检查点（Checkpoint）
检查点（Checkpoint）是什么？
检查点是已训练 AI 模型的一个保存版本，你可以加载并使用它（或从它继续训练）而无需从头开始。
一图看懂
- 别称
- 模型权重模型快照保存的模型
- 主要用途
- 保存训练进度共享预训练模型微调特定风格的生成
- 常用工具
- Stable diffusionComfyUIAutomatic1111Hugging face
- 相关术语
- LoRAFine-tuningDiffusion modelModel weightsBase model
准备好开始创作了吗？
执导场景、设计角色、完成整部影片
一站式 AI 创作平台，定价简单透明，无速度节流，搭配无限 Canvas，让创作发挥到极致。
对比与差异
Compared with related concepts
检查点与 LoRA：检查点是包含所有学习到的权重的完整保存模型，而 LoRA 是一个小型附加文件，在不替换基础检查点的情况下修改其行为。检查点定义核心能力和美学；LoRA 对其进行细化或重定向。
可以这样理解…
检查点就像电子游戏中的存档：它精确记录你所处的位置，让你日后能回到那一点、与他人分享，或从那里继续，而不必从头重新玩一遍。正如不同存档代表游戏进度中的不同时点，不同检查点代表模型训练的不同阶段或专门化方向。
实用提示
构建 AI 图像或视频工作流时，先选好你的基础检查点：它设定了之后一切内容的视觉基因。写实检查点搭配电影感 LoRA，通常比试图把一个风格化插画检查点往写实方向引导能产出更好的结果。
类型与变体
检查点会因在训练过程中保存的位置而有相当大的差异。基础检查点代表一个具备宽泛通用能力、已完整训练的基础模型，而微调检查点则在特定数据集上进一步训练以使其输出专门化。合并检查点将两个或更多模型的权重组合到单个文件中，融合其风格或能力。在某些流水线中，部分检查点或增量检查点只存储相对于基础模型的变化，从而减小文件体积。EMA（指数移动平均）检查点保存权重的一个平滑版本，其输出往往比原始训练检查点更稳定、更一致。
准备好在 Morphic 里做第一个场景了吗？
试用 Morphic常见使用场景
每当需要加载预训练 AI 模型进行推理、与其他用户共享，或作为进一步训练的起点时，就会用到检查点。在图像生成工作流中，创作者选择检查点来定义输出的视觉风格：例如为产品渲染选择写实检查点，或为概念美术选择插画检查点。在视频生成流水线中，检查点支撑着工具所用的基础模型。微调者以现有检查点为起点在自定义数据集上训练，为特定角色、环境或美学制作专门化模型。
准备好开始创作了吗？
执导场景、设计角色、完成整部影片
一站式 AI 创作平台，定价简单透明，无速度节流，搭配无限 Canvas，让创作发挥到极致。
