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出版时间 :
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AI魔法绘画:用Stable Diffusion挑战无限可能(博文视点出品)
0.00     定价 ¥ 128.00
泸西县图书馆
此书还可采购1本,持证读者免费借回家
  • ISBN:
    9787121460548
  • 作      者:
    陈然
  • 出 版 社 :
    电子工业出版社
  • 出版日期:
    2023-09-01
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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。


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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


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