Stable Diffusion AI繪畫完全自學一本通
彭婧
- 出版商: 電子工業
- 出版日期: 2025-09-01
- 售價: $414
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 248
- ISBN: 7121505851
- ISBN-13: 9787121505850
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相關分類:
DeepLearning
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商品描述
本書是一本Stable Diffusion 的零基礎學習教程,功能講解細致,配合同步教學視頻+ 綜合實戰案例+ 教學資源文件,以“保姆式”教學方式帶您入門AI 繪畫。讀者可以手機掃碼觀看視頻,如同老師手把手教學,讓學習輕松高效。 本書從Stable Diffusion 的入門知識講起,逐步引導讀者學習如何在自己的計算機上安裝與部署這個強大的AI 繪畫工具,或者直接通過網頁版來生成效果。本書不僅介紹了文生圖、圖生圖、在線生圖、擴展插件等應用技巧,還深入探討了模型的下載、融合、訓練,以及AI 視頻的生成技巧。 同時,本書還給讀者贈送了一站式的自學資源,包括近135分鐘的教學視頻、60多組AI提示詞,以及軟件和平臺鏈接等資源。本書內容豐富、案例翔實,是學習Stable Diffusion AI繪畫不可或缺的寶典。 ?
目錄大綱
第1 章 入門準備:電腦版Stable Diffusion 的本地部署與安裝 / 1
1.1 認識Stable Diffusion / 2
1.1.1 了解Stable Diffusion 的基本概念 / 2
1.1.2 了解Stable Diffusion 的基本功能 / 3
1.1.3 了解Stable Diffusion 的核心技術 / 4
1.1.4 了解Stable Diffusion 的推理過程 / 5
1.1.5 了解Stable Diffusion 的計算機配置要求 / 7
1.2 部署與安裝Stable Diffusion / 8
1.2.1 部署Stable Diffusion 的安裝環境 / 8
1.2.2 安裝原版Stable Diffusion / 17
1.2.3 通過秋葉整合包安裝Stable Diffusion / 20
1.2.4 安裝Stable Diffusion ComfyUI / 21
1.3 啟動與認識Stable Diffusion WebUI / 27
1.3.1 切換Stable Diffusion WebUI 版本 / 27
1.3.2 快速啟動Stable Diffusion WebUI / 29
1.3.3 認識Stable Diffusion 的WebUI 頁面 / 30
第2 章 繪畫技巧1:文生圖與提示詞技巧 / 33
2.1 Stable Diffusion 文生圖的參數設置技巧 / 34
2.1.1 設置采樣方法提升出圖效率 / 34
2.1.2 設置疊代步數提升畫面精細度 / 36
2.1.3 設置高分辨率修復放大圖像 / 38
2.1.4 設置寬高參數改變圖片尺寸 / 40
2.1.5 設置出圖批次一次繪制多張圖片 / 41
2.1.6 設置提示詞引導系數讓AI 更聽話 / 44
2.1.7 設置隨機數種子復制圖像效果 / 46
2.2 Stable Diffusion 文生圖的提示詞使用技巧 / 48
2.2.1 什麼是提示詞 / 49
2.2.2 掌握提示詞的書寫規範 / 49
2.2.3 套用提示詞的基本公式 / 50
2.2.4 掌握提示詞的語法格式 / 51
2.2.5 掌握提示詞的反推技巧 / 55
第3 章 繪畫技巧2:圖生圖與後期處理技巧 / 61
3.1 Stable Diffusion 圖生圖的基本功能用法 / 62
3.1.1 使用圖生圖功能轉換圖像風格 / 62
3.1.2 使用塗鴉功能進行局部繪圖 / 63
3.1.3 使用局部重繪功能給人物換臉 / 65
3.1.4 使用塗鴉重繪功能更換頭發顏色 / 67
3.1.5 使用上傳重繪蒙版功能更換背景 / 69
3.2 Stable Diffusion 圖生圖的後期處理技巧 / 71
3.2.1 無損放大圖像 / 71
3.2.2 復原真實人臉 / 73
3.2.3 批量處理圖像 / 75
第4 章 繪畫技巧3:網頁版Stable Diffusion 平臺與在線生圖方法 / 77
4.1 三大網頁版Stable Diffusion 平臺 / 78
4.1.1 LibLibAI / 78
4.1.2 Civitai / 79
4.1.3 Stable Diffusion / 80
4.2 掌握網頁版Stable Diffusion 的在線生圖方法 / 82
4.2.1 通過網頁版Stable Diffusion 實現文生圖 / 82
4.2.2 通過網頁版Stable Diffusion 實現圖生圖 / 84
4.2.3 通過網頁版Stable Diffusion 實現局部重繪 / 86
4.2.4 通過網頁版Stable Diffusion 無損放大圖像 / 87
