前言
在Stable Diffusion的基础学习中，很多小伙伴们可能看到繁杂的大模型就蒙圈了，那么多的模型后缀，究竟代表什么呢？如何区分呢？今天就带大家来学习一下～
不同后缀模型介绍
在Stable diffusion中，有两种比较常见的模型后缀，分别是 .ckpt 和 .safetensors 。
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.ckpt
.ckpt 的全称是 checkpoint，中文翻译就是检查点，这是 TensorFlow中用于保存模型参数的格式，通常与 .meta 文件一起使用，以便恢复训练过程。
简单理解的话，.ckpt模型就好比我们打游戏时，每通过一关时对这一关的一个"存档"，因为你在训练模型时也是如此，没办法保证能一次就训练成功，中途是有可能因为各种因素失败的，所以可能在训练到20%时就存一次档，训练到40%时又存一次档，这也是为什么它叫 checkpoint 的一个原因。
在提到.ckpt 模型时，顺便补充下.pt 模型，前面提到，.ckpt 是TensorFlow 用于保存模型参数的格式，而 .pt 则是 PyTorch保存模型参数的格式。TensorFlow 和 PyTorch都是比较出名的深度学习框架，只不过一个是Google发布的，另外一个是Facebook发布的。
PyTorch 保存模型的格式除了.pt 之外，还有 .pth 和.pkl。.pt 和 .pth 之间并没有本质的差别，而.pkl 只是多了一步用Python的 pickle 模块进行序列化。
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.safetensors
讲完了 .ckpt 模型，那么就该说说 .safetensors 模型了。
之所以有 .safetensors 模型，是因为 .ckpt 为了让我们能够从之前训练的状态恢复训练，好比从50%这个点位重新开始训练，从而保存了比较多的训练信息，比如模型的权重、优化器的状态还有一些Python代码。
这种做法有两个问题，一是可能包含恶意代码，因此不建议从未知或不信任的来源下载并加载.ckpt 模型文件；二是模型的体积较大，一般真人版的单个模型的大小在7GB左右，动漫版的在2-5GB之间。
而 .safetensors 模型则是 huggingface 推出的新的模型存储格式，专门为Stable Diffusion模型设计。这种格式的文件只保存模型的权重，而不包含优化器状态或其他信息，这也就意味着它通常用于模型的最终版本，当我们只关心模型的性能，而不需要了解训练过程中的详细信息时，这种格式便是一个很好的选择。
由于 .safetensors 只保存模型的权重，没有代码，所以会更安全；另外由于保存的信息更少，所以它的体积也比 .ckpt 小，加载也更快，所以目前是比较推荐使用 .safetensors 的模型文件。
总的来说，如果你想在某个SD模型上进行微调，那还是得用 .ckpt 模型；但如果你只关心出图结果，那么使用 .safetensors 模型会更好！
模型下载
模型下载模型下载的渠道很多，一种是网站下载，一个是本地部署的启动器内下载。网站下载模型网站很多，这里主要介绍 2 个：
1、国内 - 哩布哩布
每个模型详细页面也有模型的参数、使用建议和效果图的具体信息，包括正反提示词，使用的什么模型，以及参数细节。
2、国外 - C站
备注：需要魔法访问
对于模型的基础知识就介绍到这啦～
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