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《AI繪畫：Stable Diffusion從入門到精通》從藝術教育工作者和現代藝術設計師的視角，系統地介紹了人工智慧繪畫的相關知識與應用技能。全書內容涵蓋了AI繪畫的發展、原理、工具與應用，並重點圍繞主流工具Stable Diffusion進行詳細介紹。書中深入講解了軟體的操作、指令控制、圖生圖技巧、LoRA、Control Net控制以及AI動畫製作等相關知識，並通過外掛程式的應用實現了圖像生成的擴展和動畫製作。
《AI繪畫：Stable Diffusion從入門到精通》旨在説明讀者系統地學習AI繪畫的理論知識與技術，瞭解如何運用這些技術來提升繪畫技能，包括如何使用AI改善畫作的色彩和構圖，以及如何運用AI進行風格轉換、圖像增強等操作。此外，《AI繪畫：Stable Diffusion從入門到精通》還介紹了如何使用AI創建令人驚歎的數字藝術品。《AI繪畫：Stable Diffusion從入門到精通》內容專業全面，案例生動翔實，是一本系統介紹AI繪畫知識與應用技能的優秀教材，適合IT人士、設計師與動畫製作人員學習與參考。
許建鋒
學術水準和影響：浙江省一流課程《電腦三維設計》主持人。教育背景：碩士，四川大學廣告學專業畢業。著譯作品：2014年4月，清華大學出版社：《影視包裝實務教程》。業務成果：Bilibili網站《AI繪畫stable diffusion從入門到精通》，點擊量超過20萬，好評和粉絲各超過5K。實際工作經歷：1998年-2003年 浙江廣電集團廣告中心策劃部主任；2004年-2008年 兼職上海新主流傳媒顧問；2003年起，浙江傳媒學院講師。
第1章 人工智慧繪畫概論1
1.1 人工智慧繪畫的歷史4
1.2 人工智慧繪畫的演算法和原理11
1.3 人工智慧繪畫的工具14
1.4 Stable Diffusion簡介16
1.5 思考與練習17
第2章 Stable Diffusion基礎18
2.1 Stable Diffusion的安裝18
2.1.1 Stable Diffusion整合包的安裝19
2.1.2 模型的安裝21
2.1.3 外掛程式的安裝22
2.2 Stable Diffusion的介面佈局24
2.2.1 模型24
2.2.2 功能選項卡28
2.2.3 採樣方法（Sampler）28
2.2.4 反覆運算步數（Steps）29
2.2.5 總批次數和單批數量29
2.2.6 輸出解析度（寬度和高度）30
2.2.7 提示詞引導系數（CFG Scale）30
2.2.8 隨機數種子（Seed）31
2.2.9 “生成”按鈕下的5個圖示按鈕及其功能31
2.2.10 WebUI中面部修復、可平鋪、高解析度修復的功能32
2.2.11 輸出圖像框下方的切換按鈕及其功能32
2.3 Stable Diffusion的工作流程33
2.4 思考與練習 36
第3章 文生圖37
3.1 提示詞的類型38
3.1.1 正向提示詞38
3.1.2 反向提示詞40
3.1.3 提示詞的學習與參考40
3.1.4 提示詞的寫作技巧42
3.2 提示詞的語法46
3.2.1 畫質和風格46
3.2.2 畫面內容50
3.2.3 畫面表現53
3.2.4 提示詞中的其他功能性文本56
3.3 提示詞的權重與符號57
3.4 反向提示詞的功能59
3.4.1 反向提示詞的類型和功能59
3.4.2 反向提示詞的通用格式62
3.4.3 反向提示詞的技巧62
3.5 案例：旗袍女生64
3.6 思考與練習67
第4章 圖生圖68
4.1 圖生圖參數68
4.2 圖生圖的常用功能79
4.3 案例製作：暗調光影92
4.4 思考與練習95
第5章 LoRA微調模型96
5.1 LoRA是什麼96
5.2 LoRA的類型和功能97
5.2.1 定制人物97
5.2.2 設定風格99
5.2.3 控制光影102
5.2.4 管理場景108
5.2.5 特定模型110
5.3 LyCORIS模型111
5.4 LoRA的分層處理114
5.5 案例製作：水墨效果115
5.6 思考與練習124
第6章 ControlNet的應用125
6.1 瞭解ControlNet125
6.1.1 ControlNet的工作原理126
6.1.2 ControlNet的安裝126
6.1.3 ControlNet的參數128
6.2 ControlNet的類型和功能130
6.2.1 Canny（硬邊緣）131
6.2.2 Depth（深度）134
6.2.3 局部重繪139
6.2.4 Lineart（線稿）141
6.2.5 MLSD（直線）144
6.2.6 Normal（常規）146
6.2.7 OpenPose（姿態）148
6.2.8 Reference（參考）153
6.2.9 Scribble（塗鴉）154
6.2.10 Seg（語義分割）157
6.2.11 Shuffle（隨機洗牌）159
6.2.12 SoftEdge（軟邊緣）160
6.2.13 T2IA（自我調整）165
6.2.14 Tile（分塊）169
6.2.15 IP2P171
6.3 案例操作：ControlNet組合應用172
6.3.1 CG將軍案例173
6.3.2 冰雪文字178
6.4 思考與練習184
第7章 Stable Diffusion視頻185
7.1 圖生圖結合ControlNet風格遷移186
7.2 數字人口型動畫SadTalker191
7.3 Deforum外掛程式動畫194
7.4 補幀工具EbSynth 200
7.5 SD-CN-Animation207
7.6 Runway公司的Gen-2211
7.7 思考與練習215
第8章 綜合案例216
8.1 查找素材217
8.2 下載模型220
8.3 文生圖調節基礎圖像222
8.4 圖生圖控制影調224
8.5 ControlNet控制輪廓225
8.6 用腳本提高解析度227
8.7 思考與練習229
後記230
