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《Stable Diffusion AI繪畫創意與實戰》是一本關于AI 繪畫工具Stable Diffusion 的教程，旨在分享通過AI 繪畫工具生成各種理想圖片的方法，介紹人工智能在繪畫領域的應用與突破。
《Stable Diffusion AI繪畫創意與實戰》共13 章，詳細探討了AI 繪畫工具Stable Diffusion 的主要內容和價值。第1 章介紹AI 繪畫的發展，從Stable Diffusion 的出現到廣泛使用從第2 章開始介紹Stable Diffusion 的基礎應用。第3 章至第7 章詳細講解Stable Diffusion 的應用，包括文生圖、圖生圖、腳本使用、附加功能及常用插件。第8 章至第12 章介紹AI 繪畫落地應用案例。第13 章簡單討論AI 繪畫的技術倫理與藝術審美。讀者通過學習本書可以了解到AI 繪畫的最新發展，掌握關鍵技術，并將其應用于自己的藝術創作中，從而開拓新的藝術風格。
《Stable Diffusion AI繪畫創意與實戰》適合美術及設計專業的學生與相關工作人員及AI 繪畫技術愛好者學習、參考。

包括Stable Diffusion AI繪畫創意的方方面面
涵蓋文生圖、圖生圖、腳本使用、附加功能及常用插件
助力讀者了解AI 繪畫的最新發展并掌握AI 繪畫的關鍵技術

在過去的幾十年里，人工智能技術已經有了重大的進展和突破，為人們的生活和工作帶來了極大的幫助和改變。在繪畫領域，AI技術也展現出了驚人的潛力，例如Midjourney、DALL-E2和Stable Diffusion等應用程序，都引起了人們廣泛的關注和研究。
AI繪畫將傳統的藝術形式與數字技術相結合，為那些熱愛繪畫和數字藝術的人士提供了一種全新的創作方式。借助AI技術和計算機視覺技術，繪畫愛好者可以充分利用計算機，實現高效的圖形生成和處理。
在眾多AI繪畫應用程序中，Stable Diffusion有著它獨特的優勢。因此，本書將為那些想要提高繪畫技巧的愛好者，詳細介紹Stable Diffusion的基礎知識和技術，并探討它在繪畫領域的周邊應用，幫助讀者更好地理解、學習和掌握AI繪畫的方法和
技巧。
首先，本書簡要介紹了Stable Diffusion的基礎知識和應用特點，包括文生圖、圖生圖、插件應用等方面的知識，幫助讀者快速了解AI技術的基本概念，為后面的學習打下堅實的基礎。接著，本書深入探討了AI繪畫的實現方法和技巧，包括生成式對抗網絡（GAN）、條件生成式對抗網絡（CGAN）、變分自編碼器（VAE）等技術，以及如何將這些技術與繪畫過程相結合，實現高質量的數字藝術創作。本書還詳細介紹了Stable Diffusion這款AI繪畫的應用程序，以及一些實際應用案例，包括如何使用AI技術來自動生成圖像、設計創意廣告、制作數字藝術等，幫助讀者更加深入地了解AI技術在繪畫領域的作用和意義。最后，在本書的結尾部分，還介紹了一些未來可能的AI繪畫趨勢和方向，討論AI技術在數字藝術與文化創意產業中的應用前景，同時對AI技術的發展和應用進行深入的分析和探討。相信這些信息將幫助讀者了解AI技術的最新動態和趨勢。
總之，本書將通過對AI繪畫技術的詳細介紹和實際應用案例的演示，為繪畫愛好者提供一個全面的學習平臺和指南。相信本書將使讀者更好地了解和掌握AI技術的應用方法和實現技巧，同時為數字藝術的創作和創新提供新的思路和方法。
本書配套資源請掃描下面的二維碼進行下載。如果在配套資源的下載過程中碰到問題，請聯系陳老師（chenlch@tup.tsinghua.edu.cn）。如果有任何技術性問題，請掃描下面的技術支持二維碼，聯系相關人員進行解決。

