一、为什么要上传本地模型

前面几节课我们学会了在 RunningHub 云端使用官方和社区提供的模型。但在真实创作中，你很快会遇到一个场景：云端模型库没有你想要的那个模型。

比如你：

• 在 Civitai 下载了一个非常小众但效果极佳的 SDXL 写实大模型
• 自己训练了一个角色 LoRA，想让云端工作流也能调用
• 团队内部有统一的 Checkpoint，需要在云端保持一致
• 买了一个商业授权模型，不想公开但需要在云端跑

这些情况下，就需要把本地模型上传到 RunningHub 的云端模型库。上传之后，你就可以在云端工作流里像调用官方模型一样调用它们，实现本地资源 + 云端算力的组合。

上传本地模型的本质，是把你的模型文件托管到 RunningHub 的服务器上，并在你的账号下建立一份可索引的模型记录。

二、RunningHub 模型库入口

2.1 在哪里找到模型库

登录 RunningHub 后，左侧导航栏里有一个「模型库」入口。点击后会进入模型管理页面，你可以在这里：

• 浏览平台公共模型
• 查看自己已经上传的模型
• 点击右上角的「上传模型」按钮开始上传

2.2 模型库支持哪些类型

RunningHub 的模型库主要面向 ComfyUI 工作流中常用的几类模型：

三、上传前的准备与规范

3.1 确认模型格式

RunningHub 推荐使用的模型格式是 .safetensors。相比老旧的 .ckpt 格式，safetensors 具有以下优势：

• 更安全：不会执行 pickle 反序列化，避免恶意代码注入
• 加载更快：文件结构和内存映射更友好
• 体积更小：同等精度下通常比 ckpt 更小

如果你手头的模型还是 .ckpt，可以在本地用工具转换为 .safetensors，或者直接尝试上传，但建议优先使用 safetensors。

3.2 文件名规范

文件名建议使用英文、数字和下划线，避免中文、空格和特殊符号。例如：

推荐：SDXL_Realistic_V3.safetensors
      GuFeng_Character_LoRA_v2.safetensors

避免：SDXL 写实 V3 (1).safetensors
      古风角色 LoRA #最终版.safetensors

规范的文件名不仅方便你自己管理，也能避免云端解析或模型列表显示异常。

3.3 确认底模架构

这是上传前最重要的一步。每个模型都是基于某个基础架构训练的，常见架构包括：

3.4 准备封面图（可选但建议）

上传模型时可以附带一张封面图。这张封面图会在模型库卡片上展示，帮助你快速识别模型。建议：

• 用该模型生成一张代表性例图
• 尺寸 1:1 或 4:3 为佳
• 文件大小控制在 500KB 以内

四、一步步上传模型

4.1 进入上传页面

在模型库页面点击「上传模型」按钮，会弹出一个表单。整个流程可以分为四步：

1. 填写基础信息：标题、类型、基础模型、标签
2. 填写描述与触发词：模型说明、触发词、版本号
3. 上传文件与封面：拖拽或选择模型文件和封面图
4. 设置权限并确认：公开或私有

4.2 填写基础信息

4.3 上传文件

点击文件上传区域，选择本地的模型文件。上传速度取决于你的网络带宽和文件大小。一个 7GB 的 SDXL Checkpoint 在百兆宽带下可能需要 10-20 分钟。

4.4 等待同步

文件上传完成并点击确认后，平台通常需要一定时间进行解析和同步。根据 RunningHub 的提示，大约等待 2 分钟左右，模型就会出现在你的工作流模型选择列表中。

如果长时间没有出现，可以尝试：

• 刷新模型库页面
• 重新打开工作流编辑器
• 清除浏览器缓存后重试

五、公开 vs 私有：权限怎么选

5.1 公开模型

选择公开后，其他 RunningHub 用户也能在模型库中搜索并使用你的模型。适合：

• 你自己训练并愿意分享的原创 LoRA
• 从公开授权模型微调或转换而来的模型
• 希望获得社区反馈和曝光的作品

5.2 私有模型

选择仅自己可见后，只有你自己的账号可以使用该模型。适合：

• 商业授权模型，不能对外公开
• 团队内部专属模型
• 还在测试阶段、不想提前泄露的模型

5.3 版权与合规

上传模型前，请确保你对该模型拥有合法使用权。不要随意上传：

• 明确禁止二次分发的商业模型
• 包含他人肖像、版权角色未授权的模型
• 来源不明、可能存在安全风险的模型文件

六、上传后在工作流中调用

6.1 找到你的模型

上传成功后，进入云端工作流编辑器。在模型选择节点（如 Load Checkpoint、Load LoRA）的下拉列表中，可以看到你上传的模型。如果模型没有立即出现，刷新页面或等待同步完成。

6.2 调用注意事项

6.3 本地工作流导入云端的模型匹配

如果你把一个本地工作流导入 RunningHub，而工作流中用到的模型本地有、云端没有，节点会变成红色报错。这时候你有两种选择：

1. 替换成云端已有模型：在节点下拉列表中选择一个功能相近的模型
2. 上传本地模型：按照本课流程把缺失的模型上传到云端，然后重新选择

七、常见问题与排查

7.1 提示「模型库已存在相同文件」

这是上传时最常见的提示。原因是 RunningHub 通过文件内容（如 MD5）判断是否已经有人上传过同样的模型。如果提示重复：

• 先搜索模型库，看是否能在公共模型中找到
• 如果找不到，可能是别人设为私有
• 修改你的本地文件名后重新上传

7.2 上传后工作流里看不到模型

7.3 模型能加载但生成效果不对

如果模型能正常选择，但生成结果完全不像预期，重点检查：

• 底模架构：LoRA 和 Checkpoint 是否匹配
• 触发词：是否写对、是否放在合适位置
• 权重：strength_model 是否过高或过低
• CLIP 连接：Load LoRA 的 clip 输出是否接到了 CLIP Text Encode

7.4 大文件上传超时

Checkpoint 大模型通常有 4-7GB，上传时容易超时。建议：

• 避开网络高峰时段
• 使用有线网络而非 Wi-Fi
• 先上传 LoRA 等小文件测试流程
• 如果反复失败，联系 RunningHub 客服或社区管理员

八、关键术语速查

RunningHub

云端 ComfyUI 创作平台，提供 GPU 算力和模型库

模型库

RunningHub 中管理和调用模型的功能模块

Checkpoint

大模型文件，决定生成图像的整体能力

LoRA

轻量化微调模型，用于注入角色、风格等特征

safetensors

推荐的模型文件格式，安全且加载快

底模/基础模型

模型训练时所基于的架构，如 SD1.5 / SDXL / FLUX

触发词

激活 LoRA 特征的关键词

公开模型

所有用户都可在模型库中搜索使用

私有模型

仅自己可见可用，通常需会员权限

模型同步

上传后平台解析文件并使其可用的过程