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Stable Diffusion AI繪畫實戰(微課版高等院校藝術設計精品系列教材)

  • 作者：編者:王峰|責編:初美呈
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115690272
  • 出版日期：2026/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：191
人民幣：RMB 59.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書講解AI繪畫工具Stable Diffusion的基礎操作和進階應用。全書以「項目—任務—實踐」為主線，包含7個項目，覆蓋Stable Diffusion全流程應用。項目1-4學習基礎操作，讓讀者快速入門Stable Diffusion，掌握文生圖核心參數、提示詞語法與模型應用；項目5、項目6實現精準控制，讓讀者通過圖生圖、ControlNet、後期處理等功能實現精準控圖與創意進階；項目7聚焦AI創作落地，通過行業案例，讓讀者完成從使用技術到產出作品的完整閉環。
    本書在內容編寫方面結構清晰、難點分散、循序漸進；在文字敘述方面言簡意賅、重點突出；在實例選取方面具有代表性、藝術性和趣味性。
    本書可作為高等院校藝術設計、數字媒體等專業的教材，也可作為設計師、數字媒體從業人員和藝術愛好者的自學用書，還可作為相關行業的培訓教材。
作者介紹
編者:王峰|責編:初美呈
目錄
項目1  Stable Diffusion快速入門
  1.1  AIGC與Stable Diffusion
    1.1.1  AIGC技術演進
    1.1.2  Stable Diffusion讓AI繪畫走進每個人的電腦
    1.1.3  Stable Diffusion版本
    1.1.4  Stable Diffusion操作工具
  1.2  安裝Stable Diffusion WebUI
    1.2.1  SD WebUI配置要求
    1.2.2  SD WebUI的安裝方式
    【課堂演練1】使用整合包安裝SD WebUI
  1.3  開始使用SD WebUI
    1.3.1  為什麼要使用SD WebUI
    1.3.2  SD WebUI布局
    【課堂演練2】生成第一個圖像
    【拓展演練】使用LiblibAI在線生成圖像
  1.4  熟悉AI繪世啟動器
    1.4.1  AI繪世啟動器的主要特性
    1.4.2  AI繪世啟動器界面
  1.5  課後實踐
項目2  Stable Diffusion文生圖
  2.1  設置文生圖基本參數
    2.1.1  設置採樣參數
    【課堂演練1】針對不同場景設置採樣參數
    2.1.2  設置提示詞引導係數
    【課堂演練2】驗證提示詞引導係數對圖像生成的影響
    2.1.3  設置圖像尺寸
    2.1.4  設置圖像生成批次
    【課堂演練3】一次生成多個圖像
  2.2  通過隨機數種子控製圖像生成結果
    2.2.1  什麼是隨機數種子
    2.2.2  通過固定種子控制生成過程的隨機性
    【課堂演練4】通過固定種子複製並微調圖像
    【拓展演練1】批量生成風格統一的套圖
    2.2.3  使用變異隨機種子生成可控變體
    【AI實戰1】實現建築風格漸變
  2.3  使用X/Y/Z圖表測試生成結果
    2.3.1  了解X/Y/Z圖表
    2.3.2  使用X/Y/Z圖表的方法
    【課堂演練5】使用X/Y/Z圖表進行二維測試
    【拓展演練2】使用X/Y/Z圖表進行三維測試
  2.4  生成高質量圖像
    2.4.1  使用高解析度修復功能進行高清精繪
    【課堂演練6】高清精繪寫實人像
    【AI實戰2】固定種子結合高解析度修復
    2.4.2  使用Refiner進行全局修圖
    【課堂演練7】使用Refiner提升產品展示效果
    2.4.3  使用ADetailer進行局部修復
    【AI實戰3】使用ADetailer擴展修復面部和手部
  2.5  課後實踐
項目3  Stable Diffusion的提示詞

  3.1  掌握提示詞的基本用法
    3.1.1  進一步了解提示詞
    3.1.2  提示詞編寫規範
    【課堂演練1】熟悉SD WebUI提示詞管理主界面及其用法
    3.1.3  提示詞結構
    3.1.4  反向提示詞的使用
    【課堂演練2】使用反向提示詞提升生成質量
  3.2  活學活用提示詞的語法
    3.2.1  調整提示詞權重
    【課堂演練3】調整畫面元素比重：攝影特寫
    【拓展演練1】調整畫面元素和風格比重：油畫風格攝影
    3.2.2  提示詞融合
    【課堂演練4】生成混色頭髮
    【AI實戰】創作印象派風景畫
    3.2.3  提示詞打斷
    【拓展演練2】繪製絲綢旗袍與金屬配飾
  3.3  提示詞進階
    3.3.1  使用提示詞矩陣篩選提示詞
    【課堂演練5】測試未來都市中光影和環境聯動的提示詞
    3.3.2  以圖生文——反推提示詞
    【課堂演練6】使用DeepBooru反推提示詞
    【課堂演練7】使用WD 1.4標籤器反推提示詞
    3.3.3  使用預設樣式
    【拓展演練3】使用預設樣式快速生圖
  3.4  課後實踐
項目4  Stable Diffusion模型
  4.1  進一步了解Stable Diffusion的模型
    4.1.1  模型體系
    4.1.2  模型的下載和安裝
  4.2  使用Checkpoint模型
    4.2.1  Checkpoint模型文件格式與命名
    4.2.2  Checkpoint模型的分類
    4.2.3  Checkpoint模型的使用方法
    【課堂演練1】管理大量的Checkpoint模型
    【課堂演練2】生成2.5D風格的圖像
    【課堂演練3】基於國風模型生成古風人物肖像
    【拓展演練1】使用SDXL加速版快速生成高清圖像
  4.3  使用外掛VAE模型
    4.3.1  為什麼選擇外掛VAE模型
    4.3.2  如何選擇外掛VAE模型
    4.3.3  外掛VAE模型的用法
    【課堂演練4】使用外掛VAE模型修復圖像
  4.4  使用LoRA模型
    4.4.1  了解LoRA模型
    4.4.2  使用LoRA模型的方法
    【課堂演練5】使用LoRA模型創作盲盒風格作品
    【AI實戰1】組合使用LoRA模型繪製水墨國畫
    【拓展演練2】使用SDXL架構的LoRA模型製作國風山水畫
  4.5  使用Embedding模型
    4.5.1  了解Embedding模型

