Stable Diffusion人工智能AI繪畫教程：從娛樂到商用

第1章　Stable Diffusion的安裝與設(shè)置
認(rèn)識(shí)Stable Diffusion 2
Stable Diffusion 簡(jiǎn)介 2
Stable Diffusion 配置要求 2
Stable Diffusion整合包的安裝 3
Stable Diffusion WebUI頁面布局 5
繪世啟動(dòng)器界面講解 6
文件夾 6
高級(jí)選項(xiàng) 7
疑難解答 9
版本管理 10
模型管理 10
小工具 11
燈泡 11
設(shè)置 12
第2章　Stable Diffusion文生圖操作模塊詳解
通過簡(jiǎn)單的案例了解文生圖的步驟 14
學(xué)習(xí)目的 14
生成前的準(zhǔn)備工作 14
具體操作步驟 15
迭代步數(shù)（Steps） 18
了解迭代步數(shù) 18
3組不同迭代步數(shù)示例 18
3組示例圖像揭示的規(guī)律 19
采樣方法（Sampler） 20
了解采樣方法 20
按采樣方法原理 21
按采樣方法名稱 22
3組不同采樣方法示例 23
采樣規(guī)律總結(jié)及推薦 26
引導(dǎo)系數(shù)（CFG Scale） 27
了解引導(dǎo)系數(shù) 27
3組不同引導(dǎo)系數(shù)示例 27
引導(dǎo)系數(shù)規(guī)律總結(jié)及推薦 29
采樣方法與引導(dǎo)系數(shù)的關(guān)系 29
了解采樣方法與引導(dǎo)系數(shù)的關(guān)系 29
3組不同采樣方法與引導(dǎo)系數(shù)示例 30
高分辨率修復(fù)（Hires. fix） 33
了解高分辨率修復(fù) 33
放大算法詳解 34
3組采用不同放大算法示例 35
高分辨率修復(fù)使用思路及參數(shù)推薦 37
總批次數(shù)、單批數(shù)量 37
參數(shù)的含義 37
使用技巧 37
隨機(jī)數(shù)種子（Seed） 38
了解種子的重要性 38
固定種子數(shù)使用技巧 39
變異隨機(jī)種子 40
用“XYZ圖表”腳本對(duì)比參數(shù) 41
了解“XYZ圖表”腳本 41
設(shè)置“XYZ圖表”的方法 41
設(shè)置“XYZ圖表”的技巧 42
利用自定義變量生成圖表 43
用Refiner混合模型 44
了解Refiner功能 44
Refiner混合模型效果分析 44
Refiner的使用技巧 45
用ADetailer修復(fù)崩壞的臉與手 46
第3章　掌握提示詞撰寫邏輯及權(quán)重控制技巧
認(rèn)識(shí)SD提示詞 48
正面提示詞 48
負(fù)面提示詞 49
正面提示詞結(jié)構(gòu) 51
質(zhì)量提示詞 52
掌握提示詞權(quán)重 53
用大括號(hào)“{}” 調(diào)整權(quán)重 53
用小括號(hào)“( )” 調(diào)整權(quán)重 53
用雙括號(hào)“(( ))” 調(diào)整權(quán)重 53
用中括號(hào)“[ ]”調(diào)整權(quán)重 54
用冒號(hào)“:”調(diào)整權(quán)重 54
調(diào)整權(quán)重的技巧與思路 55
精通控制及融合語法 57
[X:when] 精通控制語法 57
[X|Y] 融合語法及使用要點(diǎn) 58
理解提示詞順序?qū)D像效果的影響 60
提示詞與復(fù)現(xiàn)樣圖的關(guān)系 61
為什么要復(fù)現(xiàn)樣圖 61
哪些因素影響樣圖復(fù)現(xiàn) 61
獲得與抹除提示詞、設(shè)置參數(shù) 62
獲得提示詞與設(shè)置參數(shù) 62
抹除提示詞與設(shè)置參數(shù) 63
第4章　了解底模與LoRA模型
理解并使用SD底模模型 66
什么是底模模型 66
理解底模模型的應(yīng)用特點(diǎn) 66
理解并使用LoRA模型 68
認(rèn)識(shí)LoRA模型 68
疊加LoRA模型 70
使用LoRA模型的方法 72
查看LoRA模型信息 73
為L(zhǎng)oRA模型添加封面 74
修改LoRA模型預(yù)覽卡片尺寸 75
以文件夾形式管理LoRA模型 76
底模與LoRA模型匹配技巧 77
安裝底模及LoRA模型 79
VAE模型 80
T.I.Embedding模型 81
什么是T.I.Embedding模型 81
T.I.Embedding模型的應(yīng)用 82
