生成式 AI 繪畫:Stable Diffusion 從基礎到實戰
龔超//張鵬宇//陳迅//姜帥豪
- 出版商: 化學工業
- 出版日期: 2024-04-01
- 售價: $534
- 貴賓價: 9.5 折 $507
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 196
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 7122450953
- ISBN-13: 9787122450951
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商品描述
《生成式AI繪畫:Stable Diffusion從基礎到實戰》一書用簡潔而又生動的語言,
全方位解讀了生成式人工智慧繪畫的原理、歷史沿革、倫理道德等,同時,透過對Stable Diffusion平台的全面介紹,
以經典案例和典型行業應用(建築設計、動漫設計、平面設計)為載體,解讀了用人工智慧進行繪畫的思路與步驟,
內容包含了文生圖、圖生圖、圖生文等,讓讀者在學習平台操作流程的同時,釐清AI繪畫的底層邏輯,
即知其然也要知其所以然,全面且細緻、有趣又有吸引力。
本書適合使用AI工具輔助工作的設計人員、繪畫創作者閱讀學習,
對AI繪畫有興趣的人群也可以閱讀,同時,本書也可以作為AI繪畫專業的教材使用。
目錄大綱
1 AI繪畫的探索時代
1.1 AI繪畫的早期探索
1.1.1 紡織中的圖案「計算」
1.1.2 電腦科學與繪畫的融合
1.1.3 數學規則與算法之美
1.1.4 AI遺傳算法與有機藝術
1.2 深度學習與AI繪畫
1.2.1 從神經元到深度學習
1.2.2 卷積神經網絡與影像特徵
1.2.3 Sketch-RNN,從序列到影像
1.3 生成模型下的AI繪畫
1.3.1 無中生有VAE
1.3.2 左右互搏GAN
1.3.3 具有創造性的CAN
1.3.4 強化學習與AI繪畫
1.3.5 擴散模型與AI繪畫
2 AI繪畫迎來AIGC時代
2.1 AI繪畫迎來多模態
2.1.1 從文字描述到圖像
2.1 .2 DALL·E與CLIP模型
2.1.3 模型訓練的基石:資料集
2.1.4 Transformer-深度學習的新寵兒
2.1.5 GPT模型演化論
2.2 AI繪畫大模型
2.2.1 Stable Diffusion
2.2.2 Midjourney
2.2 .3 Adobe Firefly
2.2.4 ChatGPT與AI繪畫
2.3 AI繪畫賦能產業
2.3.1 內容創意與視覺化
2.3.2 實用與功能性設計
2.3.3 數據驅動的分析與解讀
3 AI繪畫引發的社會問題
3.1 AI繪畫與知識產權
3.1.1 「自覺」退賽的AI攝影作品
3.1.2 以假亂真「太空歌劇院」
3.1.3 AI繪畫潛在的知識產權問題
3.2 AI繪畫與資訊安全
3.2.1 AI繪畫潛在的資訊安全問題
3.2.2 真假難辨的Deepfake
3.2.3 警惕AI繪畫的虛假傳播
3.3 AI繪畫與就業
3.3.1 AI繪畫與就業新機遇
3.3.2 AI繪畫面臨的失業風險
3.4 AI繪畫與人機共進
4 本地部署使用
4.1 Stable Diffusion本地部署
4.1.1 開源社群中的WebUI
4.1.2 電腦設定需求
4.1.3 Stable Diffusion整合套件建議4.1.4 Stable Diffusion 自主設定流程4.2
Stable Diffusion整合套件建議4.1.4 Stable Diffusion自主設定流程
4.2 Stable Diffusion基本作業流程
4.2.1 WebUI介面介紹
4.2.2 AI繪圖操作流程
5 Stable Diffusion圖像生成
5.1 提示詞生成圖像
5.1.1 正向提示詞與反提示詞
5.1.2 提示詞的邏輯與分類
5.1.3 提示詞的權重及語法
5.2 出圖參數設定
5.2.1 迭代步數與取樣方法
5.2.2 解析度設定
5.2.3 產生批次與產生張數
5.2.4 提示字引導係數
5.2.5 隨機數種子
5.3 影像產生影像
5.3.1 圖生圖入門
5.3.2 局部重繪
5.3.3 塗鴉重繪
5.3.4 其他圖生圖方式簡介
6 Stable Diffusion進階使用
6.1 影像產生進階
6.1.1 主模型的介紹與使用
6.1.2 拓展模型的介紹與使用
6.1.3 使用AIGC工具輔助產生提示詞
6.2 常用腳本介紹
6.2.1 X/Y/Z腳本
6.2.2 提示詞矩陣腳本
6.2.3 批次提示詞出圖腳本
6.3 常用拓展插件介紹與下載
6.3. 1 圖片資訊反推
6.3.2 圖片高清放大
6.3.3 插件下載與配置
7 可控的圖像生成
7.1 ControlNet插件介紹
7.1.1 ControlNet實現原理
7.1.2 ControlNet下載與配置
7.2 ControlNet插件的使用
7.2.1 基本使用方式
7.2.2 參數設定
7.2.3 多重控製網絡
7.3 常用ControlNet模型分類介紹
7.3.1 常用物件類別模型介紹
7.3.2 常用輪廓類別模型介紹
7.3.3 常用景深類別模型介紹
7.3.4 常用重繪類模型介紹
7.3.5 其他ControlNet模型簡介
8 常見行業應用案例
8.1 建築設計
8.1.1 發揮建築設計創意
8.1.2 產生可控制的建築圖像
8.2 動漫設計
8.2.1 現實轉化為動漫
8.2.2 圖書插畫、繪本創作流程
8.3 平面設計
8.3.1 客製化AI模特兒
8.3.2 可控的創意海報設計
附錄
附錄一Stable Diffusion線上網站使用指南
附錄二Comfy UI使用指南