揭秘AI魔法绘画：Stable Diffusion引领无限创意新纪元

文章目录

• • 1. 无限的创意空间
  • 2. 高效的创作过程
  • 3. 个性化的艺术表达
  • 4. 跨界合作的可能性
  • 5. 艺术教育的革新
  • 6. 艺术市场的拓展
  • 《AI魔法绘画：用Stable Diffusion挑战无限可能》
  • • 编辑推荐
    • 内容简介
    • 作者简介
    • 精彩书评
    • 目录
    • 前言/序言
    • 本书读者对象
    • 学习建议

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      随着科技的飞速发展，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面。在艺术领域，AI技术的应用也日益广泛，为我们带来了前所未有的视觉体验。今天，我们将探讨一种名为Stable Diffusion的AI魔法绘画技术，它如何挑战无限可能，为艺术家和设计师提供全新的创作空间。

      首先，让我们了解一下什么是Stable Diffusion。Stable Diffusion是一种基于深度学习的图像生成技术，它可以通过对大量图像数据进行训练，学习到图像的内在结构和特征，从而生成具有高度逼真感的新图像。与传统的图像生成方法相比，Stable Diffusion具有更高的生成质量和更快的生成速度，使得它在艺术创作、游戏设计、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。

      那么，Stable Diffusion如何挑战无限可能呢？

      1. 无限的创意空间

      Stable Diffusion的出现，为艺术家和设计师提供了一个全新的创意空间。通过这种技术，他们可以轻松地将自己的想法转化为高质量的图像，而无需担心技术限制。此外，Stable Diffusion还可以实现多种风格的融合，为创作者提供更多的灵感来源。例如，艺术家可以将梵高的星空与毕加索的立体主义相结合，创造出独一无二的艺术作品。

      2. 高效的创作过程

      传统的艺术创作过程往往需要大量的时间和精力，而Stable Diffusion的出现，极大地提高了创作效率。通过简单的操作，艺术家和设计师就可以快速生成所需的图像，节省了大量的时间。此外，Stable Diffusion还可以实现批量生成，满足大规模生产的需求。例如，在游戏设计中，开发者可以通过Stable Diffusion快速生成大量的角色模型、场景元素等，大大提高了开发效率。

      3. 个性化的艺术表达

      在传统艺术领域，艺术家的创作往往受到技术和资源的限制，难以实现个性化的表达。而Stable Diffusion的出现，为艺术家提供了更多的自由度。他们可以根据自己的喜好和需求，调整生成图像的风格、色彩、纹理等参数，实现个性化的艺术表达。此外，Stable Diffusion还可以实现对生成图像的实时修改，让艺术家在创作过程中更加灵活自如。

      4. 跨界合作的可能性

      Stable Diffusion的应用不仅限于艺术领域，它还可以实现与其他领域的跨界合作。例如，在时尚设计中，设计师可以利用Stable Diffusion生成各种风格的服装图案；在建筑设计中，建筑师可以通过Stable Diffusion快速生成建筑模型，提高设计效率。这些跨界合作为Stable Diffusion带来了更广阔的应用空间，也为其他领域的发展提供了新的动力。

      5. 艺术教育的革新

      Stable Diffusion的出现，也为艺术教育带来了革新的可能。传统的艺术教育往往受限于教学资源和师资力量，难以满足学生的需求。而通过Stable Diffusion，学生可以更加直观地了解艺术创作的原理和方法，提高学习效果。此外，Stable Diffusion还可以为教师提供丰富的教学资源，帮助他们更好地指导学生进行艺术创作。

      6. 艺术市场的拓展

      随着Stable Diffusion技术的普及，艺术市场也将得到拓展。一方面，艺术家可以通过Stable Diffusion创作出更多具有创新性和独特性的作品，满足市场的需求；另一方面，Stable Diffusion还可以为艺术品鉴定、版权保护等提供技术支持，促进艺术市场的规范化和健康发展。

      然而，尽管Stable Diffusion具有巨大的潜力和优势，但我们也应该看到其局限性和挑战。首先，AI技术的发展仍然需要大量的数据支持，而这些数据的获取和处理可能会涉及到隐私和伦理问题。其次，AI技术在艺术创作中的应用可能会导致人类艺术家的失业，这需要我们在推动技术创新的同时，关注社会公平和人文关怀。最后，AI技术在艺术创作中的应用可能会引发关于原创性和版权的争议，这需要我们在制定相关政策和技术标准时充分考虑各方利益。

      总之，Stable Diffusion作为一种强大的AI魔法绘画技术，正在挑战无限可能，为艺术家和设计师提供全新的创作空间。它的出现不仅提高了艺术创作的效率和质量，还为跨界合作、艺术教育、艺术市场等方面带来了新的可能性。在未来，我们有理由相信，Stable Diffusion将继续引领艺术创作的新纪元，为人类带来更多美好的视觉体验。然而，我们也应该关注其潜在的局限性和挑战，以确保AI技术在艺术领域的健康发展。

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      《AI魔法绘画：用Stable Diffusion挑战无限可能》

      