T.I.Embedding模型推薦 83
第5章　Stable Diffusion圖生圖操作模塊詳解
通過簡(jiǎn)單案例了解圖生圖的步驟 86
學(xué)習(xí)目的 86
具體操作步驟 86
掌握反推功能 89
為什么要進(jìn)行反推 89
圖生圖模塊兩種反推功能的區(qū)別 90
使用WD1.4標(biāo)簽器反推 90
涂鴉功能詳解 91
涂鴉功能介紹 91
涂鴉工作區(qū)介紹 92
極抽象參考圖涂鴉生成工作流程 92
挖掘涂鴉功能的潛力 94
局部重繪功能詳解 95
局部重繪功能介紹 95
局部重繪使用方法 95
重繪時(shí)蒙版的細(xì)節(jié)問題 96
圖生圖共性參數(shù)講解 97
縮放模式 97
蒙版邊緣模糊度 98
蒙版模式 100
蒙版區(qū)域內(nèi)容處理 100
重繪區(qū)域 102
僅蒙版區(qū)域下邊緣預(yù)留像素 103
重繪幅度 104
涂鴉重繪功能詳解 105
涂鴉重繪功能介紹 105
涂鴉重繪使用方法 105
上傳重繪蒙版功能詳解 107
上傳重繪蒙版功能介紹 107
上傳重繪蒙版功能的使用方法 107
第6章　利用ControlNet精準(zhǔn)控制圖像
認(rèn)識(shí)ControlNet 110
安裝方法 110
安裝插件 110
安裝模型 111
使用方法簡(jiǎn)介 113
ControlNet 關(guān)鍵參數(shù)解析 115
啟用 115
低顯存模式 115
完美像素模式和預(yù)處理器分辨率 115
預(yù)覽窗口 116
控制類型 116
控制權(quán)重 117
“引導(dǎo)介入時(shí)機(jī)”和“引導(dǎo)終止時(shí)機(jī)” 117
控制模式 118
縮放模式 119
回送和預(yù)設(shè) 119
ControlNet控制類型詳解 120
Canny（硬邊緣） 120
MLSD（直線） 123
Lineart（線稿） 127
SoftEdge（軟邊緣） 129
Scribble/Sketch（涂鴉/草圖） 131
Segmentation（語義分割） 132
Depth （深度） 135
NormalMap（法線貼圖） 138
OpenPose（姿態(tài)） 140
Inpaint（局部重繪） 142
Tile（分塊） 143
InstructP2P（指導(dǎo)圖生圖） 144
Shuffle（隨機(jī)洗牌） 146
Reference（參考） 147
Recolor（重上色） 148
T2I-Adapter（文生圖適配器） 151
IP-Adapter（圖生圖適配器） 152
光影控制 154
第7章　通過訓(xùn)練LoRA獲得個(gè)性化圖像
為什么要掌握訓(xùn)練LoRA技術(shù) 157
訓(xùn)練LoRA的基本流程 158
步驟1：準(zhǔn)備軟件環(huán)境 158
步驟2：確定訓(xùn)練目的 159
步驟3：準(zhǔn)備并處理訓(xùn)練素材 159
步驟4：為素材打標(biāo)簽 162
步驟5：設(shè)置參數(shù)并開始訓(xùn)練 163
步驟6：測(cè)試LoRA 163
LoRA訓(xùn)練實(shí)戰(zhàn)及參數(shù)設(shè)置 166
LoRA訓(xùn)練實(shí)戰(zhàn)目標(biāo) 166
準(zhǔn)備并處理素材 167
為素材打標(biāo)簽 167
設(shè)置訓(xùn)練參數(shù) 172
選擇適合的LoRA 176
使用第三方平臺(tái)訓(xùn)練LoRA 177
第8章　掌握Stable Diffusion輔助功能及插件運(yùn)用
后期處理 179
PNG圖片信息 181
無邊圖像瀏覽 182
模型融合、模型轉(zhuǎn)換、模型工具箱 184
模型融合 184
模型轉(zhuǎn)換 185
模型工具箱 185
了解重要設(shè)置選項(xiàng) 185
插件的安裝 187
插件的作用 187
插件的安裝 187
提示詞插件的使用 189
十大必裝插件列表 192
第9章　Stable Diffusion綜合實(shí)戰(zhàn)案例
制作節(jié)日慶典海報(bào)插畫 195
真實(shí)照片轉(zhuǎn)二次元效果 198
將任意圖像改為建筑結(jié)構(gòu) 201
將二次元圖片真人化 205
AI藝術(shù)字 209
為電商產(chǎn)品更換背景 214
批量生成IP形象 218
利用AI設(shè)計(jì)數(shù)碼產(chǎn)品 221
名畫寫實(shí)重現(xiàn) 224
生成藝術(shù)化二維碼 228