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AI繪畫精講(Stable Diffusion從入門到精通)

  • 作者：編者:孟德軒//韓鳳鳴|責編:王繼偉//姜寶雪
  • 出版社：北京大學
  • ISBN：9787301352083
  • 出版日期：2024/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：192
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    Stable Diffusion是一款非常受歡迎的AI繪畫與設計軟體。AI繪畫和傳統繪畫有什麼不同、AI繪畫的基本邏輯是什麼、如何讓AI繪畫軟體為我們工作、如何生成符合要求的作品，本書將一一進行解析。
    本書首先循序漸進地介紹了AI繪畫的主要工具，Stable Diffusion的部署和安裝，五種AI繪畫模型解析，文生圖、圖生圖等基礎功能及插件Controlnet的使用；然後通過實戰案例詳細介紹了Stable Diffusion在各個行業中的使用，包括遊戲、電商、插畫、建築等；最後對AI繪畫與設計的問題和未來展望進行了思考。
    本書將為讀者打開AI藝術革命的大門，發掘其在藝術領域中的無限可能性。通過閱讀本書，讀者不僅可以深入了解AI繪畫工具Stable Diffusion的創新魅力，還可以了解其技術原理、使用技巧和應用方法。無論是藝術家、設計師、技術愛好者還是相關領域的專業人士，都能從本書中獲得啟發與指導，從而將AI與繪畫的結合推向更高的境界。
作者介紹
編者:孟德軒//韓鳳鳴|責編:王繼偉//姜寶雪
目錄
第1章  初見：開啟AI繪畫之旅
  1.1  AI繪畫的定義與發展史
    1.1.1  AI繪畫的定義
    1.1.2  AI繪畫的發展史
  1.2  主流的AI繪畫工具
    1.2.1  Stable Diffusion
    1.2.2  DALL
    1.2.3  Midjourney
    1.2.4  文心一格
    1.2.5  Firefly
第2章  入手：Stable Diffusion部署與安裝
  2.1  Stable Diffusion本地部署的要求
    2.1.1  系統要求
    2.1.2  環境要求
  2.2  Stable Diffusion下載與安裝
第3章  認知：5種模型解析與案例
  3.1  大模型：效果豐富多樣的主模型
    3.1.1  確認大模型文件的信息和位置
    3.1.2  大模型的下載
    3.1.3  大模型文件的載入
  3.2  LoRA：大模型輕量級微調
    3.2.1  LoRA的下載
    3.2.2  LoRA的載入
  3.3  Embedding：個性化微調模型打包提示詞
    3.3.1  Embedding的下載
    3.3.2  Embedding的載入
  3.4  VAE美化模型
  3.5  Hypernetwork風格化微調模型
第4章  上手實戰：文生圖
  4.1  提示詞與反向提示詞
    4.1.1  提示詞的描述邏輯列舉
    4.1.2  反向提示詞的描述邏輯列舉
  4.2  提示詞語法解析
    4.2.1  表達形式
    4.2.2  輸入格式
    4.2.3  權重
    4.2.4  混合語法
  4.3  提示詞輔助功能
  4.4  採樣器
    4.4.1  採樣迭代步數
    4.4.2  採樣方法
    4.4.3  採樣器的使用
  4.5  面部修復與高清修復
    4.5.1  面部修復
    4.5.2  高清修復
  4.6  高度與寬度
  4.7  生成批次與每批數量
  4.8  提示詞相關性
  4.9  隨機種子與差異隨機種子
    4.9.1  隨機種子

    4.9.2  差異隨機種子
第5章  上手實戰：圖生圖
  5.1  圖生圖基礎功能解析
    5.1.1  圖片上傳
    5.1.2  圖生圖提示詞補充
    5.1.3  縮放模式
    5.1.4  重繪幅度
  5.2  繪圖模式詳解
  5.3  局部重繪模式
    5.3.1  局部重繪基礎用法
    5.3.2  蒙版模糊
    5.3.3  蒙版模式
    5.3.4  蒙版蒙住的內容
    5.3.5  重繪區域
    5.3.6  僅蒙版模式的邊緣預留像素
  5.4  局部重繪（手塗蒙版）模式
    5.4.1  局部重繪（手塗蒙版）工作原理
    5.4.2  蒙版透明度
  5.5  局部重繪（上傳蒙版）
  5.6  批量處理技巧與應用
第6章  更多擴展：其他基礎功能
  6.1  X/Y/Z圖表
    6.1.1  軸類型和軸值
    6.1.2  其他參數
  6.2  提示詞矩陣
    6.2.1  語法
    6.2.2  參數設置
  6.3  批量載入提示詞
  6.4  附加功能
    6.4.1  圖片上傳
    6.4.2  縮放方式
    6.4.3  圖片放大
  6.5  圖片信息
  6.6  提示詞反推的三種模式
    6.6.1  CLIP反推提示詞
    6.6.2  DeepBooru反推提示詞
    6.6.3  Tag反推提示詞
第7章  精準進階：插件ControlNet功能解析
  7.1  ControlNet的設計原理
  7.2  ControlNet的安裝
    7.2.1  ControlNet插件安裝
    7.2.2  ControlNet模型安裝
    7.2.3  通用參數詳解
  7.3  ControlNet功能分類
    7.3.1  線條約束
    7.3.2  深度約束
    7.3.3  法線約束
    7.3.4  色彩分佈約束
    7.3.5  姿勢約束
    7.3.6  內容約束

  7.4  IP2P（指令修改）
  7.5  Shuffle（洗牌模式）
  7.6  Inpaint（局部重繪）
  7.7  Tile（分塊重採樣）
  7.8  Reference（參考模式）
第8章  最創意：遊戲美術設計
  8.1  AI繪畫在遊戲行業中的應用與優勢
  8.2  多視圖設計
  8.3  原畫生成
  8.4  遊戲場景設計
  8.5  icon設計
  8.6  VR場景渲染
第9章  超高效：電商模特與產品設計
  9.1  AI繪畫在電商行業中的應用
  9.2  隨機AI模特生成
  9.3  指定AI模特臉部特徵
  9.4  衣服鞋帽類產品上身展示
  9.5  電商產品主圖
  9.6  直播間背景
第10章  人人都是插畫師：插畫設計
  10.1  線稿生成案例解析
  10.2  圖像轉線稿再重新上色
  10.3  小說插畫
  10.4  圖片擴充
  10.5  AI輔助海報生成
第11章  建築繪圖不再難：建築設計
  11.1  建築設計線稿生成
  11.2  建築外觀設計線稿上色
  11.3  室內設計效果圖
  11.4  室內設計線稿圖
第12章  更多應用：其他行業設計
  12.1  婚慶公司風格化結婚照
  12.2  舊照片修復
  12.3  圖片風格轉換
第13章  思考：AI繪畫存在的問題與展望
  13.1  版權與倫理問題
    13.1.1  AI生成作品的版權歸屬
    13.1.2  倫理與道德的考量
    13.1.3  可能的解決方案與政策建議
  13.2  AI繪畫濫用的法律風險
    13.2.1  新形式詐騙
    13.2.2  藝術仿製品搖籃
  13.3  影響與展望
    13.3.1  AI繪畫對藝術世界的長遠影響
    13.3.2  藝術與技術共生：未來AI繪畫的可持續發展

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