应先选Checkpoint再配LoRA。Checkpoint决定图像底层风格和结构，如RealisticVision生成写实人像，AnythingV5输出二次元效果；LoRA仅叠加特定特征，如手部优化或角色要素，需依附Checkpoint且必须放入models/loras/目录。
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在LiblibAI上下载模型时，看到Checkpoint标着“大模型”、LoRA标着“微调模型”，却不知道该选哪个——选错会导致出图风格完全跑偏，甚至提示词再精准也白搭。
Checkpoint是画布，LoRA是颜料
Checkpoint决定图像生成的底层逻辑和整体风格，比如用RealisticVision生成人像，画面自带皮肤纹理、光影层次和写实质感；换成AnythingV5，同一句“穿汉服的少女”，立刻变成二次元线条+赛璐珞上色。它就像你选了一块油画布还是水彩纸，材质定了，后续所有操作都在这个物理约束里发生。
LoRA不改变画布材质，只在已有画布上叠加特定特征：比如加一个“手部优化LoRA”，就能修正SD默认容易画错的手指数量；加一个“黑神话悟空LoRA”，哪怕基础模型根本不认识这个角色，也能稳定输出金箍、火眼金睛、如意金箍棒三要素。它体积小（通常100MB以内），但必须依附于某个Checkpoint才能生效。
安装路径完全不同，放错就找不到
方法一：Checkpoint直接扔进 【models/Stable-diffusion/】 文件夹，WebUI刷新后立即出现在模型下拉菜单里，无需重启。
方法二：LoRA必须放进 【models/loras/】 目录（不是 extensions 下那些嵌套路径，也不是 models/lora 这个常见错误名），否则即使文件存在，WebUI界面里根本不会显示该LoRA选项。
注意：Liblib.ai下载页会明确标注模型类型，左上角带“CHECKPOINT”标签的是大模型，带“LORA”标签的是微调模型，千万别按文件名后缀（都是.safetensors）来判断。
组合使用时的生效顺序
第一步：先在WebUI顶部模型选择框中选定一个Checkpoint（如ChilloutMix）；
第二步：在下方“Additional Networks”区域勾选已安装的LoRA（如“AnimeFace_v2”）；
第三步：调整LoRA权重（通常0.6–1.2之间），数值过高会导致风格过冲、五官变形；
第四步：输入提示词，运行生成——此时AI先用Checkpoint解码整体结构，再用LoRA局部重绘指定特征，二者缺一不可。
