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Stable Diffusion從入門到精通(中國電腦函授學院人工智慧學院教學指定教材)/人工智慧應用實戰系列叢書

  • 作者：編者:孔馗|責編:趙娜
  • 出版社：合肥工業大學
  • ISBN：9787565069901
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：224
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    本書將圍繞Stable Diffusion技術展開，為對AI繪畫感興趣的讀者提供一個深入的學習和實踐指南。無論你是希望了解背後的技術原理，還是想通過實踐掌握如何用AI創作藝術作品，本書都將提供從理論到應用的詳細講解。通過本書，你將學會如何使用StableDiffusion生成高質量的圖像，探索如何結合自己的創意進行個性化創作。
    希望本書能夠為你開啟一扇通往AI藝術世界的大門，讓你在技術與創意的交匯中，找到屬於自己的藝術表達方式。
作者介紹
編者:孔馗|責編:趙娜
    孔馗，中國電腦函授學院人工智慧學院院長，安徽省人工智慧協會理事，向量維度智能科技有限公司董事長。專註于自然語言處理（NLP）、大模型等人工智慧前沿領域，擁有豐富的項目實踐經驗。在人工智慧教育領域，主導研發了涵蓋圖形圖像、語音合成、智能體生成等多個方向的創新課程與教材，惠及數萬名學子及眾多行業客戶。倡導以人工智慧技術賦能實際應用的理念，通過提升生產效能與激發個人潛能，推動技術與社會的深度融合。其方法論獲得了業界的高度認可與廣泛好評。
目錄
第1章  認識AI及Stable Diffusion
  1.1  AI簡介
    1.1.1  AI的發展歷程
    1.1.2  AI相關的術語
  1.2  AI繪畫簡介
  1.3  認識Stable Diffusion
    1.3.1  Stable Diffusion的概念
    1.3.2  Stable Diffusion的優勢
  1.4  使用Stable Diffusion
    1.4.1  本地部署
    1.4.2  雲端部署
    1.4.3  網頁直接使用
  1.5  Stable Diffusion界面認識
第2章  模型篇
  2.1  模型簡介
  2.2  主模型
    2.2.1  主模型的由來
    2.2.2  主模型的基礎屬性
    2.2.3  主模型的使用
  2.3  VAE模型
    2.3.1  VAE模型的基礎屬性
    2.3.2  VAE模型的使用
  2.4  Embedding模型
    2.4.1  Embedding模型的基礎屬性
    2.4.2  Embedding模型的使用
  2.5  LoRA模型
    2.5.1  LoRA模型的基礎屬性
    2.5.2  LoRA模型的使用
第3章  提示詞篇
  3.1  提示詞簡介
  3.2  提示詞的功能
  3.3  提示詞的書寫邏輯
  3.4  提示詞的語法結構
    3.4.1  內容語法
    3.4.2  分割語法
    3.4.3  提示詞權重
    3.4.4  提示詞連接符
    3.4.5  高階寫法
    3.4.6  提示詞躍遷
    3.4.7  模型控制
  3.5  提示詞的翻譯插件
第4章  基礎參數及圖像生成篇
  4.1  基礎參數版塊
    4.1.1  採樣調度迭代
    4.1.2  高解析度修復與Refiner
    4.1.3  其他參數
  4.2  圖像生成版塊
    4.2.1  生成按鈕區域
    4.2.2  出圖區及功能解釋
第5章  插件與腳本篇

  5.1  插件與腳本
  5.2  插件
    5.2.1  插件的位置
    5.2.2  插件的安裝
    5.2.3  插件的卸載
  5.3  腳本
    5.3.1  X/Y/Zplot
    5.3.2  提示詞矩陣
    5.3.3  從文本框或文件載入提示詞
    5.3.4  腳本的安裝和卸載
第6章  圖生圖篇
  6.1  圖生圖
  6.2  常規圖生圖及其功能
    6.2.1  縮放模式
    6.2.2  尺寸
    6.2.3  重繪幅度
  6.3  蒙版圖生圖及其功能
    6.3.1  塗鴉
    6.3.2  局部重繪
    6.3.3  塗鴉重繪
    6.3.4  上傳重繪蒙版
    6.3.5  批量處理
  6.4  提示詞反推
第7章  常用插件篇
  7.1  後期處理
    7.1.1  界面介紹
    7.1.2  圖像放大高清化處理
    7.1.3  面部修復
    7.1.4  訓練集處理
    7.1.5  出圖區域
  7.2  PNG圖片信息
    7.2.1  獲取生成參數
    7.2.2  參數傳遞
  7.3  InpaintAnything
    7.3.1  模型介紹
    7.3.2  使用步驟
  7.4  Photopea
    7.5WD1.4  標籤器
    7.5.1  反推模型介紹
    7.5.2  反推功能介紹
  7.6  通配符管理
    7.6.1  通配符的優點
    7.6.2  通配符的安裝
    7.6.3  通配符的使用
  7.7  ADetailer
    7.7.1  界面講解
    7.7.2  功能講解
第8章  ControlNet控制篇
  8.1  認識ControlNet
    8.1.1  模型演算法

    8.1.2  認識ControlNet模型
    8.1.3  ControlNet插件位置
    8.1.4  ControlNet界面介紹
  8.2  ControlNet模型詳解
    8.2.1  線條約束
    8.2.2  深度約束
    8.2.3  姿態
    8.2.4  色彩、風格約束
    8.2.5  局部重繪
    8.2.6  指令約束
  8.3  疑難解答
第9章  商業應用實操篇
  9.1  線稿上色
    9.1.1  線稿生成
    9.1.2  上色
    9.1.3  2D轉3D效果
  9.2  電商產品設計與主圖設計
    9.2.1  線稿到渲染圖
    9.2.2  產品重新上色
    9.2.3  色彩遷移
  9.3  IP設計
  9.4  藝術字設計
  9.5  藝術二維碼設計
  9.6  視頻轉繪
    9.6.1  步驟1
    9.6.2  步驟2
    9.6.3  步驟3
    9.6.4  步驟3.5和步驟4
    9.6.5  步驟5
    9.6.6  步驟6
    9.6.7  步驟7
    9.6.8  步驟8
第10章  模型訓練篇
  10.1  AI模型訓練
  10.2  LoRA模型的優勢
  10.3  LoRA模型訓練
    10.3.1  訓練工具選擇
    10.3.2  訓練目標分析
    10.3.3  底模選擇
    10.3.4  訓練集選擇與處理
    10.3.5  訓練參數調整
    10.3.6  開始訓練
    10.3.7  模型測試
附錄A  反向提示詞查詢表
附錄B  正向提示詞查詢表
附錄C  語義分割顏色查詢表
參考文獻

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