更新时间：2024-12-31 20:50:45
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内容简介
前言
第1章 概述
1.1 为什么使用Stable Diffusion
1.2 AI图像生成模型介绍
1.3 从小白到AI艺术家
1.4 总结
1.5 练习
第2章 人工智能与图像生成技术
2.1 人工智能的发展历程
2.2 图像生成技术的基本原理
2.3 深度学习框架PyTorch基础
2.4 AIGC技术框架介绍
2.5 总结
2.6 练习
第3章 Stable Diffusion技术
3.1 Stable Diffusion的基本概念和原理
3.2 安装Stable Diffusion Web UI
3.3 Stable Diffusion的界面
3.4 Stable Difussion的模型
3.5 生成多个角色同框
3.6 Inpaint绘制
3.7 Outpaint绘制
3.8 修复面部细节
3.9 总结
3.10 练习
第4章 ControlNet的使用
4.1 ControlNet的基本概念
4.2 ControlNet的安装
4.3 ControlNet的使用方法
4.4 ControlNet中的模型
4.5 总结
4.6 练习
第5章 结合Stable Diffusion和ControlNet进行AI绘画创作
5.1 Stable Diffusion和ControlNet结合使用的优势
5.2 使用ControlNet生成不同角度的图像
5.3 ControlNet和Latent Couple结合使用
5.4 ControlNet生成线稿图
5.5 使用LoRA进行高阶参数微调生成精细图像
5.6 ControlNet对光线的控制
5.7 Depth Library修复手部
5.8 总结
5.9 练习
第6章 Prompt提示词设计
6.1 什么是Prompt
6.2 Prompt的基本构成
6.3 正向提示词和反向提示词
6.4 人物服装类提示词
6.5 角色铠甲类提示词
6.6 动物图像的生成
6.7 参数的使用
6.8 总结
6.9 练习
第7章 Stable Diffusion与ControlNet绘画实例
7.1 通过ControlNet生成漫画
7.2 通过Stable Diffusion和ControlNet绘制360°全景图像
7.3 生成QR二维码
7.4 生成卡通风格的小屋
7.5 总结
7.6 练习
第8章 动画的制作
8.1 使用Deforum插件制作动画
8.2 使用LoopBack Wave来制作丝滑动画
8.3 使用FILM对动画进行补帧
8.4 使用DepthMap生成3D绘画实现动画效果
8.5 使用EbSynth和TemporalKit实现高质量丝滑效果
8.6 总结
8.7 练习
