checkpoint模型
sd的checkpoint模型是自带的吗 -
是。根据查询哔哩哔哩得知，checkpoint模型，也就是sd的大模型，说基础模型，sd-v1.5.ckpt，sd官方自带的基础模型。这类模型都是由dreambooth技术，经过大量数据训练，可以生成各类常见元素的图片，是一个全能工具。
TensorFlow保存模型的方式包括两种：checkpoint和saved_model格式。每种格式都适用于不同的场景，具体如下：checkpoint格式checkpoint格式主要用于模型训练过程中进行保存。使用这种格式保存的模型目录包括checkpoint、my.meta、my.index、my.data-00000-of-000001这几个文件。其中，checkpoint文件是明文，my.meta还有呢？
是。根据查询哔哩哔哩得知，checkpoint模型，也就是sd的大模型，说基础模型，sd-v1.5.ckpt，sd官方自带的基础模型。这类模型都是由dreambooth技术，经过大量数据训练，可以生成各类常见元素的图片，是一个全能工具。
TensorFlow保存模型的方式包括两种：checkpoint和saved_model格式。每种格式都适用于不同的场景，具体如下：checkpoint格式checkpoint格式主要用于模型训练过程中进行保存。使用这种格式保存的模型目录包括checkpoint、my.meta、my.index、my.data-00000-of-000001这几个文件。其中，checkpoint文件是明文，my.meta还有呢？
一、选择需要使用的模型（底模），这是对生成结果影响最大的因素，主要体现在画面风格上。二、checkpoint（大模型）总结1、动漫类：Anything、MeinaMix、ReV_Animated2、真人类：chilloutmix、饭特稀、国风33、写实类：Deliberate4、最好不用类：sd-v1-4（自带模型）
模型类型繁多，如checkpoint、Textual lnversion、Hypernetwork等，checkpoint模型可理解为预训练模型的微调，用于在基础模型上进行特定领域的训练或推理。Checkpoint模型根据画风分为三类，其中高评分和下载量高的模型值得尝试。此外，还有更多个性化模型等待发现。VAE（变分自编码器）作为滤镜和微调工具，负责调整好了吧！
AI绘画教程,快速走出萌新期,实现出自己喜欢的图 -
Checkpoint模型- orangemix2强调质感，petalmix色彩鲜艳，cetuxmix则偏向写实且色彩饱满；color box色彩丰富，但手绘技巧可能欠佳；NightSkyYOZORAStyle细节丰富，需细致引导。Embedding模型- easynegative擅长去除非理想效果，适用于大多数大模型，效果显著。Hypernetwork和Lora模型- 尽管不常见，但Lora通过电波好了吧！
本文分享了几个推荐的AI绘画模型，包括Checkpoint、Stable-Diffusion自带的SD系列、NovelAI的大模型、Anything系列、葡萄柚、Hassaku系列、Cetus-Mix、Chilloutmix/Chikmix、Deliberate系列和Realistic Vision系列。每个模型都有其特点与适用场景，部分模型已具备较高质量的出图能力，但风格和特点各异，用户需根据后面会介绍。
Stablediffusion教程第三步 -
第一步(模型的下载和放置) 01.首先我们打开c站， 最上面一栏是标签栏--一般选择all 02.其次就是每个图片上面的标签--Checkpoint--这是模型的意思03.点击进去后，这是模型的大概样子，这里要注意，模型一般是几个g大小04.点击需要的模型进行下载--将模型放置在如图所示的文件夹05.回到stable Diffusion--再此选等我继续说。
在深度学习领域中，pb层级代表着模型的各个层级，在训练、测试和部署时都会用到。pb是TensorFlow的一种模型文件格式，可以将模型的各个层级、变量和运算操作等信息整合进一个文件中，便于模型的存储和传输。通常情况下，一个完整的pb文件由GraphDef和Checkpoint两部分组成。pb层级在深度学习中的作用深度说完了。
tensorflow模型保存及调用 -
tensorflow2.0模型保存方式多样，具体如下：首先，有单独保存模型参数的方式，不包含模型结构，文件体积小，加载时需再次描述模型结构。具体形式包括H5和checkpoint。其次，结合模型和参数保存的方式，加载时无需再次描述模型结构。形式有两种：pb和H5。再者，将模型与权重保存在tf.saved_model下，需注意的是后面会介绍。
1、首先保存多个checkpoints。2、其次用三个随机数种子，每个种子生成一个模型，一个模型10个checkpoints，即共有30个checkpoints。3、最后训练过程中，对于参数值使用均值来代替原来的更新的值，即使用历史值计算均值，在原始的迭代中，每次迭代参数都会更新即可。