Checkpoint vs LoRA vs embedding vs ControlNet: file mana yang buat apa

Topik: Model

Oleh Quartermaster

Diterbitkan 2025-10-08

Ikhtisar

Pengguna baru mengunduh "model" dan menemukan itu adalah salah satu dari enam hal berbeda yang masuk ke enam folder berbeda dan punya enam fungsi berbeda. Katalog di situs ini memberi label setiap entri dengan jenisnya (base model,

LoRA

, embedding, lain-lain) dan keluarganya untuk alasan itu. Panduan ini menjelaskan jenis-jenisnya sekali supaya labelnya masuk akal.

Aturan dasarnya: checkpoint adalah pelukis utuh; LoRA mengajarkan pelukis subjek atau gaya baru; embedding mengajarkan pelukis kata baru;

ControlNet

atau IP-Adapter memberi tahu pelukis di mana letak sesuatu atau apa yang harus disalin dari referensi; VAE adalah mata pelukis yang mengubah antara kanvas dan ruang kerja terkompresi;

upscaler

adalah pengrajin terpisah yang memperbesar gambar jadi. Hanya checkpoint yang bisa bekerja sendiri. Semua yang lain butuh checkpoint dari keluarga yang cocok.

Ukuran file banyak memberi tahu. 2 sampai 7 GB untuk checkpoint

SDXL

dan 12 sampai 24 GB untuk

Flux

; 10 sampai 700 MB untuk LoRA; kurang dari 1 MB untuk embedding; 1 sampai 2,5 GB untuk ControlNet; 300 MB untuk VAE; 60 MB untuk upscaler ESRGAN. Kalau file yang disebut LoRA ukurannya 6 GB, itu sebenarnya checkpoint. Halaman model di sini menunjukkan ukuran dan hash supaya kamu bisa tahu sebelum mengunduh.

Referensi

Nama	Tipe	Artinya
Checkpoint (base model)	2-24 GB	Denoiser lengkap, biasanya sudah termasuk text encoder dan VAE. Fine-tunes (DreamShaper, Juggernaut, Illustrious , Pony) adalah checkpoint yang dilatih ulang dengan data baru. Folder: models/checkpoints ( ComfyUI ), models/Stable-diffusion (A1111, Forge ). Flux, Qwen dan Wan dikirim sebagai file diffusion_models + text_encoders + vae terpisah.
LoRA	10-700 MB	Perbedaan bobot kecil yang diterapkan di atas checkpoint. Karakter, gaya, konsep, slider, gerakan. Butuh trigger word dan bobot. Folder: models/loras atau models/Lora.
LyCORIS / LoCon / LoHa / DoRA	10-700 MB	Varian LoRA yang menyentuh lebih banyak lapisan atau menggunakan faktorisasi berbeda. Dimuat seperti LoRA di semua UI saat ini.
Embedding (textual inversion)	10-200 KB	Token yang dipelajari untuk text encoder. Dipanggil dengan nama file di prompt. Umum sebagai negative embeddings (bad-hands, easynegative) di SD 1.5 dan SDXL; jarang di Flux. Folder: models/embeddings.
ControlNet / T2I-Adapter	0.3-2.5 GB	Jaringan samping yang mengkondisikan denoiser pada pose, peta kedalaman, peta tepi atau coretan. Spesifik keluarga. Folder: models/controlnet.
IP-Adapter / reference	50 MB-1 GB	Mengkondisikan pada gambar bukan teks: transfer gaya, referensi wajah. Butuh model visi CLIP yang cocok.
VAE	160-330 MB	Encoder/decoder antara piksel dan latent. Biasanya sudah termasuk di checkpoint; file terpisah memperbaiki warna yang pudar (SDXL fp16-fix) atau datang dengan keluarga baru (Flux ae.safetensors, Wan VAE).
Upscaler	2-70 MB	ESRGAN, Real-ESRGAN, SwinIR, DAT: jaringan terpisah yang memperbesar piksel setelah pembuatan. Folder: models/upscale_models.

Tanpa folder, tanpa tipe file, tanpa cari VAE

BitVector Prism pra-muat checkpoint, LoRA, VAE dan ControlNet yang cocok. Pilih model dari situs ini, pilih add-on dan buat langsung di browser.

Coba BitVector

Langkah demi langkah

Kenali jenis file dari label katalog dan ukuran sebelum mengunduh. Base model, LoRA, embedding atau lain-lain di kartu; byte tepat di halaman model.
Cocokkan keluarga. Setiap file non-checkpoint menyebutkan keluarga yang dibuat untuknya (SDXL, Flux,
Wan 2.2
14B); hanya bekerja dengan checkpoint dari keluarga itu.
Masukkan file ke folder sesuai jenisnya (lihat tabel di atas) dan segarkan UI.
Checkpoint: pilih sebagai model. Untuk keluarga terpisah (Flux, Qwen, Wan,
Z-Image
) muat diffusion model, text encoder dan VAE secara terpisah di ComfyUI.
LoRA: muat node LoRA setelah checkpoint, atau <lora:name:0.8> di prompt, plus trigger word.
Embedding: ketik nama file di prompt (atau prompt negatif untuk negative embeddings); ComfyUI pakai embedding:name.
ControlNet: pakai node ControlNet dengan gambar yang sudah diproses (pose, depth); mulai dengan strength 0.8 dan end percent 0.8.
VAE dan upscaler: pilih VAE di loader atau pengaturan saat warna salah; jalankan upscaler sebagai langkah akhir lewat Upscale Image (pakai Model).

Contoh

Tumpukan SDXL lengkap dalam prompt Forge

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

Tumpukan yang sama sebagai node ComfyUI

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

Tips

Jenis katalog "lain-lain" mencakup ControlNets, VAEs,
upscalers
dan workflow; halaman model menyebutkan mana.
Merge adalah checkpoint yang dibuat dengan merata-ratakan checkpoint lain; mewarisi keluarga induknya dan tetap kompatibel dengan LoRA.
Checkpoint
inpainting
adalah checkpoint dengan saluran input ekstra; butuh workflow inpainting dan bukan pengganti langsung untuk text-to-image.
Negative embeddings dulu cara SD 1.5 memperbaiki tangan; di SDXL kurang membantu dan di Flux tidak berpengaruh karena model tidak punya
CFG
negatif.
Flux Fill, Flux Redux, Flux Depth dan Canny adalah checkpoint atau adapter, bukan LoRA, walau dikirim berdampingan dengan LoRA di hub.
Kalau ragu, partner cloud sudah punya kombinasi yang benar pra-muat: pilih model dan LoRA, VAE dan ControlNet yang cocok sudah diatur otomatis.

Pakailah fp16-fix VAE atau flag no-half-vae; di Flux pastikan presisi text encoder cocok dengan build.

Checkpoint, LoRA, embedding dan ControlNet, sudah terhubung

PirateDiffusion mengatur ribuan file model untukmu di GPU-nya sendiri; kamu sebut checkpoint dan tag LoRA lewat perintah Telegram dan VAE serta ControlNet yang cocok langsung dipakai. Generasi tanpa batas, harga tetap.

Coba PirateDiffusion

Pertanyaan

Mana yang harus diunduh pemula duluan?

Satu checkpoint dari keluarga yang ingin kamu pakai. LoRA datang kedua, setelah kamu tahu base mana yang kamu suka. Embedding dan ControlNet dipakai kalau ada masalah spesifik.