      编辑推荐

      • 精美全彩版面设计，让你一眼爱上本书，沉浸式进行AI绘画实战。

      • 本书比网上的零散知识点更加系统且深入浅出，从初学者的角度一步一步进行AI绘画讲解，上手快、易学易懂。

      • 本书以实际操作需要为导向，搭配了丰富的实际操作案例，非常实用，能第一时间掌握AI绘画方法。

      • 作者会在B 站或者抖音上不定期更新教学视频，并重视读者的反馈，会对读者提出的问题、建议进行梳理与回复，并在本书后续版本中及时做出勘误与更新。

      • 提供了常用提示词中英文对照表，涉及画质、环境、风格、人物、发型、表情、表情符号、眼睛、服装、裤袜与腿饰、鞋子、其他装饰和动作。读者通过参照该表，可以更便捷地编写提示词，实现自己想要的AI绘画效果。

        内容简介

        本书以实际操作为导向，详细讲解基于Stable Diffusion进行AI绘画的完整学习路线，包括绘画技巧、图片生成、提示词编写、ControlNet插件、模型训练等，同时搭配了丰富的实际操作案例，在附录中还提供了常用提示词中英文对照表，涉及画质、环境、风格、人物、发型、表情、表情符号、眼睛、服装、裤袜与腿饰、鞋子、其他装饰和动作。整本书内容全面、详尽且深入浅出，实用性很强。

        本书总计8章。第1章为Stable Diffusion AI绘画入门，带领读者认识AI绘画，介绍StableDiffusion界面并详解模型类型。第2章重点讲解如何使用Stable Diffusion生成AI图片，涉及文生图、图生图及局部重绘。第3、4、5、6章讲解常用模型（如Embedding、Hypernetwork、LoRA模型）及常用插件（如Dreambooth插件）的训练和使用方式，掌握这些内容后，可以做更多的个性化定制。第7章重点讲解ControlNet插件的使用方式，涉及姿态检测、线稿提取与上色、法线贴图、深度检测、毛边检测、线条检测、曝光度检测、语义分割、画风迁移、边缘检测及ControlNet插件的高级应用，掌握这些内容后，可以更精准地操作图片。第8章通过几个商业设计案例（如家具效果图、AI绘画与插图、AI宠物、原创IP角色、自媒体运营）为读者提供新的设计思路和工作方法。

        本书读者无须具备任何软件编程基础，只需熟练操作计算机即可。本书适合设计及美术相关从业者、美术生、计算机技术爱好者，以及对AI绘画感兴趣的读者阅读。

        作者简介

        ——陈然

        B站科普UP主，某教育培训公司课程研发负责人，天猫首届AIGC品牌数藏共创大赛“AI创形纪”特约创作者，拥有丰富的互联网及教育从业经验。在B站发布的“AI绘画魔法课堂”等视频广受网友好评。

        精彩书评

        ——魏进锋 人工智能算法专家、AI领域创业者、《一本书读懂ChatGPT》作者

        AI绘画已成为新的趋势和潮流。本书全面、细致地讲解了如何使用Stable Diffusion进行文生图、图生图等，既涉及Stable Diffusion的初级应用，也涉及Stable Diffusion在模型训练、插件使用等方面的高级应用，还为专业用户提供了灵活的定制方案，可以让我们充分感受AI绘画的魅力。

