを変えても出力のバリエーションが乏しい</strong>という不満がありました。元になった SeedVarianceEnhancer は Z-Image Turbo 向けにこの問題を解決するノードで、テキスト埋め込みにランダムノイズを足してモデルのプロンプト解釈をわずかに揺らすことで多様性を出します。</p><p>この仕組み自体はモデル非依存ですが、ちょうどよいノイズの「強さ」はテキストエンコーダの埋め込みスケールに依存します。Z-Image と Krea 2（Qwen3-VL 4B）ではスケールが違うため、固定値のままでは効きすぎたり効かなさすぎたりします。そこで Krea 2 でそのまま使えるよう調整したのがこのバージョンです。</p><p>Seed Variance Enhancer は、<strong>プロンプトへの準拠を多少犠牲にして多様性を得る</strong>ノードです。出力の中には失敗するものもありますが、異なるシードで多数生成すれば、使わない場合よりも気に入る一枚が見つかるはずです。</p><hr /><h2 id="krea-2">Krea 2 版での変更点</h2><ul><li><p><strong>auto_strength_factor（自動キャリブレーション）</strong> — ノイズの強さを、測定した埋め込みの標準偏差（std）に対する倍率として指定します（実効強度 = std × factor）。これにより、エンコーダのスケールに関係なく適切な強さが自動で決まります。Krea 2 ではこれを有効にしておくだけで、強度の絶対値を探す必要がありません。</p></li><li><p><strong>診断ログの強化</strong> — <code>log_to_console</code> を有効にすると、埋め込みの std・実効強度・実トークン数・ノイズ適用率に加えて、<strong>埋め込みが実際にどれだけ変化したか（L2 比）</strong> を出力します。「効いていないのか／配線が届いていないのか」を一目で切り分けられます。</p></li><li><p><strong>乱数の分離</strong> — ノイズ生成時にグローバル乱数状態を保存・復元するため、サンプラー側のシードに干渉しません。</p></li><li><p>v2.2 由来の <strong>マスキング機能</strong>（プロンプトの重要部分をノイズから保護）も引き継いでいます。</p></li></ul><hr /><h2>使い方</h2><p>ポジティブプロンプトのエンコードとサンプラーの間に配置してください。</p><pre><code>[CLIP Text Encode (Qwen3-VL 4B / type=krea2)] → [Seed Variance Enhancer - Krea 2 Turbo] → KSampler / SamplerCustom (positive)
</code></pre><p>ネガティブ側はそのままで構いません。Krea 2 Turbo は CFG オフ（guidance_scale=0）で動くため、生成を駆動するのはポジティブ条件付けのみ ── まさにこのノードが操作する部分です。</p><hr /><h2 id="krea-2-turbo-8">推奨設定（Krea 2 Turbo / 8 ステップ）</h2><p>まずは以下のデフォルトから始めてください。迅速な生成をあまり損なわずに、はっきりとした多様性が加わります。</p><p><img src="https://image.civitai.com/xG1nkqKTMzGDvpLrqFT7WA/dc8aee5c-56dd-4a7b-805e-ce6d08bf5577/original=true/dc8aee5c-56dd-4a7b-805e-ce6d08bf5577.jpeg" /></p><p>さらに遊びたい場合は <code>auto_strength_factor</code> を上げてみてください。思いもよらない出力が得られます。逆に、デフォルトで画像が乱れてしまうプロンプトでも、<code>steps_switchover_percent</code> を下げて強度を調整すると優れた結果になることがあります。最適解はプロンプトごとに試行錯誤が必要な場合があります。</p><hr /><h2>バリエーションが出ないときは</h2><ol><li><p><strong>このノードの seed を randomize / increment にする。</strong> ノイズはこのノード自身の seed で決まります。fixed のままだと毎回同じ揺らし方になり、低分散な Turbo では出力がほとんど変わりません（最も多い原因です）。</p></li><li><p><strong>ノイズ入りの条件付けがサンプラーに届いているか確認する。</strong> <code>auto_strength_factor</code> を 5〜10 など極端に上げて生成し、画像が崩れれば配線は正常、まったく変わらなければ経路から外れています。</p></li><li><p><strong>log_to_console をオンにして数値を読む。</strong> <code>L2_perturbation</code> が 1% 未満なら弱すぎ（強度を上げる）、30% 以上あるのに変わらないなら配線かシード固定が原因です。</p></li><li><p><strong>長いプロンプトのほうが多様性が出ます。</strong> ノイズを足せる埋め込み値が増えるためです。</p></li></ol><hr /><h2>インストール</h2><p>zip の内容を解凍し、<code>KreaSeedVarianceEnhancer</code> フォルダを <code>ComfyUI/custom_nodes</code> に置いてください。ComfyUI を起動／再起動すると、<code>advanced/conditioning</code> グループ内に <strong>「Seed Variance Enhancer - Krea 2 Turbo」</strong> として表示されます。</p><hr /><h2>クレジット / ライセンス</h2><p>本ノードは <a target="_blank" rel="ugc" href="https://github.com/ChangeTheConstants/SeedVarianceEnhancer">ChangeTheConstants 氏の SeedVarianceEnhancer v2.2</a> を基にした派生版です。素晴らしい元ノードを公開してくれた作者に感謝します。原作・本派生版ともに <strong>MIT No Attribution（MIT-0）</strong> ライセンスです。</p>

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