一、什么是Checkpoint加载器？

Checkpoint加载器是ComfyUI中用于加载深度学习模型权重文件的工具节点。它的核心作用是将存储在本地或远程的模型文件（如 .ckpt 或 .safetensors）加载到系统中，以供生成任务使用。通过它，可以指定要使用的模型，实现不同风格或功能的AI生成任务。

二、节点功能说明

节点功能：该节点用来加载checkpoint大模型，常用的大模型有sd1.0,sd1.5,sd2.0,sdxl等等。
 

输入：
扩散模型的路径 假如配置好了路径文件，模型可自行选择

输出：
模型(MODEL)：该模型用于对潜空间图片进行去噪
CLIP：该模型用于对Prompt进行编码
VAE：该模型用于对潜在空间的图像进行编码和解码

注意：StableDIffusion大模型(checkpoint)内置有CLIP和VAE模型。

三、添加Checkpoint加载器节点方法

3-1、单机鼠标左键拖动绿色模型连线。
3-2、松开鼠标左键出现节点功能区，选择【checkpoint加载器】
3-3、成功添加并连接大模型节点

四、使用Checkpoint加载器注意事项

文件大小和性能：Checkpoint文件通常较大（2GB或更多），确保设备有足够的内存和存储空间。如果设备性能较低，加载可能会较慢，生成图像的速度也可能受到影响。

模型兼容性：不同模型适用于不同的生成任务，确保模型与当前使用的ComfyUI版本兼容。对于高级功能，可能需要额外加载如 VAE 或 ControlNet 模块。

安全性：下载模型时，选择可信资源，避免下载带有恶意代码的文件。优先使用 .safetensors 格式的模型。

动态切换：在工作流中可添加多个Checkpoint加载器，用于不同任务的模型切换。

模型优化：搭配合适的参数（如步数、采样方法等）和插件（如CLIP或LORA），可以显著提升生成质量。