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AI繪畫精講 Stable Diffusion從入門到精通 版權(quán)信息
- ISBN：9787301352083
- 條形碼：9787301352083 ; 978-7-301-35208-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
AI繪畫精講 Stable Diffusion從入門到精通 本書特色
1.全面覆蓋Stable Diffusion核心技能：本書從Stable Diffusion的部署安裝到高級應(yīng)用技巧，全方位解析AI繪畫的奧秘，幫助讀者快速掌握這款強大AI繪畫工具，實現(xiàn)從零到精通的飛躍。 2.深入解析模型與插件，提升作品質(zhì)量：深入解析Stable Diffusion的五種模型及Controlnet插件，揭秘個性化微調(diào)、風(fēng)格化創(chuàng)作的秘密，幫助讀者輕松創(chuàng)作出高質(zhì)量、個性化的AI藝術(shù)作品。 3.實戰(zhàn)案例豐富，覆蓋多行業(yè)應(yīng)用：通過豐富的實戰(zhàn)案例，詳細(xì)展示了Stable Diffusion在游戲、電商、插畫、建筑等多個行業(yè)中的實際應(yīng)用，讓讀者在理論學(xué)習(xí)的同時，也能迅速掌握實戰(zhàn)技能，激發(fā)無限創(chuàng)意。 4.展望未來，思考AI繪畫的倫理與發(fā)展：在介紹技術(shù)與應(yīng)用的同時，本書還深刻探討了AI繪畫的版權(quán)、倫理問題以及未來發(fā)展前景，引導(dǎo)讀者在享受AI藝術(shù)創(chuàng)作的樂趣時，也能思考其背后的社會意義與責(zé)任。
AI繪畫精講 Stable Diffusion從入門到精通 內(nèi)容簡介
Stable Diffusion是一款非常受歡迎的AI繪畫與設(shè)計軟件。AI繪畫和傳統(tǒng)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(nèi)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(chǔ)功能及插件Controlnet的使用；然后通過實戰(zhàn)案例詳細(xì)介紹了Stable Diffusion在各個行業(yè)中的使用，包括游戲、電商、插畫、建筑等；*后對AI繪畫與設(shè)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(shù)革命的大門，發(fā)掘其在藝術(shù)領(lǐng)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(chuàng)新魅力，還可以了解其技術(shù)原理、使用技巧和應(yīng)用方法。無論是藝術(shù)家、設(shè)計師、技術(shù)愛好者還是相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)人士，都能從本書中獲得啟發(fā)與指導(dǎo)，從而將AI與繪畫的結(jié)合推向更高的境界。
AI繪畫精講 Stable Diffusion從入門到精通 目錄
第1章初見：開啟 AI繪畫之旅
1.1 AI繪畫的定義與發(fā)展史 002
1.1.1 AI繪畫的定義 002
1.1.2 AI繪畫的發(fā)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(tǒng)要求 010
2.1.2 環(huán)境要求 010
2.2 Stable Diffusion下載與安裝 011
第3章認(rèn)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(rèn)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(diào) 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(diào)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(fēng)格化微調(diào)模型 023
第4章上手實戰(zhàn)：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(quán)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(shù) 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(fù)與高清修復(fù) 030
4.5.1 面部修復(fù) 030
4.5.2 高清修復(fù) 032
4.6 高度與寬度 033
4.7 生成批次與每批數(shù)量 034
4.8 提示詞相關(guān)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(zhàn)：圖生圖
5.1 圖生圖基礎(chǔ)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(chǔ)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(nèi)容 051
5.3.5 重繪區(qū)域 052
5.3.6 僅蒙版模式的邊緣預(yù)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(yīng)用 059
第6章更多擴展：其他基礎(chǔ)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(shù) 064
6.2 提示詞矩陣 065
6.2.1 語法 065
6.2.2 參數(shù)設(shè)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(zhǔn)進階：插件 ControlNet功能解析
7.1 ControlNet的設(shè)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(shù)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(nèi)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*創(chuàng)意：游戲美術(shù)設(shè)計
8.1 AI繪畫在游戲行業(yè)中的應(yīng)用與優(yōu)勢 126
8.2 多視圖設(shè)計 126
8.3 原畫生成 130
8.4 游戲場景設(shè)計 132
8.5 icon設(shè)計 135
8.6 VR場景渲染 137
第9章超高效：電商模特與產(chǎn)品設(shè)計
9.1 AI繪畫在電商行業(yè)中的應(yīng)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(chǎn)品上身展示 144
9.5 電商產(chǎn)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(shè)計
10.1 線稿生成案例解析 152
10.2 圖像轉(zhuǎn)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(shè)計
11.1 建筑設(shè)計線稿生成 166
11.2 建筑外觀設(shè)計線稿上色 170
11.3 室內(nèi)設(shè)計效果圖 175
11.4 室內(nèi)設(shè)計線稿圖 176
第12章更多應(yīng)用：其他行業(yè)設(shè)計
12.1 婚慶公司風(fēng)格化結(jié)婚照 182
12.2 舊照片修復(fù) 185
12.3 圖片風(fēng)格轉(zhuǎn)換 186
第13章思考：AI繪畫存在的問題與展望
13.1 版權(quán)與倫理問題 190
13.1.1 AI生成作品的版權(quán)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(fēng)險 191
13.2.1 新形式詐騙 191
13.2.2 藝術(shù)仿制品搖籃 191
13.3 影響與展望 192
13.3.1 AI繪畫對藝術(shù)世界的長遠(yuǎn)影響 192
13.3.2 藝術(shù)與技術(shù)共生：未來 AI繪畫的可持續(xù)發(fā)展 192
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AI繪畫精講 Stable Diffusion從入門到精通 作者簡介
孟德軒，AI繪畫教育領(lǐng)域領(lǐng)軍人物，現(xiàn)任十方教育集團AI課程負(fù)責(zé)人及阿里巴巴 DESIGN認(rèn)證AIGC培訓(xùn)講師，同時掌舵德普道信息技術(shù)有限公司。他是AI繪畫教育的先驅(qū)者，累計培養(yǎng)學(xué)員超過5萬，是B站AI繪畫熱門博主。在企業(yè)服務(wù)方面，孟德軒與變好教育、阿里巴巴DESIGN設(shè)計中心、濟寧廣播電視臺、杭州麗晶科技有限公司、深圳瑞云科技等多領(lǐng)域企業(yè)有著深入和廣泛的合作。孟德軒通過與多個行業(yè)的深度合作，推動了AIGC技術(shù)在教育創(chuàng)新及企業(yè)發(fā)展中的實際應(yīng)用。 韓鳳鳴，博士研究生，現(xiàn)任河海大學(xué)教授，深耕于中國哲學(xué)與馬克思主義原理的研究領(lǐng)域。他積累了豐富的教學(xué)與研究經(jīng)驗。韓教授不僅致力于學(xué)術(shù)前沿探索，還專注于高等教育人才培養(yǎng)，開設(shè)多門核心課程，此外，他還主持了多項科研項目，推動了學(xué)術(shù)與實踐的結(jié)合。韓鳳鳴教授以其深厚的學(xué)術(shù)功底、廣泛的國際視野以及豐富的教學(xué)實踐經(jīng)驗，成為了連接傳統(tǒng)智慧與現(xiàn)代思想的橋梁。
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