Stable Diffusion AI繪畫(huà)創(chuàng)意與實(shí)戰(zhàn)

軟件基礎(chǔ)篇 第1章 初識(shí)AI繪畫(huà)——Stable Diffusion 1.1　AI繪畫(huà)簡(jiǎn)史 1 1.1.1　現(xiàn)代AI技術(shù)的發(fā)展 1 1.1.2　Stable Diffusion 的發(fā)展 2 1.2　Stable Diffusion與其他AI繪畫(huà)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(chóng)） 5   第2章 Stable Diffusion使用基礎(chǔ) 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(kuò)散模型原理 14 2.4.1  模型是如何學(xué)習(xí)的 14 2.4.2 生成圖片時(shí)，發(fā)生了什么 14 2.4.3 CLIP：圖片和描述詞的關(guān)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(xiě)作思路 25 3.1.3　提示詞語(yǔ)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(chǔ)原理 29 3.2.2　采樣迭代步數(shù) 29 3.2.3　采樣器的選擇 29 3.3　面部修復(fù)與高清修復(fù) 31 3.3.1　面部修復(fù) 31 3.3.2　高清修復(fù) 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(shù)量 34 3.5　提示詞相關(guān)性與隨機(jī)種子 34 3.5.1　提示詞相關(guān)性 34 3.5.2　隨機(jī)種子 34 3.5.3　差異隨機(jī)種子 34   第4章 點(diǎn)石成金：圖生圖 4.1　圖生圖模式 35 4.1.1　圖生圖提示詞補(bǔ)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(shè)計(jì)原理 39 4.2.2　繪畫(huà)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(shè)計(jì)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(nèi)容 43 4.3.5　重繪區(qū)域 44 4.3.6　僅蒙版模式的邊緣預(yù)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(shè)計(jì)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(shè)計(jì)原理 49 5.1.2　軸類型和值 49 5.1.3　參數(shù)設(shè)置 50 5.2　提示詞矩陣 52 5.2.1　語(yǔ)法 52 5.2.2　參數(shù)設(shè)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(qiáng)度 56 6.2　面部馬賽克修復(fù)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(kuò)展講解 7.1　ControlNet 61 7.1.1　ControNet的安裝 61 7.1.2　參數(shù)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(shì)約束 76 7.1.8　內(nèi)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(dòng)補(bǔ)全 88     案例實(shí)戰(zhàn)篇 第8章 游戲行業(yè)應(yīng)用 8.1　角色多視圖設(shè)計(jì) 90 8.1.1　二次元角色多視圖設(shè)計(jì) 90 8.1.2　卡通角色多視圖設(shè)計(jì) 91 8.2　游戲原畫(huà)生成 92 8.2.1　原畫(huà)生成 92 8.2.2　游戲場(chǎng)景設(shè)計(jì) 93 8.3　游戲圖標(biāo)設(shè)計(jì) 95   第9章 電子商務(wù)行業(yè)應(yīng)用 9.1 隨機(jī)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(fù)  99   第10章 插畫(huà)行業(yè)應(yīng)用 10.1 線稿生成 100 10.1.1 案例1：寫(xiě)實(shí)風(fēng)格場(chǎng)景線稿 100 10.1.2 案例2：動(dòng)漫風(fēng)格場(chǎng)景線稿 102 10.2 草稿上色/圖轉(zhuǎn)草稿 104 10.2.1 案例1：漫畫(huà)人物上色 104 10.2.2 案例2：漫畫(huà)場(chǎng)景上色 106 10.3 小說(shuō)插圖（單人與多人） 107 10.3.1 案例1：?jiǎn)稳诵≌f(shuō)插圖 108 10.3.2 案例2：多人小說(shuō)插圖（1） 110 10.3.3 案例3：多人小說(shuō)插圖（2） 114 10.4 圖片擴(kuò)充 117 10.5 AI輔助海報(bào)生成 119   第11章 建筑行業(yè)應(yīng)用 11.1　室內(nèi)設(shè)計(jì)（無(wú)線稿） 121 11.2　室內(nèi)設(shè)計(jì)（有線稿） 122 11.3　建筑設(shè)計(jì) 125 11.3.1　案例1：?jiǎn)误w人視圖 125 11.3.2　案例2：建筑半鳥(niǎo)瞰 127 11.3.3　案例3：景觀類 129   第12章 其他行業(yè)應(yīng)用 12.1 照片修復(fù) 131 12.2 圖片風(fēng)格轉(zhuǎn)換 132   第13章 AI繪畫(huà)的技術(shù)倫理與藝術(shù)審美 13.1 AI繪畫(huà)技術(shù)的版權(quán)爭(zhēng)議 135 13.2 AI繪畫(huà)技術(shù)的肖像權(quán)爭(zhēng)議 135 13.3 AI繪畫(huà)技術(shù)引發(fā)行業(yè)就業(yè)形勢(shì)變化 136 13.4 預(yù)防AI繪畫(huà)在詐騙領(lǐng)域的應(yīng)用 137 13.5 工作重心的轉(zhuǎn)變：從創(chuàng)作到選擇 137 13.6 變化中的永恒：思想文化與藝術(shù)審美 138 13.7 從機(jī)器學(xué)習(xí)到以人為本 138