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AI繪畫大師(Stable Diffusion快速入門與實戰技巧)/人工智慧技術叢書

  • 作者:孟德軒|責編:孫海亮//楊福川
  • 出版社:機械工業
  • ISBN:9787111739890
  • 出版日期:2024/01/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:192
人民幣:RMB 109 元      售價:
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內容大鋼
    本書共9章,從基礎原理、功能實操和行業實戰3個維度全面講解Stable Diffusion,幫助讀者快速掌握AI技能,提高生產力。
    本書主要內容如下:
    第1章介紹主流AI繪畫工具,了解Stable Diffusion優勢,完成工具安裝。
    第2章介紹Stable Diffusion的簡單的基礎模型及原理。
    第3章介紹Stable Diffusion的文生圖設置與實現,涉及提示詞、圖片採樣、面部修復與高清修復功能、解析度、生成批次與每批數量、隨機種子和差異隨機種子等方面的設置。
    第4章介紹Stable Diffusion的圖生圖設置與實現,包括工具界面中圖生圖、繪圖、局部重繪、局部重繪(手塗蒙版)、局部重繪(上傳蒙版)等功能的設置。
    第5章介紹腳本功能的設置與使用,實現圖片的X/YIZ軸設計、提示詞矩陣和批量載入設置等。第6章介紹多種高頻使用的附加功能,包括縮放、批量處理、馬賽克修復、信息提取、提示詞反推等,能有效提高實際出圖效率和質量。
    第7章介紹ControlNet等常用插件,完成對圖像的線條、色彩、人物姿勢、物品類型等多方面的特定條件設計,並且實現對分塊重採樣、局部重繪、指令修改、參數模式、Tag自動填充等功能的設置與完善。
    第8章介紹Stable Diffusion在遊戲、電商、插畫、建築行業和其他副業領域的實操案例與技巧,滿足遊戲角色多視圖、原畫、圖標、商品展示圖、插畫線稿、室內設計和建築設計線稿的生成與設計等實際工作需求。
    第9章擴展介紹另一常用工具Midjourney的註冊安裝和基礎操作,幫助讀者擴展AI繪畫知識面。

作者介紹
孟德軒|責編:孫海亮//楊福川
    孟德軒,Alibaba DesignAIGC生態認證培訓講師,培訓學員超過30000名,憑借前瞻性的教學思路以及簡明易懂的教學風格,成為bilibili網站AI教學領域的「頭部」博主,被學員親切地稱為「軒軒老師」。

目錄
前言
第1章  認識Stable Diffusion
  1.1  主流AI繪畫工具
  1.2  Stable Diffusion的獨特優勢
    1.2.1  開源免費
    1.2.2  本地部署
    1.2.3  高度拓展性
    1.2.4  內容無限制
  1.3  Stable Diffusion的安裝
    1.3.1  本地安裝
    1.3.2  雲端安裝
第2章  Stable Diffusion的基礎模型及原理
  2.1  三大生成模型
    2.1.1  CLIP模型
    2.1.2  擴散模型
    2.1.3  VAE模型
  2.25  類特定模型
    2.2.1  Checkpoint大模型
    2.2.2  Embedding模型
    2.2.3  Hypernetwork模型
    2.2.4  LoRA模型
    2.2.5  VAE模型
第3章  Stable Diffusion文生圖
  3.1  提示詞
    3.1.1  提示詞功能
    3.1.2  常用提示詞
    3.1.3  提示詞語法
    3.1.4  提示詞相關性
  3.2  圖片採樣
    3.2.1  採樣的基礎原理
    3.2.2  採樣方法的比較與選擇
    3.2.3  採樣迭代步數
  3.3  面部修復與高清修復功能
    3.3.1  面部修復功能原理
    3.3.2  面部修復效果對比
    3.3.3  高清修復功能原理
    3.3.4  高清修復效果對比
    3.3.5  高清修復功能的放大演算法選擇
  3.4  解析度
  3.5  生成批次與每批數量
  3.6  隨機種子
  3.7  差異隨機種子
第4章  Stable Diffusion圖生圖
  4.1  圖生圖
    4.1.1  縮放模式
    4.1.2  重繪幅度
  4.2  繪圖
  4.3  局部重繪
    4.3.1  局部重繪實操
    4.3.2  蒙版邊緣模糊度

