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| 編輯推薦： |
包括Stable Diffusion AI绘画创意的方方面面
涵盖文生图、图生图、脚本使用、附加功能及常用插件
助力读者了解AI 绘画的最新发展并掌握AI 绘画的关键技术
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| 內容簡介： |
《Stable Diffusion AI绘画创意与实战》是一本关于AI 绘画工具Stable Diffusion 的教程，旨在分享通过AI 绘画工具生成各种理想图片的方法，介绍人工智能在绘画领域的应用与突破。
《Stable Diffusion AI绘画创意与实战》共13 章，详细探讨了AI 绘画工具Stable Diffusion 的主要内容和价值。第1 章介绍AI 绘画的发展，从Stable Diffusion 的出现到广泛使用从第2 章开始介绍Stable Diffusion 的基础应用。第3 章至第7 章详细讲解Stable Diffusion 的应用，包括文生图、图生图、脚本使用、附加功能及常用插件。第8 章至第12 章介绍AI 绘画落地应用案例。第13 章简单讨论AI 绘画的技术伦理与艺术审美。读者通过学习本书可以了解到AI 绘画的最新发展，掌握关键技术，并将其应用于自己的艺术创作中，从而开拓新的艺术风格。
《Stable Diffusion AI绘画创意与实战》适合美术及设计专业的学生与相关工作人员及AI 绘画技术爱好者学习、参考。
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| 關於作者： |
孟德轩/ 硕士
B站Al板块头部博主
AI教育先行者，累计培训学员5万
十方教育AI课程负责人
德普道信息技术有限公司CEO
阿里巴巴 DESIGN认证AIGC培训讲师
济宁电视台AI技术顾问
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| 目錄：
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软件基础篇第1章 初识AI绘画——Stable Diffusion1.1 AI绘画简史 11.1.1 现代AI技术的发展 11.1.2 Stable Diffusion 的发展 21.2 Stable Diffusion与其他AI绘画工具比较 21.2.1 Stable Diffusion 31.2.2 Midjourney 31.2.3 DALL-E2 41.2.4 Firefly （萤火虫） 5 第2章 Stable Diffusion使用基础2.1 下载与安装 72.1.1 本地部署配置要求 72.1.2 软件安装 72.2 Stable Diffusion界面 132.3 生成自己的第一张AI图 132.4 扩散模型原理 142.4.1 模型是如何学习的 142.4.2 生成图片时，发生了什么 142.4.3 CLIP：图片和描述词的关系如何建立152.5 五类模型辨析 152.5.1 大模型 162.5.2 embedding 182.5.3 hypernetwork 192.5.4 LoRA 212.5.5 VAE 23 第3章 妙笔生花：文生图3.1 提示词 253.1.1 提示词功能 253.1.2 提示词写作思路 253.1.3 提示词语法 263.1.4 提示词辅助功能 263.1.5 提示词参考 273.2 图片采样 293.2.1 采样器基础原理 293.2.2 采样迭代步数 293.2.3 采样器的选择 293.3 面部修复与高清修复 313.3.1 面部修复 313.3.2 高清修复 323.4 分辨率与生成批次 333.4.1 高度与宽度 333.4.2 生成批次与每批数量 343.5 提示词相关性与随机种子 343.5.1 提示词相关性 343.5.2 随机种子 343.5.3 差异随机种子 34 第4章 点石成金：图生图4.1 图生图模式 354.1.1 图生图提示词补充 354.1.2 图片上传 364.1.3 缩放模式 364.1.4 重绘幅度 384.2 绘图模式 384.2.1 绘图模式设计原理 394.2.2 绘画涂鸦与图片生成 394.3 局部重绘模式 404.3.1 局部重绘设计原理 404.3.2 蒙版模糊 414.3.3 蒙版模式 424.3.4 蒙版蒙住的内容 434.3.5 重绘区域 444.3.6 仅蒙版模式的边缘预留像素 444.4 局部重绘（手涂蒙版）模式 454.4.1 手涂蒙版UI 464.4.2 蒙版透明度 464.5 局部重绘（上传蒙版）模式 474.5.1 局部重绘（上传蒙版）设计原理 474.5.2 上传蒙版格式 47 第5章 脚本使用5.1 X/Y/Z图表 495.1.1 设计原理 495.1.2 轴类型和值 495.1.3 参数设置 505.2 提示词矩阵 525.2.1 语法 525.2.2 参数设置 535.3 批量载入提示词 53 第6章 附加功能6.1 图片高清放大 556.1.1 放大算法1 556.1.2 放大算法2强度 566.2 面部马赛克修复还原 566.2.1 