.ai

de bästa AI-modellerna med öppen källkod

Sök

Noden Load Checkpoint i ComfyUI

Load Checkpoint (CheckpointLoaderSimple) öppnar en .safetensors- eller .ckpt-modellfil och delar upp den i de tre delar som varje arbetsflöde behöver: diffusionens MODEL, CLIP textkodare och VAE.

Nodpaket: ComfyUI core

Kategori: Laddare

Vad Load Checkpoint gör

Load Checkpoint är den första noden i nästan varje ComfyUI-graf. Den läser en checkpoint-fil från mappen models/checkpoints och delar upp den i de tre objekt som resten av grafen använder: MODEL (UNet eller transformer som tar bort brus), CLIP (textkodaren som gör om prompts till conditioning) och VAE (kodaren/dekodaren mellan pixlar och latent rum).

Noden har en enda dropdown, ckpt_name, som listar alla filer ComfyUI hittat i checkpoints-mappen (och eventuella extra sökvägar från extra_model_paths.yaml). Välj en fil, koppla de tre utgångarna, och modellfamiljen är satt för hela grafen. SD 1.5, SDXL, Pony, Illustrious och de flesta sammanslagna checkpoints laddas via den här noden. Flux, SD3 och videomodeller levereras oftast som separata UNet-, textkodar- och VAE-filer och använder istället Load Diffusion Model, DualCLIPLoader och Load VAE.

Ingångar

Namn	Typ	Vad det är
ckpt_name	COMBO	Checkpoint-filen att ladda, vald från models/checkpoints. Listan läses in när sidan laddas; nya filer dyker upp efter att nodlistan uppdaterats.

Utgångar

Namn	Typ	Vad det är
MODEL	MODEL	Nätverket som tar bort brus. Koppla den till KSampler, LoRA-loaders, ControlNet eller model patch-noder.
CLIP	CLIP	Textkodaren. Koppla den till CLIP Text Encode för positiva och negativa prompts.
VAE	VAE	Pixlar/latent-omvandlaren. Koppla den till VAE Decode och VAE Encode.

Hoppa över installationen: ComfyUI-arbetsflöden förinstallerade i molnet

BitVector kör färdiga ComfyUI-arbetsflöden på sina egna GPU:er. Ingen installation, inga saknade noder, inga röda rutor. Öppna det på telefonen eller datorn och generera inom en minut.

Prova BitVector

Så använder du Load Checkpoint

Kopiera checkpoint-filen till ComfyUI/models/checkpoints (eller en mapp som listas i extra_model_paths.yaml).
Lägg till noden med dubbelklicksökning: skriv "Load Checkpoint".
Välj filen i ckpt_name.
Koppla MODEL till KSampler:s model-input, CLIP till båda CLIP Text Encode-noderna, VAE till VAE Decode.
Anpassa resten av grafen efter modellfamiljen: 512 eller 768 latenter för SD 1.5, 1024 för SDXL.

Inställningar och tips

Föredra .safetensors-filer; .ckpt-filer är picklade Python-filer och kan köra kod när de laddas.
Om en checkpoint publicerades utan inbakad VAE ser färgerna ofta urvattnade ut. Lägg till Load VAE med matchande VAE och använd den istället för checkpointens VAE-utgång.
En Load Checkpoint kan mata flera samplers. Du behöver inte en andra loader för en hires-pass.
Laddning cachas: att växla fram och tillbaka mellan två checkpoints går snabbt efter första laddningen, men varje checkpoint stannar i RAM.
Använd Load LoRA mellan den här noden och samplern, aldrig före; LoRA patchar MODEL och CLIP som kommer ut härifrån.

Felsökning av Load Checkpoint

ckpt_name visar "undefined" eller dropdownmenyn är tom

Varför det händer

ComfyUI hittade ingen checkpoint i models/checkpoints när det startade, eller arbetsflödet sparades med ett filnamn som inte finns på den här datorn.

Så löser du det

Lägg åtminstone en .safetensors-fil i ComfyUI/models/checkpoints, tryck R för att uppdatera noddefinitionerna, och välj filen igen. För delade arbetsflöden, välj en lokal checkpoint från samma familj.

