<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Model Format on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/model-format/</link><description>Recent content in Model Format on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/model-format/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Diffusion Single File</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/diffusion_single_file/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:15:21 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/diffusion_single_file/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>扩散单文件（Diffusion Single File）指的是一种机器学习模型（特别是扩散模型）的打包策略，其中整个模型工件——包括二进制权重、超参数和模型架构定义——都被整合到一个单一文件中，从而简化了分发和部署过程。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>一种扩散模型的发行格式，将所有模型权重、配置以及有时甚至推理代码打包到一个单独的文件中，以便于便携性。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>模型可移植性&lt;/li>
&lt;li>单文件分发&lt;/li>
&lt;li>权重序列化&lt;/li>
&lt;li>部署简化&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>在 Civitai 等社区平台上共享模型&lt;/li>
&lt;li>部署轻量级应用程序而无需复杂的依赖项&lt;/li>
&lt;li>归档模型版本以确保可复现性&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/safetensors-%E5%AE%89%E5%85%A8%E5%BC%A0%E9%87%8F%E6%A0%BC%E5%BC%8F/">Safetensors (安全张量格式)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/pytorch-state-dict-pytorch-%E7%8A%B6%E6%80%81%E5%AD%97%E5%85%B8/">PyTorch State Dict (PyTorch 状态字典)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/onnx-runtime-onnx-%E8%BF%90%E8%A1%8C%E6%97%B6/">ONNX Runtime (ONNX 运行时)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/model-quantization-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%87%8F%E5%8C%96/">Model Quantization (模型量化)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>