    4.5.2  使用Embedding模型的方法
    【AI實戰2】使用Embedding模型修復和微調圖像
  4.6  課後實踐
項目5  Stable Diffusion圖生圖
  5.1  圖生圖基本操作
    5.1.1  了解Stable Diffusion圖生圖
    【課堂演練1】將寫實人像轉換為二次元風格
    5.1.2  設置重繪尺寸與縮放模式
    5.1.3  設置重繪幅度
    【課堂演練2】設置重繪幅度控製圖像變化程度
    【拓展演練1】圖生圖的多次迭代
  5.2  局部重繪
    5.2.1  什麼是局部重繪
    【課堂演練3】使用局部重繪功能為人物換臉
    5.2.2  設置蒙版參數
    5.2.3  使用柔和重繪
    【AI實戰1】使用柔和重繪功能更換材質
  5.3  圖生圖高級操作
    5.3.1  塗鴉重繪
    【課堂演練4】使用塗鴉重繪功能更換頭髮和衣服
    5.3.2  上傳重繪蒙版
    【課堂演練5】使用RemoveBackground擴展製作重繪蒙版
    【課堂演練6】使用上傳重繪蒙版功能更換產品背景
    【拓展演練2】使用上傳重繪蒙版功能精準去除畫面元素
    5.3.3  批量處理
    【AI實戰2】使用批量處理功能進行模特換裝
  5.4  課後實踐
項目6  Stable Diffusion進階
  6.1  使用ControlNet精準控圖
    6.1.1  ControlNet擴展的控制模型和預處理器
    6.1.2  ControlNet使用流程
    【課堂演練1】使用ControlNet基於線稿生成插畫
    6.1.3  配置ControlNet單元和參數
    6.1.4  了解ControlNet控制類型
    【課堂演練2】使用InstructP2P實現一詞轉換場景
    【課堂演練3】使用OpenPose控制人物姿態
    【拓展演練1】通過修改骨骼姿勢圖改變人物姿態
    【AI實戰1】結合OpenPose改進模特換裝
    【課堂演練4】使用Canny生成二次元角色
    【課堂演練5】使用Segmentation改變畫風
    【拓展演練2】使用Segmentation替換畫面元素
    6.1.5  ControlNet組合
    【課堂演練6】雙ControlNet組合協同控圖
    6.1.6  使用SDXL架構的ControlNet模型
    【課堂演練7】使用一體化模型ControlNet Union
  6.2  圖像放大
    6.2.1  使用放大腳本放大圖像
    【課堂演練8】使用SD upscale腳本放大圖像
    【課堂演練9】使用Ultimate SDupscale腳本放大圖像
    6.2.2  使用ControlNet的Tile確保圖像放大質量

    【AI實戰2】聯合使用放大腳本和ControlNet Tile實現「低清重生」
    6.2.3  後期處理的圖像放大功能
    【課堂演練10】使用後期處理的圖像放大功能
    6.2.4  基於Tiled Diffusion擴展的圖像放大
    【課堂演練11】基於Tiled Diffusion放大生成4K高清圖像
  6.3  後期優化與圖像管理
    6.3.1  後期處理
    6.3.2  獲取PNG信息
    6.3.3  無邊圖像瀏覽
    【課堂演練12】使用無邊圖像瀏覽功能管理圖像
  6.4  課後實踐
項目7  Stable Diffusion案例實戰
  7.1  照片處理
    【AI實戰1】老照片修復與上色
    【AI實戰2】藝術照生成：個性化寫真
    【AI實戰3】面部替換與編輯：AI換臉
  7.2  藝術字與Logo設計
    【AI實戰4】為書法作品增加特效
    【AI實戰5】設計Logo
  7.3  海報與插畫設計
    【AI實戰6】設計寵物嘉年華海報
    【AI實戰7】製作兒童繪本插畫
  7.4  電商設計
    【AI實戰8】更換電商產品場景
    【AI實戰9】使用AI模特展示電商服裝
  7.5  建築與室內設計
    【AI實戰10】都市設計：從設計線稿到概念圖
    【AI實戰11】室內設計：從毛坯房照片到精裝效果圖
  7.6  課後實踐

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