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《Stable Diffusion AI繪畫(huà)創(chuàng)意與實(shí)戰(zhàn)》是一本關(guān)于AI 繪畫(huà)工具Stable Diffusion 的教程，旨在分享通過(guò)AI 繪畫(huà)工具生成各種理想圖片的方法，介紹人工智能在繪畫(huà)領(lǐng)域的應(yīng)用與突破。
《Stable Diffusion AI繪畫(huà)創(chuàng)意與實(shí)戰(zhàn)》共13 章，詳細(xì)探討了AI 繪畫(huà)工具Stable Diffusion 的主要內(nèi)容和價(jià)值。第1 章介紹AI 繪畫(huà)的發(fā)展，從Stable Diffusion 的出現(xiàn)到廣泛使用從第2 章開(kāi)始介紹Stable Diffusion 的基礎(chǔ)應(yīng)用。第3 章至第7 章詳細(xì)講解Stable Diffusion 的應(yīng)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(huà)落地應(yīng)用案例。第13 章簡(jiǎn)單討論AI 繪畫(huà)的技術(shù)倫理與藝術(shù)審美。讀者通過(guò)學(xué)習(xí)本書(shū)可以了解到AI 繪畫(huà)的最新發(fā)展，掌握關(guān)鍵技術(shù)，并將其應(yīng)用于自己的藝術(shù)創(chuàng)作中，從而開(kāi)拓新的藝術(shù)風(fēng)格。
《Stable Diffusion AI繪畫(huà)創(chuàng)意與實(shí)戰(zhàn)》適合美術(shù)及設(shè)計(jì)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生與相關(guān)工作人員及AI 繪畫(huà)技術(shù)愛(ài)好者學(xué)習(xí)、參考。

在過(guò)去的幾十年里，人工智能技術(shù)已經(jīng)有了重大的進(jìn)展和突破，為人們的生活和工作帶來(lái)了極大的幫助和改變。在繪畫(huà)領(lǐng)域，AI技術(shù)也展現(xiàn)出了驚人的潛力，例如Midjourney、DALL-E2和Stable Diffusion等應(yīng)用程序，都引起了人們廣泛的關(guān)注和研究。
AI繪畫(huà)將傳統(tǒng)的藝術(shù)形式與數(shù)字技術(shù)相結(jié)合，為那些熱愛(ài)繪畫(huà)和數(shù)字藝術(shù)的人士提供了一種全新的創(chuàng)作方式。借助AI技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，繪畫(huà)愛(ài)好者可以充分利用計(jì)算機(jī)，實(shí)現(xiàn)高效的圖形生成和處理。
在眾多AI繪畫(huà)應(yīng)用程序中，Stable Diffusion有著它獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。因此，本書(shū)將為那些想要提高繪畫(huà)技巧的愛(ài)好者，詳細(xì)介紹Stable Diffusion的基礎(chǔ)知識(shí)和技術(shù)，并探討它在繪畫(huà)領(lǐng)域的周邊應(yīng)用，幫助讀者更好地理解、學(xué)習(xí)和掌握AI繪畫(huà)的方法和
技巧。
首先，本書(shū)簡(jiǎn)要介紹了Stable Diffusion的基礎(chǔ)知識(shí)和應(yīng)用特點(diǎn)，包括文生圖、圖生圖、插件應(yīng)用等方面的知識(shí)，幫助讀者快速了解AI技術(shù)的基本概念，為后面的學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。接著，本書(shū)深入探討了AI繪畫(huà)的實(shí)現(xiàn)方法和技巧，包括生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、條件生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（CGAN）、變分自編碼器（VAE）等技術(shù)，以及如何將這些技術(shù)與繪畫(huà)過(guò)程相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的數(shù)字藝術(shù)創(chuàng)作。本書(shū)還詳細(xì)介紹了Stable Diffusion這款A(yù)I繪畫(huà)的應(yīng)用程序，以及一些實(shí)際應(yīng)用案例，包括如何使用AI技術(shù)來(lái)自動(dòng)生成圖像、設(shè)計(jì)創(chuàng)意廣告、制作數(shù)字藝術(shù)等，幫助讀者更加深入地了解AI技術(shù)在繪畫(huà)領(lǐng)域的作用和意義。最后，在本書(shū)的結(jié)尾部分，還介紹了一些未來(lái)可能的AI繪畫(huà)趨勢(shì)和方向，討論AI技術(shù)在數(shù)字藝術(shù)與文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用前景，同時(shí)對(duì)AI技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用進(jìn)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(shù)的最新動(dòng)態(tài)和趨勢(shì)。
總之，本書(shū)將通過(guò)對(duì)AI繪畫(huà)技術(shù)的詳細(xì)介紹和實(shí)際應(yīng)用案例的演示，為繪畫(huà)愛(ài)好者提供一個(gè)全面的學(xué)習(xí)平臺(tái)和指南。相信本書(shū)將使讀者更好地了解和掌握AI技術(shù)的應(yīng)用方法和實(shí)現(xiàn)技巧，同時(shí)為數(shù)字藝術(shù)的創(chuàng)作和創(chuàng)新提供新的思路和方法。
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編者
2024年5月

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(lèi)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(lèi)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(lèi) 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

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