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| 編輯推薦： |
1、原创性。本课程每个章节都是原创的，经研究和总结消化国内外最新资料，没有雷同于任何国内外的现有资料。每个章节理论联系实际，有知识点阐述、指令提炼，案例制作三个过程，使读者举一反三，将其应用到实际工作中。
2、实用性。课程将专业领域知识点，如水墨、工笔、粒子、水、光效等，结合人工智能指令，突出中国文化元素，简单易用表现专业领域视觉效果，让普通观众体验平面设计、剪辑、合成、三维等专业课程。
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| 內容簡介： |
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《AI绘画：Stable Diffusion从入门到精通》从艺术教育工作者和现代艺术设计师的视角，系统地介绍了人工智能绘画的相关知识与应用技能。全书内容涵盖了AI绘画的发展、原理、工具与应用，并重点围绕主流工具Stable Diffusion进行详细介绍。书中深入讲解了软件的操作、指令控制、图生图技巧、LoRA、ControlNet控制以及AI动画制作等相关知识，并通过插件的应用实现了图像生成的扩展和动画制作。 《AI绘画：Stable Diffusion从入门到精通》旨在帮助读者系统地学习AI绘画的理论知识与技术，了解如何运用这些技术来提升绘画技能，包括如何使用AI改善画作的色彩和构图，以及如何运用AI进行风格转换、图像增强等操作。此外，《AI绘画：Stable Diffusion从入门到精通》还介绍了如何使用AI创建令人惊叹的数字艺术品。 《AI绘画：Stable Diffusion从入门到精通》内容专业全面，案例生动翔实，是一本系统介绍AI绘画知识与应用技能的优秀教材，适合IT人士、设计师与动画制作人员学习与参考。
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| 關於作者： |
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许建锋，学术水平和影响：浙江省一流课程《电脑三维设计》主持人。教育背景：硕士，四川大学广告学专业毕业。著译作品：2014年4月，清华大学出版社：《影视包装实务教程》。业务成果：Bilibili网站《AI绘画stable diffusion从入门到精通》，点击量超过20万，好评和粉丝各超过5K。实际工作经历：1998年-2003年 浙江广电集团广告中心策划部主任；2004年-2008年 兼职上海新主流传媒顾问；2003年起，浙江传媒学院讲师。
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| 目錄：
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第1章 人工智能绘画概论1
1.1 人工智能绘画的历史4
1.2 人工智能绘画的算法和原理11
1.3 人工智能绘画的工具14
1.4 Stable Diffusion简介16
1.5 思考与练习17
第2章 Stable Diffusion基础18
2.1 Stable Diffusion的安装18
2.1.1 Stable Diffusion整合包的安装19
2.1.2 模型的安装21
2.1.3 插件的安装22
2.2 Stable Diffusion的界面布局24
2.2.1 模型24
2.2.2 功能选项卡28
2.2.3 采样方法（Sampler）28
2.2.4 迭代步数（Steps）29
2.2.5 总批次数和单批数量29
2.2.6 输出分辨率（宽度和高度）30
2.2.7 提示词引导系数（CFG Scale）30
2.2.8 随机数种子（Seed）31
2.2.9 “生成”按钮下的5个图标按钮及其功能31
2.2.10 WebUI中面部修复、可平铺、高分辨率修复的功能32
2.2.11 输出图像框下方的切换按钮及其功能32
2.3 Stable Diffusion的工作流程33
2.4 思考与练习 36
第3章 文生图37
3.1 提示词的类型38
3.1.1 正向提示词38
3.1.2 反向提示词40
3.1.3 提示词的学习与参考40
3.1.4 提示词的写作技巧42
3.2 提示词的语法46
3.2.1 画质和风格46
3.2.2 画面内容50
3.2.3 画面表现53
3.2.4 提示词中的其他功能性文本56
3.3 提示词的权重与符号57
3.4 反向提示词的功能59
3.4.1 反向提示词的类型和功能59
3.4.2 反向提示词的通用格式62
3.4.3 反向提示词的技巧62
3.5 案例：旗袍女生64
3.6 思考与练习67
第4章 图生图68
4.1 图生图参数68
4.2 图生图的常用功能79
