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die besten Open-Source-KI-Modelle

Checkpoint vs LoRA vs Embedding vs ControlNet: Welche Datei macht was

Thema: Modelle
Von Quartermaster
Veröffentlicht am 2025-10-08
Die sechs Arten von Modelldateien, die du kennenlernst, was jede verändert, wie groß sie sind, wo sie hinkommen und wann du sie benutzt: Checkpoints und Fine-Tunes, LoRAs und ihre LyCORIS-Verwandten, Textuelle Inversion Embeddings, ControlNets und IP-Adapter, VAEs und Upscaler.

Überblick

Ein neuer Nutzer lädt ein "Modell" herunter und merkt, dass es eine von sechs verschiedenen Sachen ist, die in sechs verschiedene Ordner kommen und sechs verschiedene Aufgaben haben. Der Katalog auf dieser Seite kennzeichnet jeden Eintrag mit seinem Typ (Basismodell,
LoRA
, Embedding, anderes) und seiner Familie aus diesem Grund. Diese Anleitung erklärt die Typen einmal, damit die Labels Sinn machen.
Die Faustregel: Ein Checkpoint ist der ganze Maler; ein LoRA bringt dem Maler ein neues Motiv oder einen Stil bei; ein Embedding bringt dem Maler ein neues Wort bei; ein
ControlNet
oder IP-Adapter sagt dem Maler, wo Dinge hinkommen oder was er von einer Vorlage übernehmen soll; der VAE sind die Augen des Malers, die zwischen Leinwand und komprimiertem Arbeitsraum umwandeln; ein
Upscaler
ist ein separater Handwerker, der das fertige Bild vergrößert. Nur der Checkpoint kann allein arbeiten. Alles andere braucht einen Checkpoint der passenden Familie.
Die Größen sagen viel aus. 2 bis 7 GB für einen
SDXL
Checkpoint und 12 bis 24 GB für
Flux
; 10 bis 700 MB für einen LoRA; unter 1 MB für ein Embedding; 1 bis 2,5 GB für ein ControlNet; 300 MB für einen VAE; 60 MB für einen ESRGAN Upscaler. Wenn eine Datei, die LoRA genannt wird, 6 GB groß ist, ist es ein Checkpoint. Die Modellseite hier zeigt die Größe und den Hash, damit du es vor dem Download erkennen kannst.

Referenz

Name
Typ
Bedeutung
Checkpoint (Basismodell)
2-24 GB
Der komplette Denoiser, meist mit Text-Encoder und VAE gebündelt. Fine-Tunes (DreamShaper, Juggernaut,
Illustrious
, Pony) sind Checkpoints, die mit neuen Daten nachtrainiert wurden. Ordner: models/checkpoints (
ComfyUI
), models/Stable-diffusion (A1111,
Forge
). Flux,
Qwen
und
Wan
werden als separate diffusion_models + text_encoders + vae Dateien geliefert.
LoRA
10-700 MB
Eine kleine Gewichtsdifferenz, die auf einen Checkpoint aufgesetzt wird. Charaktere, Stile, Konzepte, Regler, Bewegung. Braucht ein Triggerwort und ein Gewicht. Ordner: models/loras oder models/Lora.
LyCORIS / LoCon / LoHa / DoRA
10-700 MB
LoRA-Varianten, die mehr Schichten beeinflussen oder eine andere Faktorisierung nutzen. Werden wie LoRAs in jeder aktuellen UI geladen.
Embedding (textuelle Inversion)
10-200 KB
Ein gelernter Token für den Text-Encoder. Wird im Prompt mit dem Dateinamen aufgerufen. Häufig als negative Embeddings (bad-hands, easynegative) bei
SD 1.5
und SDXL; selten bei Flux. Ordner: models/embeddings.
ControlNet / T2I-Adapter
0.3-2.5 GB
Ein Neben-Netzwerk, das den Denoiser auf Pose, Tiefenkarte, Kantenerkennung oder Skizze konditioniert. Familienspezifisch. Ordner: models/controlnet.
IP-Adapter / Referenz
50 MB-1 GB
Konditioniert auf ein Bild statt Text: Stiltransfer, Gesichtsreferenz. Braucht ein passendes CLIP-Vision-Modell.
VAE
160-330 MB
Encoder/Decoder zwischen Pixeln und Latents. Meist in Checkpoints gebündelt; separate Dateien beheben ausgewaschene Farben (SDXL fp16-fix) oder kommen mit neuen Familien (Flux ae.safetensors, Wan VAE).
Upscaler
2-70 MB
ESRGAN, Real-ESRGAN, SwinIR, DAT: separate Netzwerke, die Pixel nach der Generierung vergrößern. Ordner: models/upscale_models.
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Keine Ordner, keine Dateitypen, kein VAE-Suchen
BitVector Prism lädt den Checkpoint, die LoRAs, den VAE und die zugehörigen ControlNets vor. Wähle ein Modell von dieser Seite, ein Add-on und generiere im Browser.

