Modelle, LoRAs und Checkpoints
SDXL, Flux, Checkpoints und LoRAs einordnen: was was ist, wo es liegt und wann du es einsetzt.
Hier ordnest du Checkpoints, LoRAs und Modelltypen ein, damit ComfyUI Workflows reproduzierbar bleiben. Eines der verwirrenden Dinge am Einstieg in ComfyUI ist das Modell-Chaos. Checkpoint, LoRA, VAE, SDXL, Flux: die Begriffe tauchen überall auf, aber selten wird erklärt was der Unterschied ist. Das hole ich hier nach.
Checkpoint-Modelle: die Basis
Ein Checkpoint ist das Hauptmodell. Es enthält das gesamte gelernte Wissen über Bilder und ist die Grundlage jedes Workflows. Ohne Checkpoint läuft nichts. Die Dateien sind groß, typisch zwischen 2 und 20 GB.
Es gibt verschiedene Generationen von Checkpoint-Modellen. Die wichtigsten:
Die älteste Generation, aber noch immer weit verbreitet. Läuft auf 4 GB VRAM, riesige Modell-Community, extrem viele LoRAs verfügbar. Bildqualität und Details sind schwächer als neuere Modelle, aber für viele Anwendungsfälle völlig ausreichend.
Deutlich bessere Bildqualität als SD 1.5, native Auflösung 1024x1024. Braucht mindestens 8 GB VRAM. Die Community ist groß, gute Basis-Checkpoints sind kostenlos auf Hugging Face verfügbar. Mein Standardtipp für den Einstieg.
Die aktuell stärkste frei verfügbare Modell-Familie von Black Forest Labs. Hervorragende Detailqualität, sehr gutes Textverständnis. Braucht mindestens 12 GB VRAM, für volle Qualität 16 GB oder mehr. Flux.1-dev und Flux.1-schnell sind die gängigen Varianten.
LoRAs: Stil auf Knopfdruck
Ein LoRA ist eine kleine Erweiterungsdatei die auf einem Checkpoint aufbaut. Sie trainiert das Modell auf einen bestimmten Stil, ein bestimmtes Objekt oder eine Person und passt die Generierung entsprechend an. LoRA-Dateien sind typisch zwischen 50 MB und 500 MB groß.
LoRAs kommen in den Ordner ComfyUI/models/loras/. Im Workflow werden sie über den Node "Load LoRA" eingebunden, der zwischen Checkpoint und KSampler sitzt. Mit dem Stärke-Wert (0 bis 1) lässt sich der Einfluss des LoRA steuern.
Wichtig: LoRAs sind immer an eine Modell-Generation gebunden. Ein SD 1.5 LoRA funktioniert nicht mit SDXL und umgekehrt.
VAE: Farben und Schärfe
Der VAE (Variational Autoencoder) ist für die Umwandlung zwischen dem internen Latent-Format des Modells und dem sichtbaren Pixelbild zuständig. Er beeinflusst vor allem Farbsättigung und Schärfe.
Viele Checkpoints haben einen VAE bereits eingebaut. Manchmal lohnt es sich aber einen externen VAE zu verwenden, zum Beispiel wenn Bilder zu gräulich oder zu flau wirken. Der bekannteste externe VAE für SDXL ist der sdxl_vae.safetensors von Stability AI. Er kommt in den Ordner ComfyUI/models/vae/.
Wo Modelle herunterladen
Die zwei wichtigsten Quellen für Modelle:
Civitai (civitai.com) ist die größte Community-Plattform für Stable-Diffusion-Modelle. Checkpoints, LoRAs, Textual Inversions: alles vorhanden, meist kostenlos. Jeder Eintrag zeigt Beispielbilder, Einstellungen und welche Modell-Generation verwendet wird.
Hugging Face (huggingface.co) ist das offizielle Repository für viele Basismodelle. Flux, SDXL-Base und offizielle Checkpoints findet man hier. Die Oberfläche ist technischer als Civitai, aber die Qualität der Modelle ist verlässlich.
Wer mit ComfyUI Manager arbeitet, kann Modelle direkt über die Oberfläche suchen und herunterladen ohne den Browser zu verlassen. Im Manager unter "Model Manager" nach dem gewünschten Modell suchen und auf Download klicken. Das Modell landet automatisch im richtigen Ordner.
Häufige Fragen
Was ist ein Checkpoint?
Ein Checkpoint ist das Basismodell, das den grundsätzlichen Bildstil und die Fähigkeiten stark prägt.
Was macht eine LoRA?
Eine LoRA ergänzt ein Basismodell um Stil, Motiv, Person, Produkt oder spezifisches Verhalten, ohne das ganze Modell zu ersetzen.
Warum funktionieren Workflows manchmal nicht?
Oft fehlen Modelle, LoRAs oder Custom Nodes, oder die Dateinamen stimmen nicht mit dem Workflow überein.