編者
2024年5月

孟德軒/ 碩士

B站Al板塊頭部博主
AI教育先行者，累計培訓學員5萬

十方教育AI課程負責人
德普道信息技術有限公司CEO
阿里巴巴 DESIGN認證AIGC培訓講師
濟寧電視臺AI技術顧問

軟件基礎篇 第1章 初識AI繪畫Stable Diffusion 1.1　AI繪畫簡史 1 1.1.1　現代AI技術的發展 1 1.1.2　Stable Diffusion 的發展 2 1.2　Stable Diffusion與其他AI繪畫工具比較 2 1.2.1　Stable Diffusion 3 1.2.2　Midjourney 3 1.2.3　DALL-E2 4 1.2.4　Firefly （螢火蟲） 5 第2章 Stable Diffusion使用基礎 2.1 下載與安裝 7 2.1.1 本地部署配置要求 7 2.1.2 軟件安裝 7 2.2 Stable Diffusion界面 13 2.3 生成自己的第一張AI圖 13 2.4 擴散模型原理 14 2.4.1 模型是如何學習的 14 2.4.2 生成圖片時，發生了什么 14 2.4.3 CLIP：圖片和描述詞的關系如何 建立15 2.5 五類模型辨析 15 2.5.1 大模型 16 2.5.2 embedding 18 2.5.3 hypernetwork 19 2.5.4 LoRA 21 2.5.5 VAE 23 第3章 妙筆生花：文生圖 3.1　提示詞 25 3.1.1　提示詞功能 25 3.1.2　提示詞寫作思路 25 3.1.3　提示詞語法 26 3.1.4　提示詞輔助功能 26 3.1.5　提示詞參考 27 3.2　圖片采樣 29 3.2.1　采樣器基礎原理 29 3.2.2　采樣迭代步數 29 3.2.3　采樣器的選擇 29 3.3　面部修復與高清修復 31 3.3.1　面部修復 31 3.3.2　高清修復 32 3.4　分辨率與生成批次 33 3.4.1　高度與寬度 33 3.4.2　生成批次與每批數量 34 3.5　提示詞相關性與隨機種子 34 3.5.1　提示詞相關性 34 3.5.2　隨機種子 34 3.5.3　差異隨機種子 34 第4章 點石成金：圖生圖 4.1　圖生圖模式 35 4.1.1　圖生圖提示詞補充 35 4.1.2　圖片上傳 36 4.1.3　縮放模式 36 4.1.4　重繪幅度 38 4.2　繪圖模式 38 4.2.1　繪圖模式設計原理 39 4.2.2　繪畫涂鴉與圖片生成 39 4.3　局部重繪模式 40 4.3.1　局部重繪設計原理 40 4.3.2　蒙版模糊 41 4.3.3　蒙版模式 42 4.3.4　蒙版蒙住的內容 43 4.3.5　重繪區域 44 4.3.6　僅蒙版模式的邊緣預留像素 44 4.4　局部重繪（手涂蒙版）模式 45 4.4.1　手涂蒙版UI 46 4.4.2　蒙版透明度 46 4.5　局部重繪（上傳蒙版）模式 47 4.5.1　局部重繪（上傳蒙版）設計原理 47 4.5.2　上傳蒙版格式 47 第5章 腳本使用 5.1　X/Y/Z圖表 49 5.1.1　設計原理 49 5.1.2　軸類型和值 49 5.1.3　參數設置 50 5.2　提示詞矩陣 52 5.2.1　語法 52 5.2.2　參數設置 53 5.3　批量載入提示詞 53 第6章 附加功能 6.1　圖片高清放大 55 6.1.1　放大算法1 55 6.1.2　放大算法2強度 56 6.2　面部馬賽克修復還原 56 6.2.1　GFGAN 56 6.2.2　CodeFormer 57 6.3　圖片信息提取 58 6.4　提示詞反推的三種模式 58 6.4.1　CLIP反推提示詞 58 6.4.2　DeepBooru反推提示詞 59 6.4.3　Tag反推提示詞 59 第7章 常用插件擴展講解 7.1　ControlNet 61 7.1.1　ControNet的安裝 61 7.1.2　參數詳解 62 7.1.3　線條約束 64 7.1.4　深度約束 72 7.1.5　法線約束 75 7.1.6　色彩分布約束 75 7.1.7　姿勢約束 76 7.1.8　內容約束 82 7.1.9　Shuffle 84 7.1.10　Tile 84 7.1.11　局部重繪 85 7.1.12　IP2P 85 7.1.13　Reference 86 7.2　segment anything 86 7.2.1　如何安裝 86 7.2.2　如何使用 86 7.3　Tag自動補全 88 案例實戰篇 第8章 游戲行業應用 8.1　角色多視圖設計 90 8.1.1　二次元角色多視圖設計 90 8.1.2　卡通角色多視圖設計 91 8.2　游戲原畫生成 92 8.2.1　原畫生成 92 8.2.2　游戲場景設計 93 8.3　游戲圖標設計 95 第9章 電子商務行業應用 9.1 隨機AI模特生成 96 9.2 指定AI模特臉部特征 97 9.3 AI圖片高清放大/修復 99 第10章 插畫行業應用 10.1 線稿生成 100 10.1.1 案例1：寫實風格場景線稿 100 10.1.2 案例2：動漫風格場景線稿 102 10.2 草稿上色/圖轉草稿 104 10.2.1 案例1：漫畫人物上色 104 10.2.2 案例2：漫畫場景上色 106 10.3 小說插圖（單人與多人） 107 10.3.1 案例1：單人小說插圖 108 10.3.2 案例2：多人小說插圖（1） 110 10.3.3 案例3：多人小說插圖（2） 114 10.4 圖片擴充 117 10.5 AI輔助海報生成 119 第11章 建筑行業應用 11.1　室內設計（無線稿） 121 11.2　室內設計（有線稿） 122 11.3　建筑設計 125 11.3.1　案例1：單體人視圖 125 11.3.2　案例2：建筑半鳥瞰 127 11.3.3　案例3：景觀類 129 第12章 其他行業應用 12.1 照片修復 131 12.2 圖片風格轉換 132 第13章 AI繪畫的技術倫理與藝術審美 13.1 AI繪畫技術的版權爭議 135 13.2 AI繪畫技術的肖像權爭議 135 13.3 AI繪畫技術引發行業就業形勢變化 136 13.4 預防AI繪畫在詐騙領域的應用 137 13.5 工作重心的轉變：從創作到選擇 137 13.6 變化中的永恒：思想文化與藝術審美 138 13.7 從機器學習到以人為本 138