GFGAN 566.2.2 CodeFormer 576.3 图片信息提取 586.4 提示词反推的三种模式 586.4.1 CLIP反推提示词 586.4.2 DeepBooru反推提示词 596.4.3 Tag反推提示词 59 第7章 常用插件扩展讲解7.1 ControlNet 617.1.1 ControNet的安装 617.1.2 参数详解 627.1.3 线条约束 647.1.4 深度约束 727.1.5 法线约束 757.1.6 色彩分布约束 757.1.7 姿势约束 767.1.8 内容约束 827.1.9 Shuffle 847.1.10 Tile 847.1.11 局部重绘 857.1.12 IP2P 857.1.13 Reference 867.2 segment anything 867.2.1 如何安装 867.2.2 如何使用 867.3 Tag自动补全 88 案例实战篇第8章 游戏行业应用8.1 角色多视图设计 908.1.1 二次元角色多视图设计 908.1.2 卡通角色多视图设计 918.2 游戏原画生成 928.2.1 原画生成 928.2.2 游戏场景设计 938.3 游戏图标设计 95 第9章 电子商务行业应用9.1 随机AI模特生成 969.2 指定AI模特脸部特征 979.3 AI图片高清放大/修复 99 第10章 插画行业应用10.1 线稿生成 10010.1.1 案例1：写实风格场景线稿 10010.1.2 案例2：动漫风格场景线稿 10210.2 草稿上色/图转草稿 10410.2.1 案例1：漫画人物上色 10410.2.2 案例2：漫画场景上色 10610.3 小说插图（单人与多人） 10710.3.1 案例1：单人小说插图 10810.3.2 案例2：多人小说插图（1） 11010.3.3 案例3：多人小说插图（2） 11410.4 图片扩充 11710.5 AI辅助海报生成 119 第11章 建筑行业应用11.1 室内设计（无线稿） 12111.2 室内设计（有线稿） 12211.3 建筑设计 12511.3.1 案例1：单体人视图 12511.3.2 案例2：建筑半鸟瞰 12711.3.3 案例3：景观类 129 第12章 其他行业应用12.1 照片修复 13112.2 图片风格转换 132 第13章 AI绘画的技术伦理与艺术审美13.1 AI绘画技术的版权争议 13513.2 AI绘画技术的肖像权争议 13513.3 AI绘画技术引发行业就业形势变化 13613.4 预防AI绘画在诈骗领域的应用 13713.5 工作重心的转变：从创作到选择 13713.6 变化中的永恒：思想文化与艺术审美 13813.7 从机器学习到以人为本 138
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| 內容試閱：
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在过去的几十年里，人工智能技术已经有了重大的进展和突破，为人们的生活和工作带来了极大的帮助和改变。在绘画领域，AI技术也展现出了惊人的潜力，例如Midjourney、DALL-E2和Stable Diffusion等应用程序，都引起了人们广泛的关注和研究。
AI绘画将传统的艺术形式与数字技术相结合，为那些热爱绘画和数字艺术的人士提供了一种全新的创作方式。借助AI技术和计算机视觉技术，绘画爱好者可以充分利用计算机，实现高效的图形生成和处理。
在众多AI绘画应用程序中，Stable Diffusion有着它独特的优势。因此，本书将为那些想要提高绘画技巧的爱好者，详细介绍Stable Diffusion的基础知识和技术，并探讨它在绘画领域的周边应用，帮助读者更好地理解、学习和掌握AI绘画的方法和
技巧。
首先，本书简要介绍了Stable Diffusion的基础知识和应用特点，包括文生图、图生图、插件应用等方面的知识，帮助读者快速了解AI技术的基本概念，为后面的学习打下坚实的基础。接着，本书深入探讨了AI绘画的实现方法和技巧，包括生成式对抗网络（GAN）、条件生成式对抗网络（CGAN）、变分自编码器（VAE）等技术，以及如何将这些技术与绘画过程相结合，实现高质量的数字艺术创作。本书还详细介绍了Stable Diffusion这款AI绘画的应用程序，以及一些实际应用案例，包括如何使用AI技术来自动生成图像、设计创意广告、制作数字艺术等，帮助读者更加深入地了解AI技术在绘画领域的作用和意义。最后，在本书的结尾部分，还介绍了一些未来可能的AI绘画趋势和方向，讨论AI技术在数字艺术与文化创意产业中的应用前景，同时对AI技术的发展和应用进行深入的分析和探讨。相信这些信息将帮助读者了解AI技术的最新动态和趋势。
总之，本书将通过对AI绘画技术的详细介绍和实际应用案例的演示，为绘画爱好者提供一个全面的学习平台和指南。相信本书将使读者更好地了解和掌握AI技术的应用方法和实现技巧，同时为数字艺术的创作和创新提供新的思路和方法。
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编者
2024年5月
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