Schritt für Schritt

  1. Erkenne den Dateityp am Katalog-Label und der Größe vor dem Download. Basismodell, LoRA, Embedding oder anderes auf der Karte; die genaue Bytezahl auf der Modellseite.
  2. Stimme die Familie ab. Jede Nicht-Checkpoint-Datei nennt die Familie, für die sie gebaut wurde (SDXL, Flux,
    Wan 2.2
    14B); sie funktioniert nur mit Checkpoints dieser Familie.
  3. Lege die Datei in den Ordner für ihren Typ (siehe Tabelle oben) und lade die UI neu.
  4. Checkpoint: Wähle es als Modell aus. Bei geteilten Familien (Flux, Qwen, Wan,
    Z-Image
    ) lade das Diffusionsmodell, die Text-Encoder und den VAE separat in ComfyUI.
  5. LoRA: Lade den LoRA-Knoten nach dem Checkpoint oder <lora:name:0.8> im Prompt, plus das Triggerwort.
  6. Embedding: Tippe den Dateinamen im Prompt ein (oder im negativen Prompt für negative Embeddings); ComfyUI nutzt embedding:name.
  7. ControlNet: Wende den ControlNet-Knoten mit dem vorverarbeiteten Bild (Pose, Tiefe) an; starte mit Stärke 0.8 und Endprozentsatz 0.8.
  8. VAE und Upscaler: Wähle den VAE im Loader oder in den Einstellungen, wenn die Farben falsch sind; führe den Upscaler als letzten Schritt über Upscale Image (mit Model) aus.

Beispiele

Ein kompletter SDXL-Stack in einem Forge-Prompt

Checkpoint: juggernautXL_v9.safetensors | VAE: sdxl_vae_fp16fix.safetensors
Prompt: zavy cinematic, <lora:zavy-cinematic-xl:0.7> a knight resting by a campfire, night, embers, 35mm
Negative: easynegative, bad-hands-5, blurry | ControlNet: openpose, weight 0.8 | Upscaler: 4x-UltraSharp 2x

Der gleiche Stack als ComfyUI-Knoten

Load Checkpoint -> Load LoRA -> Apply ControlNet (OpenPose image) -> KSampler -> VAE Decode (fp16-fix VAE) -> Upscale Image (using Model: 4x-UltraSharp)

Tipps

  • Der Katalogtyp "anderes" umfasst ControlNets, VAEs, Upscaler und Workflows; die Modellseite sagt dir, was es ist.
  • Merges sind Checkpoints, die durch Mittelung anderer Checkpoints entstehen; sie erben die Familie ihrer Eltern und behalten LoRA-Kompatibilität.
  • Ein Inpainting-Checkpoint ist ein Checkpoint mit zusätzlichen Eingabekanälen; er braucht den Inpainting-Workflow und ist kein Drop-in für Text-zu-Bild.
  • Negative Embeddings waren der SD 1.5 Weg, um Hände zu korrigieren; bei SDXL helfen sie weniger und bei Flux bringen sie nichts, weil das Modell kein CFG-Negativ hat.
  • Flux Fill, Flux Redux, Flux Depth und Canny sind Checkpoints oder Adapter, keine LoRAs, auch wenn sie neben den LoRAs auf dem Hub liegen.
  • Im Zweifel haben die Cloud-Partner die richtige Kombination vorinstalliert: Wähle das Modell und den LoRA, und der passende VAE und ControlNet werden für dich gehandhabt.

