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生成式AI繪畫(Stable Diffusion從基礎到實戰)/AI超越交叉賦能實用技術叢書

  • 作者：龔超//張鵬宇//陳迅//姜帥豪|責編:雷桐輝
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122450951
  • 出版日期：2024/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：196
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    《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，全方位地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，通過對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，理清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繪畫感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。
作者介紹
龔超//張鵬宇//陳迅//姜帥豪|責編:雷桐輝
目錄
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  數學規則與演算法之美
    1.1.4  AI遺傳演算法與有機藝術
  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  卷積神經網路與圖像特徵
    1.2.3  Sketch-RNN，從序列到圖像
  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  從文本描述到圖像
    2.1.2  DALL·E與CLIP模型
    2.1.3  模型訓練的基石：數據集
    2.1.4  Transformer——深度學習的新寵兒
    2.1.5  GPT模型進化論
  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繪畫賦能行業
    2.3.1  內容創意與可視化
    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繪畫與信息安全
    3.2.1  AI繪畫潛在的信息安全問題
    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  開源社區中的WebUI
    4.1.2  電腦配置需求
    4.1.3  Stable Diffusion整合包推薦

    4.1.4  Stable Diffusion自主配置流程
  4.2  Stable Diffusion基本操作流程
    4.2.1  WebUI界面介紹
    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  正向提示詞與反向提示詞
    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  出圖參數設置
    5.2.1  迭代步數與採樣方法
    5.2.2  解析度設置
    5.2.3  生成批次與生成張數
    5.2.4  提示詞引導係數
    5.2.5  隨機數種子
  5.3  圖像生成圖像
    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  圖像生成進階
    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工具輔助生成提示詞
  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  批量提示詞出圖腳本
  6.3  常用拓展插件介紹與下載
    6.3.1  圖片信息反推
    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  參數設置
    7.2.3  多重控制網路
  7.3  常用ControlNet模型分類介紹
    7.3.1  常用對象類模型介紹
    7.3.2  常用輪廓類模型介紹
    7.3.3  常用景深類模型介紹
    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  生成可控的建築圖像
  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  定製AI模特
    8.3.2  可控的創意海報設計
附錄
  附錄一  Stable Diffusion在線網站使用指南
  附錄二  Comfy UI使用指南

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