选择建议

如果你关心加载安全性和效率，.safetensors是一个更好的选择；而如果你需要更广泛的兼容性，.ckpt 可能更为通用。

在使用 AI 模型（如 Stable Diffusion）时，.ckpt 和 .safetensors 是两种常见的文件格式，主要用于存储模型的权重。以下是它们的区别：

1. 文件格式

  • ckpt（**Checkpoint**）：.ckpt 是通用的 PyTorch 模型存储格式，存储模型的权重和结构。它可以包含任意的二进制数据，但没有特定的安全性保护。
  • safetensors：.safetensors 是一种专为安全和高效存储模型权重而设计的格式。它只存储张量数据，避免了潜在的恶意代码注入问题。

2. 安全性

  • ckpt：在 .ckpt 文件中可能包含不安全的代码或数据，容易被恶意用户嵌入恶意脚本，这使得加载模型时存在潜在风险。
  • safetensors：设计上更加安全，只允许存储模型的权重和数据，不包含代码，因此能有效防止恶意注入。

3. 加载效率

  • ckpt：加载速度较快，但由于不具备特定的优化机制，在内存使用上可能较高。
  • safetensors：相比之下，.safetensors 格式加载速度更快且更节省内存，特别适合大型模型的加载。

4. 兼容性

  • ckpt：是 PyTorch 的原生格式，因此与 PyTorch 框架和其他相关工具的兼容性较好。
  • safetensors：需要使用特定的加载库，但越来越多的工具（如 Hugging Face Transformers 库）开始支持这种格式。

5. 文件大小

  • ckpt 和 safetensors：在文件大小方面两者通常相似，文件大小主要取决于模型本身的参数数量。不过，.safetensors 文件在存储上更加优化，有时可能会略小。