精品视频在线观看免费网曝,亚洲精品在线观看日本,国产青娱乐成人在线高考

AI 繪畫是人工智能技術(shù)的一個(gè)重要應(yīng)用，不僅可以應(yīng)用于藝術(shù)創(chuàng)作，還可以在設(shè)計(jì)、影視、游戲等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。本書主要講解Stable Diffusion AI 繪畫方法，全面闡述AI 的定義、發(fā)展歷程及現(xiàn)狀，幫助讀者了解AI 繪畫的本質(zhì)與精髓，介紹Stable Diffusion AI 繪畫在藝術(shù)設(shè)計(jì)各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，讓讀者對(duì)AI 繪畫的潛力有深入的認(rèn)識(shí)。本書詳細(xì)講解Stable Diffusion AI 的原理，包括其核心算法、訓(xùn)練過(guò)程以及優(yōu)化方法。全書從安裝環(huán)境、配置參數(shù)、訓(xùn)練模型到繪制圖像，逐步指導(dǎo)讀者完成AI 繪畫的創(chuàng)作。通過(guò)一些具體的案例，深入剖析AI 繪畫在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)和局限。
本書適用于高等院校與高職高專院校藝術(shù)設(shè)計(jì)專業(yè)AI 藝術(shù)表現(xiàn)課程教材，同時(shí)也是藝術(shù)設(shè)計(jì)各行業(yè)領(lǐng)域設(shè)計(jì)工作者、美術(shù)愛(ài)好者的重要參考讀物。

前言在科技的飛速發(fā)展下，人工智能已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面。從智能語(yǔ)音助手到自動(dòng)駕駛汽車，人工智能正在不斷突破我們的想象極限。Stable Diffusion 是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的圖像生成大模型平臺(tái)，它能夠根據(jù)用戶輸入的文本描述，生成高質(zhì)量、高分辨率的圖像。這項(xiàng)技術(shù)的出現(xiàn)，不僅為人工智能領(lǐng)域帶來(lái)了前所未有的突破，更為各行各業(yè)帶來(lái)了巨大的影響。本書是為零基礎(chǔ)讀者量身定制的深度學(xué)習(xí)Stable Diffusion 圖像生成技術(shù)的專業(yè)書籍，從基礎(chǔ)知識(shí)到進(jìn)階技巧，再到實(shí)際應(yīng)用案例，全方位介紹Stable Diffusion 模型的原理、應(yīng)用和實(shí)際操作方法。首先，本書向讀者闡述了圖像生成技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要性；然后，簡(jiǎn)要介紹了Stable Diffusion 模型的背景、發(fā)展歷程及其在圖像生成領(lǐng)域的應(yīng)用；其次，逐步介紹基礎(chǔ)知識(shí)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、激活函數(shù)、反向傳播算法等，這些是理解Stable Diffusion 模型的基礎(chǔ)。此外，本書還涵蓋了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)，如圖像處理、目標(biāo)檢測(cè)等，比較分析了模型的優(yōu)勢(shì)和局限性，讓讀者對(duì)Stable Diffusion 模型有全面認(rèn)識(shí)。書中介紹了許多進(jìn)階技巧，包括模型優(yōu)化、訓(xùn)練加速、模型融合等，可使讀者在學(xué)習(xí)后進(jìn)一步提高制作模型的能力，實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量的圖像生成。最Z后，本書對(duì)Stable Diffusion 模型在未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望。學(xué)習(xí)Stable Diffusion 需要注重方式方法，強(qiáng)化以下方向就能事半功倍。1．理解擴(kuò)散模型要掌握Stable Diffusion 學(xué)習(xí)方法，首先需要理解擴(kuò)散模型。擴(kuò)散模型由一個(gè)正向過(guò)程和一個(gè)逆向過(guò)程組成。正向過(guò)程是逐步引入噪聲的過(guò)程，而逆向過(guò)程則是逐步去除噪聲的過(guò)程。在Stable Diffusion 模型中，這兩個(gè)過(guò)程都是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。2．學(xué)習(xí)逆向擴(kuò)散過(guò)程在Stable Diffusion 模型中，逆向擴(kuò)散過(guò)程是生成圖像的關(guān)鍵。這個(gè)過(guò)程主要表現(xiàn)為通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)給定噪聲樣本生成原始圖像的概率，要求模型能夠?qū)W習(xí)到圖像的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和信息，從而能夠在去除噪聲的同時(shí)，保留圖像的細(xì)節(jié)和特征。3．訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練Stable Diffusion 模型需要大量的圖像數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。在訓(xùn)練過(guò)程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要學(xué)習(xí)如何將噪聲逐步還原為原始圖像。這個(gè)過(guò)程可以通過(guò)損失函數(shù)來(lái)衡量模型的性能，常見(jiàn)的損失函數(shù)包括對(duì)抗損失和生成損失。4．實(shí)踐應(yīng)用掌握了Stable Diffusion 模型的理論知識(shí)后，接下來(lái)就是如何在實(shí)際應(yīng)用中使用這一模型，可以嘗試使用已訓(xùn)練好的模型來(lái)生成新的圖像，或者對(duì)已有圖像進(jìn)行修改和增強(qiáng)。此外，還可以通過(guò)調(diào)整模型的參數(shù)來(lái)優(yōu)化生成圖像的質(zhì)量。本書是一本內(nèi)容豐富、結(jié)構(gòu)清晰的Stable Diffusion 教程，適合零基礎(chǔ)讀者學(xué)習(xí)和參考。讀者可以深入了解圖像生成技術(shù)，掌握Stable Diffusion 模型的原理和應(yīng)用，并在實(shí)際項(xiàng)目中發(fā)揮其強(qiáng)大功能。無(wú)論是剛接觸深度學(xué)習(xí)的學(xué)生，還是從事計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的專業(yè)人士，都可以從本書中獲得寶貴的知識(shí)和技能。編者2025.1