4.2.5 通過網頁版Stable Diffusion 查看圖片信息 / 88
4.3 Inpaint Anything 用AI 畫萬物 / 90
4.3.1 通過網頁版Stable Diffusion 實現物體移除 / 91
4.3.2 通過網頁版Stable Diffusion 實現內容填充 / 93
4.3.3 通過網頁版Stable Diffusion 實現背景替換 / 96
第5 章 Stable Diffusion 插件安裝與ControlNet 插件控圖技巧 / 99
5.1 Stable Diffusion 插件的安裝方法 / 100
5.1.1 通過官方擴展庫安裝插件 / 100
5.1.2 通過網址安裝插件 / 102
5.1.3 通過源文件安裝插件 / 103
5.2 ControlNet 插件的控圖技巧 / 105
5.2.1 運用Canny 識別圖像邊緣信息 / 105
5.2.2 運用NormalMap 提取法線向量 / 107
5.2.3 運用OpenPose 檢測人物姿態 / 110
5.2.4 運用Depth 還原空間景深關系 / 112
5.2.5 運用Segmentation 分割圖像區域 / 115
第6 章 高級技能1:繪圖模型的下載與應用技巧 / 119
6.1 Stable Diffusion 模型的下載方法 / 120
6.1.1 通過“繪世”啟動器下載模型 / 120
6.1.2 通過第三方模型網站下載模型 / 122
6.2 不同Stable Diffusion 模型的應用技巧 / 124
6.2.1 通過Checkpoint 模型生成基本圖像 / 124
6.2.2 通過Embedding 模型微調圖像 / 127
6.2.3 通過Hypernetworks 模型轉換風格 / 129
6.2.4 通過Lora 模型固定畫風 / 133
6.2.5 通過VAE 模型修復圖像 / 136
第7 章 高級技能2:Stable Diffusion 模型的融合與訓練技巧 / 139
7.1 Stable Diffusion 模型的融合與轉換技巧 / 140
7.1.1 融合模型優化出圖效果 / 140
7.1.2 轉換模型格式提升兼容性 / 143
7.2 訓練嵌入式Embedding 模型 / 145
7.2.1 做好訓練準備 / 145
7.2.2 圖像預處理 / 147
7.2.3 創建嵌入式模型 / 149
7.2.4 開始訓練模型 / 150
7.3 訓練個性化畫風的Lora 模型 / 153
7.3.1 做好訓練準備 / 153
7.3.2 圖像預處理 / 155
7.3.3 設置訓練參數 / 158
7.3.4 開始訓練模型 / 159
7.3.5 測試模型效果 / 161
第8 章 高級技能3:在線訓練Stable Diffusion 模型 / 165
8.1 訓練動漫風格的Stable Diffusion 模型 / 166
8.1.1 選擇模型類型 / 166
8.1.2 添加訓練數據 / 168
8.1.3 訓練並發布模型 / 172
8.2 訓練寫實人像的Stable Diffusion 模型 / 180
8.2.1 設置模型訓練參數 / 180
8.2.2 圖像數據集預處理 / 182
8.2.3 訓練並測試模型效果 / 185
第9 章 技術深化:掌握Stable Diffusion AI 視頻的生成技巧 / 193
9.1 AnimateDiff 文生視頻 / 194
9.1.1 在Stable Diffusion 中安裝AnimateDiff 插件 / 194
9.1.2 使用AnimateDiff 實現文生視頻 / 198
9.2 Stable Video Diffusion 圖生視頻 / 200
9.2.1 通過雲端部署Stable Video Diffusion / 201
9.2.2 通過本地部署Stable Diffusion WebUI-forge / 204
9.2.3 通過本地部署Stable Video Diffusion / 207
9.2.4 使用Stable Video Diffusion 實現圖生視頻 / 208
9.3 網頁版Stable Diffusion 在線生成視頻 / 211
第10 章 專業提升:Stable Diffusion AI 繪畫實戰 / 215
10.1 產品設計:生成《化妝品包裝》畫作 / 216
10.1.1 輸入提示詞生成初步效果 / 216
10.1.2 運用Lora 模型生成化妝品 / 217
10.1.3 運用Depth 控制畫面的光影 / 219
10.2 動畫設計:生成《人物三視圖》畫作 / 221
10.2.1 運用Lora 模型生成人物三視圖 / 222
10.2.2 運用ControlNet 控制畫面構圖 / 224
10.2.3 修復人物三視圖中的瑕疵部分 / 225
10.3 建築設計:生成《商業綜合體》畫作 / 226
10.3.1 運用Lora 模型生成商業綜合體 / 227
10.3.2 混用Lora 模型優化出圖效果 / 230
10.3.3 運用Segmentation 分割圖像區域 / 231