    4.3.3  蒙版模式
    4.3.4  蒙版區域內容處理
    4.3.5  重繪區域
  4.4  局部重繪(手塗蒙版)
    4.4.1  局部重繪(手塗蒙版)實操
    4.4.2  蒙版透明度
  4.5  局部重繪(上傳蒙版)
  4.6  批量處理
第5章  腳本
  5.1  X/Y/Z plot
    5.1.1  軸類型和值
    5.1.2  參數設置
  5.2  提示詞矩陣
    5.2.1  語法
    5.2.2  參數設置
  5.3  批量載入提示詞
第6章  附加功能
  6.1  單張圖像
    6.1.1  縮放模式
    6.1.2  放大演算法
  6.2  批量處理
  6.3  從目錄進行批量處理
  6.4  面部馬賽克修復還原
    6.4.1  GFPGAN演算法
    6.4.2  CodeFormer演算法
  6.5  圖片信息提取
  6.6  提示詞反推
第7章  常用插件擴展
  7.1  ControlNet
    7.1.1  ControlNet的安裝
    7.1.2  參數設置
  7.2  線條約束
    7.2.1  Canny:硬邊緣檢測
    7.2.2  SoftEdge:軟邊緣檢測
    7.2.3  MLSD:直線檢測
    7.2.4  Lineart:線稿提取
    7.2.5  Scribble:塗鴉提取
  7.3  深度約束
  7.4  法線約束
  7.5  色彩分佈約束
  7.6  姿勢約束
    7.6.1  openpose:姿勢檢測預處理器
    7.6.2  openpose_hand:姿勢和手勢檢測預處理器
    7.6.3  openpose_faceonly:臉部特徵檢測預處理器
    7.6.4  openpose_face:姿勢和臉部特徵檢測預處理器
    7.6.5  openpose_full:姿勢、手勢和臉部特徵檢測預處理器
    7.6.6  直接上傳姿勢圖
    7.6.7  自主生成姿勢
  7.7  內容約束
  7.8  物品類型約束

  7.9  分塊重採樣
  7.10  局部重繪
  7.11  指令修改
  7.12  參數模式
  7.13  Tag自動填充
第8章  Stable Diffusion的商業化應用
  8.1  遊戲行業的應用
    8.1.1  寫實角色的多視圖設計
    8.1.2  二次元角色的多視圖設計
    8.1.3  遊戲原畫生成
    8.1.4  遊戲圖標設計
  8.2  電商行業的應用
    8.2.1  模特形象生成
    8.2.2  指定模特面部特徵
    8.2.3  AI圖片高清放大
  8.3  插畫行業的應用
    8.3.1  線稿生成
    8.3.2  線稿上色
    8.3.3  圖書插圖生成
    8.3.4  圖畫擴充
  8.4  建築行業的應用
    8.4.1  無線稿的室內設計
    8.4.2  室內設計線稿生成
    8.4.3  室內設計線稿上色
    8.4.4  建築線稿生成
    8.4.5  建築線稿上色
  8.5  其他領域的應用
    8.5.1  舊照片修復
    8.5.2  圖片風格轉換
第9章  AI繪畫工具擴展:Midjourney
  9.1  Midjourney基礎知識
  9.2  軟體註冊
    9.2.1  註冊Discord
    9.2.2  添加Midjourney伺服器
    9.2.3  接入Midjourney Bot
  9.3  圖像生成方法
    9.3.1  文生圖
    9.3.2  圖生圖

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