目錄
前言
第1章　Stable Diffusion基礎(chǔ)
1.1 AI 基礎(chǔ) 2
1.2 Stable Diffusion 介紹 3
1.2.1 配置要求 3
1.2.2 安裝流程 5
1.2.3 云端部署平臺(tái) 6
1.2.4 Web UI 界面 10
1.2.5 成像邏輯 11
1.3 設(shè)計(jì)案例：快速生成圖 12
1.3.1 視覺(jué)傳達(dá)設(shè)計(jì) 13
1.3.2 數(shù)字媒體設(shè)計(jì) 14
1.3.3 服裝設(shè)計(jì) 14
1.3.4 建筑與環(huán)境設(shè)計(jì) 15
本章小結(jié)/ 課后練習(xí) 16
第2章　文生圖設(shè)計(jì)
2.1 文生圖基本參數(shù)解讀 18
2.1.1 文生圖主要功能 18
2.1.2 迭代步數(shù) 18
2.1.3 采樣方法 19
2.1.4 高分辨率修復(fù) 22
2.1.5 寬度與高度 23
2.1.6 總批次數(shù)與單批數(shù)量 23
2.1.7 提示詞引導(dǎo)系數(shù) 24
2.2 隨機(jī)數(shù)種子功能 24
2.2.1 隨機(jī)數(shù)種子 24
2.2.2 變異隨機(jī)種子 25
2.3 腳本 25
2.3.1 x/y/z 圖表應(yīng)用 26
2.3.2 提示詞矩陣 28
2.3.3 從文本框或文件載入提示詞 28
2.4 設(shè)計(jì)案例：文生圖出圖 29
2.4.1 二次元人物圖 29
2.4.2 室內(nèi)效果圖 29
本章小結(jié)/ 課后練習(xí) 31
第3章　圖生圖設(shè)計(jì)
3.1 圖生圖基本參數(shù)解讀 33
3.1.1 圖生圖主要功能 33
3.1.2 反推提示詞 33
3.1.3 迭代步數(shù) 35
3.1.4 縮放模式 35
3.1.5 重繪幅度 35
3.1.6 圖生圖畫風(fēng)轉(zhuǎn)換 37
3.2 局部重繪參數(shù)解讀 39
3.2.1 局部重繪主要功能 39
3.2.2 蒙版邊緣模糊度 39
3.2.3 蒙版模式 41
3.2.4 蒙版區(qū)域內(nèi)容處理 41
3.2.5 重繪區(qū)域 41
3.3 其他重繪功能 42
3.3.1 涂鴉 42
3.3.2 涂鴉重繪 43
3.3.3 上傳重繪蒙版 43
3.3.4 批量處理 45
3.4 設(shè)計(jì)案例：圖生圖出圖 47
3.4.1 定制圖像 47
3.4.2 更換服裝色彩 47
3.4.3 更換墻面顏色 47
本章小結(jié)/ 課后練習(xí) 50
第4章　使用提示詞
4.1 提示詞基礎(chǔ) 52
4.1.1 提示詞輸入?yún)^(qū) 52
4.1.2 正向提示詞 52
4.1.3 反向提示詞 53
4.1.4 保存與調(diào)用提示詞 53
4.1.5 編輯預(yù)設(shè)提示詞 55
4.2 提示詞語(yǔ)法格式 57
4.2.1 提示詞數(shù)量控制 57
4.2.2 提示詞權(quán)重強(qiáng)弱 57
4.2.3 混合語(yǔ)法格式 59
4.2.4 漸變語(yǔ)法常用格式 60
4.3 設(shè)計(jì)案例：提示詞出圖 60
4.3.1 混合人物發(fā)色 63
4.3.2 混合科幻動(dòng)物 63
