Stable Diffusion AI繪畫實例教程
梁艷霞
- 出版商: 清華大學
- 出版日期: 2026-03-01
- 售價: $354
- 語言: 簡體中文
- ISBN: 7302710651
- ISBN-13: 9787302710653
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商品描述
"本書在全面介紹AI 繪畫軟件StableDi？usion的發展概況、應用領域、軟件安裝和操作界面等的基礎上，著重介紹StableDi？usion中的模型、提示詞撰寫、文生圖、圖生圖、ControlNet插件與熱門擴展插件等相關知識，並通過大量實例介紹AI 繪畫的實戰應用，涵蓋建築設計、平面設計、盲盒設計和服裝電商等領域。 全書共分7 章。第 1 章為Stable Di？usion 概述，介紹軟件基礎知識；第2 章為Stable Di？usion 模型，介紹大模型的下載、模型種類和常用的大模型；第3章為提示詞工程，介紹提示詞的用法、語法、反推技巧和提示詞矩陣；第4章為StableDi？usion 文生圖，介紹StableDi？usion中最常用的由文本生成圖像的方法技巧；第5章為StableDi？usion圖生圖，介紹由圖像生成圖像的方法技巧；第6章為ControlNet與熱門擴展插件，介紹功能強大的ControlNet 插件的應用及一些擴展插件；第7章為AI 繪畫實戰應用，著重介紹Stable Di？usion 在不同領域和場景的應用。全書提供了大量應用實例。 本書既可作為高等學校設計類、藝術類專業本科生、研究生的教材，也可作為成人教育及自學考試教材，還可作為廣大AI 繪畫愛好者的參考學習用書。 "
目錄大綱
目錄
CONTENTS
第1章 Stable Diffusion概述1
1.1 Stable Diffusion簡介1
1.2 Stable Diffusion的應用領域2
1.2.1 藝術與設計領域2
1.2.2 廣告與營銷領域3
1.2.3 遊戲開發領域4
1.2.4 影視與動畫領域5
1.2.5 建築設計領域6
1.3 Stable Diffusion的安裝7
1.3.1 本地安裝7
1.3.2 雲服務器部署8
1.4 Stable Diffusion WebUI界面簡介9
1.5 使用Stable Diffusion生成一張圖像10
1.6 本章小結11
第2章 Stable Diffusion模型12
2.1 Stable Diffusion大模型下載12
2.1.1 使用繪世啟動器下載大模型12
2.1.2 在第三方模型網站下載大模型15
2.2 Stable Diffusion中的模型種類16
2.2.1 Checkpoint大模型：生成基本圖像17
2.2.2 Embedding模型：微調圖像19
2.2.3 Hypernetwork模型：轉換風格20
2.2.4 LoRA模型：固定畫風21
2.2.5 VAE模型：修復圖像22
2.3 Stable Diffusion大模型介紹23
2.3.1 基礎大模型23
2.3.2 二次元模型24
2.3.3 寫實類模型26
2.3.4 2.5D數繪模型26
2.3.5 特定風格模型27
2.4 本章小結28
第3章 提示詞工程29
3.1 提示詞用法29
3.1.1 提示詞類型29
3.1.2 提示詞構成元素30
3.1.3 提示詞輸入規則30
3.1.4 提示詞套用公式30
3.2 提示詞語法32
3.2.1 強調關鍵詞語法32
3.2.2 分步繪制語法33
3.2.3 融合語法34
3.2.4 打斷語法35
3.2.5 交替繪制語法35
3.3 提示詞反推技巧36
3.3.1 使用CLIP反推提示詞36
3.3.2 使用DeepBooru反推提示詞37
3.3.3 使用WD 1.4標簽器反推提示詞39
3.4 提示詞矩陣40
3.5 本章小結41
第4章 Stable Diffusion文生圖42
4.1 Stable Diffusion常用采樣方法42
4.1.1 Euler a采樣方法42
4.1.2 DPM++ 2M Karras采樣方法43
4.1.3 DDIM采樣方法44
4.2 Stable Diffusion文生圖基本參數44
4.2.1 疊代步數（Steps）44
4.2.2 高分辨率修復（Hires. fix）45
4.2.3 圖像尺寸46
4.2.4 出圖批次46
4.2.5 提示詞引導系數（CFG Scale）47
4.2.6 隨機數種子（Seed）47
4.3 文生圖實例48
4.4 本章小結50
第5章 Stable Diffusion圖生圖51
5.1 圖生圖概述51
5.1.1 “圖生圖”界面51
5.1.2 縮放模式52
5.1.3 “重繪幅度”參數54
5.1.4 圖生圖應用55
5.2 圖生圖主要模式56
5.2.1 “圖生圖”模式56
5.2.2 “塗鴉”模式58
5.2.3 “局部重繪”模式59
5.2.4 “塗鴉重繪”模式61
5.2.5 “上傳重繪蒙版”模式62
5.2.6 “批量處理”模式64
5.3 圖生圖實例64
5.4 本章小結66
第6章 ControlNet與熱門擴展插件67
6.1 ControlNet插件概述67
6.2 常用的ControlNet控制類型70
6.2.1 Canny（硬邊緣）71
6.2.2 SoftEdge（軟邊緣）73
6.2.3 Lineart（線稿）74
6.2.4 Scribble/Sketch（塗鴉/草圖）76
6.2.5 MLSD（直線）78
6.2.6 Depth（深度）80
6.2.7 NormalMap（法線貼圖）83
6.2.8 OpenPose（姿態）85
6.2.9 T2I-Adapter88
6.2.10 Segmentation（語義分割）90
6.2.11 Shuffle（隨機洗牌）91
6.2.12 Tile/Blur（分塊/模糊）93
6.2.13 局部重繪96
6.2.14 InstructP2P98
6.2.15 Reference（參考）100
6.2.16 Recolor（重上色）102
6.2.17 Revision104
6.2.18 IP-Adapter106
6.2.19 Instant_ID108
6.2.20 SparseCtrl（稀疏控制）111
6.3 Stable Diffusion擴展插件111
6.3.1 ADetailer：修復圖像111
6.3.2 Ultimate SD upscale：無損放大圖像113
6.3.3 X/Y/Z圖表115
6.4 本章小結118
第7章 AI繪畫實戰應用119
7.1 建築設計領域119
7.1.1 建築設計效果圖119
7.1.2 室內設計效果圖122
7.1.3 線稿圖轉效果圖124
7.2 平面設計領域128
7.2.1 藝術二維碼129
7.2.2 藝術字設計134
7.2.3 表情包設計141
7.3 盲盒設計領域144
7.3.1 線稿轉3D盲盒144
7.3.2 塗鴉轉3D盲盒153
7.3.3 大模型直接生成盲盒158
7.3.4 三視圖生成158
7.4 電商服裝領域159
7.4.1 “局部重繪”換裝160
7.4.2 “塗鴉重繪”換裝162
7.4.3 Inpaint Anything換裝164
7.4.4 電商人臺轉真人模特166
7.5 本章小結177
參考文獻178
