Stable Diffusion是一款非常受歡迎的 AI 繪畫與設計軟件。AI繪畫和傳統繪畫有什么不同、AI 繪畫的基本邏輯是什么、如何讓 AI 繪畫軟件為我們工作、如何生成符合要求的作品，本書將一一進行解析。
本書共 13 章內容。首先循序漸進地介紹了 AI 繪畫的主要工具，Stable Diffusion 的部署和 安裝，五種AI繪畫模型解析，文生圖、圖生圖等基礎功能及插件 Controlnet 的使用；然后通過實戰案例詳細介紹了 Stable Diffusion 在各個行業中的使用，包括游戲、電商、插畫、建筑等；最后對 AI 繪畫與設計的問題和未來展望進行了思考。
本書將為讀者打開AI藝術革命的大門，發掘其在藝術領域中的無限可能性。通過閱讀本書，讀者不僅可以深入了解 AI 繪畫工具 Stable Diffusion 的創新魅力，還可以了解其技術原理、使用技巧和應用方法。無論是藝術家、設計師、技術愛好者還是相關領域的專業人士，都能從本書中獲得啟發與指導，從而將 AI 與繪畫的結合推向更高的境界。
第1章初見：開啟 AI繪畫之旅
1.1 AI繪畫的定義與發展史 002
1.1.1 AI繪畫的定義 002
1.1.2 AI繪畫的發展史 002
1.2 主流的 AI繪畫工具 003
1.2.1 Stable Diffusion 004
1.2.2 DALL-E 2 006
1.2.3 Midjourney 006
1.2.4 文心一格 007
1.2.5 Firefly 008
第2章入手：Stable Diffusion部署與安裝
2.1 Stable Diffusion本地部署的要求 010
2.1.1 系統要求 010
2.1.2 環境要求 010
2.2 Stable Diffusion下載與安裝 011
第3章認知：5種模型解析與案例
3.1大模型：效果豐富多樣的主模型 016
3.1.1 確認大模型文件的信息和位置 016
3.1.2 大模型的下載 016
3.1.3 大模型文件的載入 017
3.2 LoRA：大模型輕量級微調 019
3.2.1 LoRA的下載 019
3.2.2 LoRA的載入 020
3.3 Embedding：個性化微調模型打包提示詞 021
3.3.1 Embedding的下載 021
3.3.2 Embedding的載入 022
3.4 VAE美化模型 022
3.5 Hypernetwork風格化微調模型 023
第4章上手實戰：文生圖
4.1提示詞與反向提示詞 026
4.1.1 提示詞的描述邏輯列舉 026
4.1.2 反向提示詞的描述邏輯列舉 026
4.2 提示詞語法解析 027
4.2.1 表達形式 027
4.2.2 輸入格式 027
4.2.3 權重 027
4.2.4 混合語法 028
4.3 提示詞輔助功能 028
4.4 采樣器 029
4.4.1 采樣迭代步數 029
4.4.2 采樣方法 030
4.4.3 采樣器的使用 030
4.5 面部修復與高清修復 030
4.5.1 面部修復 030
4.5.2 高清修復 032
4.6 高度與寬度 033
4.7 生成批次與每批數量 034
4.8 提示詞相關性 035
4.9 隨機種子與差異隨機種子 035
4.9.1 隨機種子 035
4.9.2 差異隨機種子 037
第5章上手實戰：圖生圖
5.1 圖生圖基礎功能解析 040
5.1.1 圖片上傳 040
5.1.2 圖生圖提示詞補充 040
5.1.3 縮放模式 041
5.1.4 重繪幅度 045
5.2 繪圖模式詳解 047
5.3 局部重繪模式 048
5.3.1局部重繪基礎用法 048
5.3.2 蒙版模糊 049
5.3.3 蒙版模式 050
5.3.4 蒙版蒙住的內容 051
5.3.5 重繪區域 052
5.3.6 僅蒙版模式的邊緣預留像素 053
5.4 局部重繪（手涂蒙版）模式 054
5.4.1 局部重繪（手涂蒙版）工作原理 054
5.4.2 蒙版透明度 056
5.5 局部重繪（上傳蒙版） 057
5.6 批量處理技巧與應用 059
第6章更多擴展：其他基礎功能
6.1 X/Y/Z圖表 062
6.1.1 軸類型和軸值 062
6.1.2 其他參數 064
6.2 提示詞矩陣 065
6.2.1 語法 065
6.2.2 參數設置 066
6.3 批量載入提示詞 067
6.4 附加功能 069
6.4.1 圖片上傳 069
6.4.2 縮放方式 070
6.4.3 圖片放大 071
6.5 圖片信息 072
6.6 提示詞反推的三種模式 073
6.6.1 CLIP反推提示詞 074
6.6.2 DeepBooru反推提示詞 076
6.6.3 Tag反推提示詞 076
第7章精準進階：插件 ControlNet功能解析
7.1 ControlNet的設計原理 082
7.2 ControlNet的安裝 082
7.2.1 ControlNet插件安裝 083
7.2.2 ControlNet模型安裝 085
7.2.3 通用參數詳解 087
7.3 ControlNet功能分類 090
7.3.1線條約束 090
7.3.2深度約束 100
7.3.3 法線約束 101
7.3.4 色彩分布約束 103
7.3.5 姿勢約束 105
7.3.6 內容約束 112
7.4 IP2P（指令修改） 115
7.5 Shuffle（洗牌模式） 118
7.6 Inpaint（局部重繪） 119
7.7 Tile（分塊重采樣） 121
7.8 Reference（參考模式） 122
第8章最創意：游戲美術設計
8.1 AI繪畫在游戲行業中的應用與優勢 126
8.2 多視圖設計 126
8.3 原畫生成 130
8.4 游戲場景設計 132
8.5 icon設計 135
8.6 VR場景渲染 137
第9章超高效：電商模特與產品設計
9.1 AI繪畫在電商行業中的應用 140
9.2 隨機 AI模特生成 140
9.3 指定 AI模特臉部特征 142
9.4 衣服鞋帽類產品上身展示 144
9.5 電商產品主圖 148
9.6 直播間背景 149
第10章人人都是插畫師：插畫設計
10.1 線稿生成案例解析 152
10.2 圖像轉線稿再重新上色 153
10.3 小說插畫 156
10.4 圖片擴充 160
10.5 AI輔助海報生成 163
第11章建筑繪圖不再難：建筑設計
11.1 建筑設計線稿生成 166
11.2 建筑外觀設計線稿上色 170
11.3 室內設計效果圖 175
11.4 室內設計線稿圖 176
第12章更多應用：其他行業設計
12.1 婚慶公司風格化結婚照 182
12.2 舊照片修復 185
12.3 圖片風格轉換 186
第13章思考：AI繪畫存在的問題與展望
13.1 版權與倫理問題 190
13.1.1 AI生成作品的版權歸屬 190
13.1.2 倫理與道德的考量 190
13.1.3 可能的解決方案與政策建議 191
13.2 AI繪畫濫用的法律風險 191
13.2.1 新形式詐騙 191
13.2.2 藝術仿制品搖籃 191
13.3 影響與展望 192
13.3.1 AI繪畫對藝術世界的長遠影響 192
13.3.2 藝術與技術共生：未來 AI繪畫的可持續發展 192
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