4.3.3 園林景觀效果圖 64
本章小結(jié)/ 課后練習(xí) 66
第5章　模型與Lora運(yùn)用
5.1 大模型基礎(chǔ)知識(shí) 68
5.1.1 模型介紹 68
5.1.2 下載并安裝模型 68
5.1.3 切換模型 70
5.1.4 外掛VAE 模型 70
5.1.5 模型融合方法 71
5.2 Lora 使用方法 76
5.2.1 Lora 介紹 76
5.2.2 Lora 權(quán)重設(shè)置方法 76
5.2.3 Lora 混用 77
5.2.4 Lora 訓(xùn)練方法 78
5.3 設(shè)計(jì)案例：模型與Lora 出圖 83
5.3.1 城市建筑效果圖 83
5.3.2 運(yùn)動(dòng)鞋宣傳海報(bào) 84
5.3.3 一鍵生成特定服裝 84
本章小結(jié)/ 課后練習(xí) 86
第6章　高級(jí)功能與插件運(yùn)用
6.1 后期處理 88
6.1.1 處理單張圖片 88
6.1.2 批量處理圖片 91
6.1.3 批量處理文件夾 91
6.2 ControlNet 插件 92
6.2.1 ControlNet 插件下載與安裝 92
6.2.2 ControlNet 操作界面 93
6.2.3 ControlNet 控制類型 95
6.3 其他擴(kuò)展插件 108
6.3.1 語(yǔ)義分割 108
6.3.2 面部修復(fù) 112
6.3.3 分塊放大 116
6.3.4 一鍵生成動(dòng)圖 117
6.3.5 真人視頻轉(zhuǎn)AI 119
6.4 設(shè)計(jì)案例：高級(jí)功能與插件出圖 121
6.4.1 優(yōu)化人物面部 121
6.4.2 線稿一鍵上色 121
6.4.3 人物姿態(tài)控制 124
6.4.4 人物位置分區(qū)控制 126
本章小結(jié)/ 課后練習(xí) 130
第7章　案例設(shè)計(jì)制作解析
7.1 視覺(jué)傳達(dá)設(shè)計(jì) 132
7.1.1 寫實(shí)攝影照片 132
7.1.2 商業(yè)插畫設(shè)計(jì) 133
7.1.3 藝術(shù)字設(shè)計(jì) 134
7.2 數(shù)字媒體設(shè)計(jì) 136
7.2.1 真人照片生成二次元頭像 136
7.2.2 2.5D 動(dòng)漫人物 137
7.2.3 科幻場(chǎng)景設(shè)計(jì) 137
7.2.4 二維碼特效設(shè)計(jì) 137
7.3 服裝設(shè)計(jì) 141
7.3.1 服裝模特試穿圖設(shè)計(jì) 141
7.3.2 鞋子設(shè)計(jì) 143
7.3.3 箱包設(shè)計(jì) 143
7.4 建筑與環(huán)境設(shè)計(jì) 145
7.4.1 建筑線稿自動(dòng)著色 145
7.4.2 室內(nèi)空間設(shè)計(jì) 146
7.4.3 園林景觀設(shè)計(jì) 149
7.5 工業(yè)設(shè)計(jì) 150
7.5.1 日用家電 150
7.5.2 交通工具 151
7.5.3 玉石工藝品 152
本章小結(jié)/ 課后練習(xí) 154
參考文獻(xiàn) 155
教學(xué)視頻鏈接 155

你還可能感興趣

我要評(píng)論