checkpoint是完整主模型，决定图像基础风格与结构，须放models/stable-diffusion/；lora是轻量微调补丁，需依附checkpoint并用提示词触发，须放models/lora/。

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在LiblibAI平台下载模型时，经常看到Checkpoint和LoRA并列展示，但选错类型会导致WebUI里加载失败、出图风格完全失控，甚至正向提示词加了lora触发词也毫无反应。

Checkpoint决定画面的“骨架”

Checkpoint是完整训练好的Stable Diffusion主模型，文件大小通常在2GB～7GB之间，后缀为.safetensors或.ckpt。它包含TextEncoder、U-Net、VAE三大部分，直接决定了生成图像的基础能力：是画真人还是二次元，是写实光影还是赛博朋克质感，连人物手部结构是否合理都由它兜底。

在LiblibAI搜索时，带“SDXL”“RealisticVision”“DreamShaper”字样的高亮模型基本都是Checkpoint。下载后必须放进WebUI的models/stable-diffusion/目录，刷新界面才能在顶部模型下拉框中看到它。

【不放对路径就永远用不上】 放进models/lora/或extensions/xxx/lora/都无效——Checkpoint不走LoRA加载通道。

LoRA只负责“局部微调”

LoRA本质是一组参数补丁，体积仅几十到几百MB，后缀同样是.safetensors。它不能独立运行，必须依附于已选中的Checkpoint之上。你在LiblibAI看到的“JK制服LoRA”“猫耳少女LoRA”“水墨风LoRA”，全是靠修改U-Net中交叉注意力层的权重来强化某类特征。

方法一：直接拖入WebUI的models/lora/目录（前提是已安装sd-webui-additional-networks插件）→ 刷新界面 → 在提示词里写即可生效。

LibLibAI

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方法二：用LiblibAI网页端的“一键部署”功能，自动完成路径校验与权重注入，适合新手。但要注意：同一张图最多叠加3个LoRA，否则容易出现特征打架、五官错位。

实际使用时的关键区别

第一步：打开LiblibAI网站，搜索关键词“anime girl”。

第二步：观察结果页左侧标签栏——标有“Checkpoint”的是主模型，比如“Anything V5”；标有“LoRA”的是配件，比如“AnimeFace v2.1”。

第三步：下载“Anything V5”后，在WebUI顶部切换该模型；再下载“AnimeFace v2.1”，放入lora目录；最后在提示词中加入，人物脸型立刻变精致。

第四步：删掉提示词里的部分，画面立刻退回原始Anything V5的泛化风格——这证明LoRA没有改变模型底层逻辑，只是临时叠加一层风格滤镜。

第五步：尝试把LoRA文件误放进models/stable-diffusion/，WebUI会报错“unknown model type”，因为解析器根本不会在那里找LoRA。