附加网络是 Stable Diffusion 生态里除大模型外的重要“小模型”，它们能帮助改变风格、植入角色，甚至修复画面问题。最常见的两类是 Embedding（词嵌入模型）和 LoRA（低秩适应模型）。

Embedding 体积极小，却能将图像特征浓缩为向量，引导 AI 在生成中更好地识别风格或概念；LoRA 则通过微调部分参数，在不训练大模型的前提下实现近似的效果。两者都必须依附于大模型使用，并且需要注意版本匹配。课程还演示了如何下载、放置和调用这些模型，让初学者真正打开了 Stable Diffusion 的“外挂世界”。

课程视频

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Embedding / LoRA模型下载地址

为方便大家下载，已整理到网盘中：https://pan.baidu.com/s/1apBVjDWCnbSiFxjmPEiSvA?pwd=xdns

如果大家喜欢这些模型，请到原地址支持对应的模型和作者！

知识大纲

课后作业

按照课程中与教辅文档内的指引，将一系列推荐的附加网络模型下载安装到自己的电脑上（或云平台上），并合理选用 Checkpoint 与之搭配，绘制一张 Q 版盲盒手办风格图片。

基本要求

• 生成图片清晰，构图与人物结构准确，能准确反映提示词内容

加分项目

• 为一系列附加网络模型配置封面和描述（可以在完成接下来两节课以后进行）

• 使用高分辨率修复等手段提高生成质量