Checkpoint（チェックポイント）とは、学習の特定の時点で、AIモデルの重みとパラメータを保存したスナップショットです。その時点までのモデルの状態を丸ごと記録し、ゼロからやり直さずに生成や学習の再開に利用できます。

実務では、チェックポイントは複数の目的で使われます。学習中は一定間隔で進捗を保存し、中断や品質低下時に再開やロールバックができるようにします。また、AI画像・動画生成コミュニティでは、学習済みモデルの配布・共有形式としてチェックポイントが一般的です。Stable Diffusionなど同じ基盤アーキテクチャ上に構築された異なるチェックポイントは、学習データによって全く異なるビジュアルスタイルを生むため、オープンソースやコミュニティ製モデルを使う際のチェックポイント選びは重要な創作判断になります。

AI生成プラットフォームでは、チェックポイントは選択可能なモデルとして表示されることが多く、ツールが出力するベースの美観と能力を決めます。各チェックポイントが単なる設定の違いではなく、別の学習済み実体であると理解することで、利用可能な選択肢の違いや出力の差をより適切に判断できます。