Fel vid deserialisering av header: HeaderTooLarge eller MetadataIncompleteBuffer

Varför det händer

Filen är inte en komplett safetensors-fil. Vanligtvis avbröts nedladdningen tidigt, eller en HTML-felsida sparades med .safetensors-namn.

Så löser du det

Jämför filstorleken med nedladdningssidan och ladda ner igen. En frisk SDXL-checkpoint är runt 6,5 GB; en fil på några kilobyte är en felsida.

Bilder blir brusiga eller grå rutor med en giltig checkpoint

Varför det händer

Checkpoint-familjen matchar inte resten av grafen: en SDXL-modell med 512x512 latent och SD 1.5-inställningar, eller en Flux UNet laddad via Load Checkpoint.

Så löser du det

Använd upplösning och sampler-inställningar för modellfamiljen (SDXL: 1024x1024, cfg 5-8). För Flux, SD3 och Wan, använd Load Diffusion Model plus separata CLIP- och VAE-loaders.

Clip saknas: ["text_projection.weight"] eller "clip missing" varningar i konsolen

Varför det händer

Checkpointen sparades utan en del av sin textkodare. ComfyUI fyller i med standardvärden, vilket kan ändra stilen lite.

Så löser du det

Det är en varning, inte ett fel. Om resultaten skiljer sig från modellens sida, ladda CLIP från en komplett checkpoint i samma familj och använd den CLIP-utgången istället.

Slut på minne så fort checkpointen laddas

Varför det händer

Hela checkpointen flyttas till GPU:n och det finns mindre ledigt VRAM än modellen behöver, ofta för att ett annat program eller en andra ComfyUI-flik håller minne.

Så löser du det

Stäng andra GPU-program, starta ComfyUI med --lowvram eller --normalvram, eller ladda UNet i fp8 via Load Diffusion Model. 6 GB-kort kan köra SDXL med --lowvram.

Kör detta arbetsflöde från telefonen

Varje arbetsflöde på den här sidan är förinstallerat på BitVector med sina modeller och anpassade noder. Välj, skriv en prompt, klart. Noll installation, inget att ladda ner.

Prova BitVector

Frågor om Load Checkpoint

Är Load Checkpoint samma som CheckpointLoaderSimple?

Ja. CheckpointLoaderSimple är det interna klassnamnet; menyn visar det som Load Checkpoint. Den äldre CheckpointLoader med en konfigurationsfil-dropdown är föråldrad.

Kan jag ladda en LoRA med den här noden?

Nej. LoRAs laddas via Load LoRA, som tar MODEL och CLIP från den här noden och returnerar patchade versioner.

Varför syns inte Flux-modeller i listan?

Flux distribueras som en UNet-fil som ska ligga i models/unet (eller models/diffusion_models). Ladda den med Load Diffusion Model och lägg till DualCLIPLoader och Load VAE.

Relaterade noder

Load Diffusion Model

ComfyUI core

Load Diffusion Model (UNETLoader) laddar ett rent brusreduceringsnätverk som Flux, SD3.5, Wan eller HunyuanVideo från models/diffusion_models, med ett vikt_dtype-alternativ för fp8 för att spara VRAM.

Load LoRA

ComfyUI core

Load LoRA (LoraLoader) applicerar en LoRA-fil på MODEL och CLIP med separata styrkor, så att en stil, karaktär eller koncept kan läggas till vilken checkpoint som helst utan att slå ihop dem.

Load VAE

ComfyUI core

Load VAE (VAELoader) laddar en fristående VAE-fil från models/vae så att en checkpoint med en saknad eller svag VAE kan avkoda rena färger, och så att split-modeller som Flux och Wan får sin decoder.

CLIP Text Encode (Prompt)

ComfyUI core

CLIP Text Encode omvandlar en textprompt till CONDITIONING med hjälp av modellens textkodare. En nod håller den positiva prompten, en annan den negativa prompten.

KSampler

ComfyUI core

KSampler kör avbrusningsloopen: den tar modellen, prompts och en latent och skapar den färdiga latenta bilden, styrd av seed, steg, cfg, sampler, scheduler och denoise.

Trött på att laga noder? Låt molnet göra det

BitVector håller hundratals ComfyUI-arbetsflöden installerade, uppdaterade och testade på snabba moln-GPU:er. Ingen Python, inga CUDA-fel, inga VRAM-gränser. Fungerar från vilken webbläsare som helst.

Prova BitVector