Checkpoint

Ein Checkpoint ist eine Datei, in der die Gewichte eines KI-Modells zu einem bestimmten Zeitpunkt gespeichert sind. Der Name stammt aus dem Training: Dort wird der Zwischenstand regelmäßig gesichert, damit man an einem Kontrollpunkt weitermachen kann. In der Community rund um offene Bild- und Videomodelle meint Checkpoint meist einfach die fertige Modelldatei, die du herunterlädst und lokal lädst.

Was steckt in einem Checkpoint?

Im Kern enthält die Datei Milliarden von Zahlenwerten, die das gelernte Wissen des Modells darstellen. Je nach Modell sind darin nur die Gewichte des eigentlichen Diffusionsmodells gespeichert, oder zusätzlich auch das Textmodell und der VAE. Bei Videomodellen sind diese Teile oft getrennt, sodass du mehrere Dateien brauchst. Die Anleitung des Herstellers sagt dir, welche.

Von einem Grundmodell gibt es häufig mehrere Checkpoints. Manche sind komprimiert und brauchen weniger Grafikspeicher, andere wurden per Fine-Tuning auf einen bestimmten Stil oder ein Motiv angepasst. Es gibt auch destillierte Checkpoints, die mit weniger Sampling-Schritten auskommen und dadurch schneller sind.

Wie nutzt du einen Checkpoint?

In Oberflächen wie ComfyUI legst du die Datei in den vorgesehenen Modellordner und wählst sie dann in einem Node aus. Die meisten offenen Checkpoints werden über Hugging Face verteilt. Größen von vielen Gigabyte sind bei Videomodellen normal.

Worauf du achten solltest

Bevorzuge Dateien im Format safetensors. Hugging Face beschreibt in seiner Dokumentation, dass dieses Format im Gegensatz zu älteren Formaten keinen Code ausführen kann. Lade Checkpoints nur aus vertrauenswürdigen Quellen, am besten direkt vom Hersteller. Prüfe außerdem die Lizenz, denn auch ein nachtrainierter Checkpoint übernimmt in der Regel die Bedingungen des Grundmodells. Ob kommerzielle Nutzung erlaubt ist, steht dort. Eine Übersicht offener Modelle findest du unter Open Source.