Fehlerbehebung

Heruntergeladene "LoRA" ist 6 GB groß

Warum es passiert
Es ist ein Checkpoint; der Uploader hat es ungenau bezeichnet.

So behebst du es
Lege es in den Checkpoints-Ordner und wähle es als Modell aus. Das Katalog-Label hier ist zuverlässig.

Embedding bewirkt nichts

Warum es passiert
Falsche Familie (SD 1.5 Embedding auf SDXL) oder der eingegebene Name stimmt nicht mit dem Dateinamen überein.

So behebst du es
Stimme die Familie ab; tippe den genauen Dateinamen ohne Erweiterung ein; in ComfyUI nutze embedding:name.

ControlNet erzeugt Rauschen oder ignoriert die Pose

Warum es passiert
ControlNet für eine andere Familie oder das Rohfoto wurde statt der vorverarbeiteten Karte genutzt.

So behebst du es
Nutze das ControlNet, das für die Checkpoint-Familie gebaut wurde, und führe zuerst den Preprocessor-Knoten aus.

Farben sehen ausgewaschen aus

Warum es passiert
Fehlender oder falscher VAE.

So behebst du es
Lade den VAE der Familie; bei SDXL den fp16-fix VAE.

Modell lädt, erzeugt aber schwarze Bilder

Warum es passiert
fp16-Überlauf im VAE oder ein Checkpoint, der --no-half-vae braucht.

So behebst du es
Nutze den fp16-fix VAE oder die no-half-vae-Flagge; bei Flux prüfe, dass die Text-Encoder-Präzision zum Build passt.

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PirateDiffusion
Checkpoints, LoRAs, Embeddings und ControlNets, schon verbunden
PirateDiffusion hält Tausende Modelldateien auf seinen eigenen GPUs organisiert; du nennst Checkpoint- und LoRA-Tags per Telegram-Befehl und der passende VAE und ControlNet werden angewendet. Unbegrenzte Generierung, Festpreis.

Fragen

Welchen sollte ein Anfänger zuerst herunterladen?

Einen Checkpoint der Familie, die du nutzen willst. LoRAs kommen als nächstes, wenn du weißt, welchen Basis-Checkpoint du magst. Embeddings und ControlNets kommen, wenn ein spezielles Problem sie braucht.

Kann ich einen LoRA in einen Checkpoint mergen?

Ja, jede UI hat ein Merge-Tool, und das Ergebnis ist ein neuer Checkpoint. Es spart einen Knoten, aber das Gewicht wird festgeschrieben; die meisten behalten LoRAs separat.

Ist ein Fine-Tune dasselbe wie ein LoRA?

Nein. Ein Fine-Tune trainiert den ganzen Checkpoint neu (Gigabytes); ein LoRA ist ein kleines Add-on (Megabytes). Viele Fine-Tunes starteten als gemergte LoRAs.

Nutzen Flux und Qwen Embeddings?

Praktisch nie. Ihre LLM-Text-Encoder sind nicht so trainiert; Stil- und Konzeptarbeit läuft über LoRAs.

Was ist eine Workflow-Datei?

Eine ComfyUI JSON, die diese Komponenten zusammenverdrahtet. Der Katalog listet einige als "anderes"; sie enthalten keine Gewichte, nur das Rezept.

Links und Quellen

Modelle in dieser Anleitung

Geschrieben von
Quartermaster

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