4.3 案例制作：暗调光影92
4.4 思考与练习95
第5章 LoRA微调模型96
5.1 LoRA是什么96
5.2 LoRA的类型和功能97
5.2.1 定制人物97
5.2.2 设定风格99
5.2.3 控制光影102
5.2.4 管理场景108
5.2.5 特定模型110
5.3 LyCORIS模型111
5.4 LoRA的分层处理114
5.5 案例制作：水墨效果115
5.6 思考与练习124
第6章 ControlNet的应用125
6.1 了解ControlNet125
6.1.1 ControlNet的工作原理126
6.1.2 ControlNet的安装126
6.1.3 ControlNet的参数128
6.2 ControlNet的类型和功能130
6.2.1 Canny（硬边缘）131
6.2.2 Depth（深度）134
6.2.3 局部重绘139
6.2.4 Lineart（线稿）141
6.2.5 MLSD（直线）144
6.2.6 Normal（常规）146
6.2.7 OpenPose（姿态）148
6.2.8 Reference（参考）153
6.2.9 Scribble（涂鸦）154
6.2.10 Seg（语义分割）157
6.2.11 Shuffle（随机洗牌）159
6.2.12 SoftEdge（软边缘）160
6.2.13 T2IA（自适应）165
6.2.14 Tile（分块）169
6.2.15 IP2P171
6.3 案例操作：ControlNet组合应用172
6.3.1 CG将军案例173
6.3.2 冰雪文字178
6.4 思考与练习184
第7章 Stable Diffusion视频185
7.1 图生图结合ControlNet风格迁移186
7.2 数字人口型动画SadTalker191
7.3 Deforum插件动画194
7.4 补帧工具EbSynth 200
7.5 SD-CN-Animation207
7.6 Runway公司的Gen-2211
7.7 思考与练习215
第8章 综合案例216
8.1 查找素材217
8.2 下载模型220
8.3 文生图调节基础图像222
8.4 图生图控制影调224
8.5 ControlNet控制轮廓225
8.6 用脚本提高分辨率227
8.7 思考与练习229
后记230
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| 內容試閱：
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2023年被誉为人工智能元年，以ChatGPT 3.5的发布为标志，国内外人工智能行业风起云涌。作为人工智能的分支之一，人工智能绘画（AI绘画）的热度持续上升，其发展前景广阔，值得引起关注和投入。为了满足教学和科普需求，笔者发挥自己的专业特长，精心撰写了本书。本书被选为浙江省社科联社科普及课题成果之一。
当前，人工智能绘画正处于刚刚诞生的阶段，仍在成长与摸索中。由于参考资料稀缺，本书旨在作为一本理论与实践相结合的课堂教学书籍，与读者一起探索AI绘画的创作规律。
对于人工智能绘画软件来说，有几款比较有影响力的软件，包括Stable Diffusion、Midjourney、DALL.E和Adobe Firefly等。国内的文心一格也已经开放测试，但大部分工具需要付费。因此，笔者推荐使用开源软件Stable Diffusion，该软件由德国慕尼黑大学开发，已经在艺术创作领域广泛应用，并产生了许多令人惊艳的作品。
软件本身只是一种工具，本书中的知识点也可以应用到其他绘画软件中。通过具体案例和理论阐述，本书将有针对性地介绍软件中的知识点，帮助读者掌握AI绘画的主要方法和设计技巧，真正做到学以致用，举一反三。
人工智能绘画要求使用英文进行输入，但对语法和准确性的要求并不高。本书中的英文提示词翻译使用了有道或百度工具，如果存在错误，请读者多多包涵。
本书中的案例教程将会在Bilibili网站上同步更新，笔者在Bilibili上的个人空间名称为“my3d”。
本书主要根据课堂教学资料收集整理而成。在撰写过程中，理论部分参考了目前已经出版的研究论文和网络资料。在此，对相关作者表示感谢。
在本书的编写过程中，出版社的赵军老师和编辑们在选题、写作、编辑和修改等每一个环节都付出了巨大的心血。编辑室的老师们也多次开会，给本书提出了许多宝贵的意见和建议。在此，我要向他们表示深深的感谢。他们的辛勤工作和专业指导为本书的完成做出了重要贡献。
目前AI绘画的普及和研究刚刚起步，参考资料极少，加之笔者水平有限，因此书中难免存在一些不足之处，敬请各位读者提出宝贵意见和建议。如有具体的建议，请发送至笔者邮箱my3d@163.com。希望与各位读者一起进步，谢谢！
许建锋
2023年6月
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