        目录

        --第1章 Stable Diffusion AI 绘画入门 001--
        1.1 认识AI 绘画 002
        1.1.1 AI 的应用领域 002
        1.1.2 AI 绘画简介 003
        1.1.3 为什么要学习AI 绘画 008
        1.2 Stable Diffusion 界面介绍 009
        1.2.1 文生图界面 009
        1.2.2 图生图界面 010
        1.2.3 训练界面 010
        1.2.4 设置界面 011
        1.2.5 扩展界面 012
        1.3 模型类型详解 013
        1.3.1 底模型（Base Model） 014
        1.3.2 Embedding 模型 014
        1.3.3 Hypernetwork 模型 014
        1.3.4 LoRA 模型 015
        1.4 本章小结 016
        --第2章 使用Stable Diffusion 生成图片 017--
        2.1 文生图 018
        2.1.1 快速生成我们的第一张AI 图片 018
        2.1.2 编写正面提示词 018
        2.1.3 编写负面提示词 020
        2.1.4 提示词的语法规则 021
        2.1.5 设置参数 022
        2.1.6 案例1 ：国风少女 024
        2.1.7 案例2 ：风景壁纸 026
        2.2 图生图 027
        2.2.1 上传底图 027
        2.2.2 设置参数 028
        2.2.3 案例：普通照片风格转换 029
        2.3 局部重绘——画笔工具的使用 031
        2.4 本章小结 033
        --第3章 Embedding 模型训练——角色训练 037--
        3.1 什么是AI 训练 038
        3.2 Embedding 模型训练概述 039
        3.3 基础设置 040
        3.4 创建Embedding 模型 042
        3.5 准备数据集 042
        3.5.1 对数据集的基本要求 042
        3.5.2 图像预处理 043
        3.6 开始训练 046
        3.6.1 训练参数详解 046
        3.6.2 模型测试 048
        3.7 本章小结 048
        --第4章 Hypernetwork 模型训练——画风 049--
        4.1 Hypernetwork 模型训练概述 050
        4.2 基础设置 050
        4.3 创建Hypernetwork 模型 053
        4.4 数据集处理规范 053
        4.4.1 对数据集的基本要求 054
        4.4.2 图像预处理 054
        4.5 开始训练 057
        4.5.1 设置训练参数 057
        4.5.2 模型测试 058
        4.6 本章小结 058
        --第5章 使用Dreambooth 插件训练大模型 059--
        5.1 准备工作 060
        5.2 开始训练 060
        5.2.1 创建模型 060
        5.2.2 参数填写 062
        5.3 本章小结 072
        --第6章 LoRA 模型训练——微调训练 073--
        6.1 准备工作 074
        6.2 对数据集的基本要求 078
        6.3 图像预处理 079
        6.4 数据标注 084
        6.5 训练参数详解 088
        6.6 模型测试 093
        6.6.1 拟合度 100
        6.6.2 模型的分层控制 101
        6.6.3 分层调试 102
        6.6.4 模型融合 105
        6.7 本章小结 107
        --第7章 ControlNet 插件的使用方式 109--
        7.1 姿态检测（openpose） 111
        7.2 线稿提取与上色（lineart） 114
        7.3 法线贴图（normal_bae） 116
        7.4 深度检测（depth_midas） 119
        7.5 毛边检测（softedge_hed） 120
        7.6 线条检测（M-LSD） 122
        7.7 曝光度检测（scribble） 125
        7.8 语义分割（Segmentation） 127
        7.9 画风迁移（clip_vision） 129
        7.10 边缘检测（Canny） 131
        7.11 ControlNet 插件的高级应用 132
        7.11.1 更精准的3D 场景重构 133
        7.11.2 更精准的人物风格 135
        7.11.3 更精准的光源控制 138
        7.11.4 更精准的三视图 141
        7.12 本章小结 142
        --第8章 项目实战：将AI 绘画融入商业设计 143--
        8.1 家具效果图 145
        8.1.1 需求分析 145
        8.1.2 定制设计方案 146
        8.2 AI 插画与插图 153
        8.2.1 需求分析 153
        8.2.2 定制设计方案 154
        8.2.3 应用场景 157
        8.3 AI 宠物 161
        8.3.1 需求分析 161
        8.3.2 定制设计方案 162
        8.3.3 包装与设计 167
        8.4 原创IP 角色 167
        8.4.1 需求分析 168
        8.4.2 定制设计方案 169
        8.4.3 应用场景 173
        8.5 自媒体运营 175
        8.5.1 需求分析 175
        8.5.2 定制设计方案 177
        8.5.3 案例一 177
        8.5.4 案例二 179
        8.5.5 案例三 182
        8.6 本章小结 190
        --附录A 常用提示词中英文对照表 193--
        A.1 画质 194
        A.2 环境 194
        A.3 风格 195
        A.4 人物 196
        A.5 发型 197
        A.6 表情 198
        A.7 表情符号 199
        A.8 眼睛 200
        A.9 服装 201
        A.10 裤袜与腿饰 202
        A.11 鞋子 203
        A.12 其他装饰 204
        A.13 动作 205
        

        前言/序言

        随着AI 技术的飞速发展，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，生成式人工智能）在美术与设计领域有了重大突破。各类优质的AI 绘画作品与平台逐渐出现在大众的视野中，各大厂商也逐渐将AI 绘画引进自己的工作流程中。可以发现，AI 绘画已经成为未来的发展趋势。笔者斗胆编写本书，希望各位读者通过本书进行系统学习和实践，全面掌握AI 绘画这一技术，并将其应用于自己的生活和工作中。

        本书以实际操作为导向，详细讲解基于Stable Diffusion 进行AI 绘画的完整学习路线，包括绘画技巧、图片生成、提示词编写、ControlNet 插件、模型训练等，同时搭配了丰富的实际操作案例，在附录中还提供了常用提示词中英文对照表，涉及画质、环境、风格、人物、发型、表情、表情符号、眼睛、服装、裤袜与腿饰、鞋子、其他装饰和动作。整本书内容全面、详尽且深入浅出，实用性极强。

        本书读者对象

        本书读者无须具备任何软件编程基础，只需熟练操作计算机即可。本书适合设计及美术相关从业者、美术生、计算机技术爱好者，以及对AI 绘画感兴趣的读者阅读。

        读者可以通过AI 绘画生成日常所需的图片素材，或者通过模型训练生成个性化的图片素材，还可以通过AI 绘画插件生成AI 短视频；将AI 绘画引入自己的工作流程中，为自己带来更多的创作灵感，提高工作效率，同时提升自己的核心竞争力。

        学习建议

        因为本书以实际操作需要为导向，所以建议读者准备一台高配个人计算机，对于书中每一章的内容，都做大量练习来巩固，特别是第3、4、5、6 章。模型训练过程是纯黑盒式的，随机性很大且无法把控，要想训练出优质的模型，就必须积累大量经验。

        也希望读者能举一反三，用书中的基础知识挑战无限可能。