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本书是一本Stable Diffusion 的零基础学习教程，功能讲解细致，配合同步教学视频+ 综合实战案例+ 教学资源文件，以“保姆式”教学方式带您入门AI 绘画。读者可以手机扫码观看视频，如同老师手把手教学，让学习轻松高效。本书从Stable Diffusion 的入门知识讲起，逐步引导读者学习如何在自己的计算机上安装与部署这个强大的AI 绘画工具，或者直接通过网页版来生成效果。本书不仅介绍了文生图、图生图、在线生图、扩展插件等应用技巧，还深入探讨了模型的下载、融合、训练，以及AI 视频的生成技巧。同时，本书还给读者赠送了一站式的自学资源，包括近135分钟的教学视频、60多组AI提示词，以及软件和平台链接等资源。本书内容丰富、案例翔实，是学习Stable Diffusion AI绘画不可或缺的宝典。 ?

第1 章　入门准备：电脑版Stable Diffusion 的本地部署与安装 / １
1.1 认识Stable Diffusion / ２
1.1.1 了解Stable Diffusion 的基本概念 / 2
1.1.2 了解Stable Diffusion 的基本功能 / 3
1.1.3 了解Stable Diffusion 的核心技术 / 4
1.1.4 了解Stable Diffusion 的推理过程 / 5
1.1.5 了解Stable Diffusion 的计算机配置要求 / 7
1.2 部署与安装Stable Diffusion / 8
1.2.1 部署Stable Diffusion 的安装环境 / 8
1.2.2 安装原版Stable Diffusion / 17
1.2.3 通过秋葉整合包安装Stable Diffusion / 20
1.2.4　安装Stable Diffusion ComfyUI / 21
1.3 启动与认识Stable Diffusion WebUI / 27
1.3.1 切换Stable Diffusion WebUI 版本 / 27
1.3.2 快速启动Stable Diffusion WebUI / 29
1.3.3 认识Stable Diffusion 的WebUI 页面 / 30
第2 章　绘画技巧1：文生图与提示词技巧 / 33
2.1 Stable Diffusion 文生图的参数设置技巧 / 34
2.1.1 设置采样方法提升出图效率 / 34
2.1.2 设置迭代步数提升画面精细度 / 36
2.1.3　设置高分辨率修复放大图像 / 38
2.1.4　设置宽高参数改变图片尺寸 / 40
2.1.5　设置出图批次一次绘制多张图片 / 41
2.1.6　设置提示词引导系数让AI 更听话 / 44
2.1.7　设置随机数种子复制图像效果 / 46
2.2 Stable Diffusion 文生图的提示词使用技巧 / 48
2.2.1　什么是提示词 / 49
2.2.2　掌握提示词的书写规范 / 49
2.2.3　套用提示词的基本公式 / 50
2.2.4　掌握提示词的语法格式 / 51
2.2.5　掌握提示词的反推技巧 / 55
第3 章　绘画技巧2：图生图与后期处理技巧 / 61
3.1 Stable Diffusion 图生图的基本功能用法 / 62
3.1.1　使用图生图功能转换图像风格 / 62
3.1.2　使用涂鸦功能进行局部绘图 / 63
3.1.3　使用局部重绘功能给人物换脸 / 65
3.1.4　使用涂鸦重绘功能更换头发颜色 / 67
3.1.5　使用上传重绘蒙版功能更换背景 / 69
3.2 Stable Diffusion 图生图的后期处理技巧 / 71
3.2.1　无损放大图像 / 71
3.2.2　复原真实人脸 / 73
3.2.3　批量处理图像 / 75
第4 章　绘画技巧3：网页版Stable Diffusion 平台与在线生图方法 / 77
4.1 三大网页版Stable Diffusion 平台 / 78
4.1.1　LibLibAI / 78
4.1.2　Civitai / 79
4.1.3　Stable Diffusion / 80
4.2 掌握网页版Stable Diffusion 的在线生图方法 / 82
4.2.1　通过网页版Stable Diffusion 实现文生图 / 82
4.2.2　通过网页版Stable Diffusion 实现图生图 / 84
4.2.3　通过网页版Stable Diffusion 实现局部重绘 / 86
4.2.4　通过网页版Stable Diffusion 无损放大图像 / 87
4.2.5　通过网页版Stable Diffusion 查看图片信息 / 88
4.3 Inpaint Anything 用AI 画万物 / 90
4.3.1　通过网页版Stable Diffusion 实现物体移除 / 91
4.3.2　通过网页版Stable Diffusion 实现内容填充 / 93
4.3.3　通过网页版Stable Diffusion 实现背景替换 / 96
第5 章　Stable Diffusion 插件安装与ControlNet 插件控图技巧 / 99
5.1 Stable Diffusion 插件的安装方法 / 100
5.1.1　通过官方扩展库安装插件 / 100
5.1.2　通过网址安装插件 / 102
5.1.3　通过源文件安装插件 / 103
5.2 ControlNet 插件的控图技巧 / 105
5.2.1　运用Canny 识别图像边缘信息 / 105
5.2.2　运用NormalMap 提取法线向量 / 107
5.2.3　运用OpenPose 检测人物姿态 / 110
5.2.4　运用Depth 还原空间景深关系 / 112
5.2.5　运用Segmentation 分割图像区域 / 115
第6 章　高级技能1：绘图模型的下载与应用技巧 / 119
6.1　Stable Diffusion 模型的下载方法 / 120
6.1.1　通过“绘世”启动器下载模型 / 120
6.1.2　通过第三方模型网站下载模型 / 122
6.2　不同Stable Diffusion 模型的应用技巧 / 124
6.2.1　通过Checkpoint 模型生成基本图像 / 124
6.2.2　通过Embedding 模型微调图像 / 127
6.2.3　通过Hypernetworks 模型转换风格 / 129
6.2.4　通过Lora 模型固定画风 / 133
6.2.5　通过VAE 模型修复图像 / 136
第7 章　高级技能2：Stable Diffusion 模型的融合与训练技巧 / 139
7.1 Stable Diffusion 模型的融合与转换技巧 / 140
7.1.1　融合模型优化出图效果 / 140
7.1.2　转换模型格式提升兼容性 / 143
7.2　训练嵌入式Embedding 模型 / 145
7.2.1　做好训练准备 / 145
7.2.2　图像预处理 / 147
7.2.3　创建嵌入式模型 / 149
7.2.4　开始训练模型 / 150
7.3　训练个性化画风的Lora 模型 / 153
7.3.1　做好训练准备 / 153
7.3.2　图像预处理 / 155
7.3.3　设置训练参数 / 158
7.3.4　开始训练模型 / 159
7.3.5　测试模型效果 / 161
第8 章　高级技能3：在线训练Stable Diffusion 模型 / 165
8.1 训练动漫风格的Stable Diffusion 模型 / 166
8.1.1　选择模型类型 / 166
8.1.2　添加训练数据 / 168
8.1.3　训练并发布模型 / 172
8.2　训练写实人像的Stable Diffusion 模型 / 180
8.2.1　设置模型训练参数 / 180
8.2.2　图像数据集预处理 / 182
8.2.3　训练并测试模型效果 / 185
第9 章　技术深化：掌握Stable Diffusion AI 视频的生成技巧 / 193
9.1　AnimateDiff 文生视频 / 194
9.1.1　在Stable Diffusion 中安装AnimateDiff 插件 / 194
9.1.2　使用AnimateDiff 实现文生视频 / 198
9.2　Stable Video Diffusion 图生视频 / 200
9.2.1　通过云端部署Stable Video Diffusion / 201
9.2.2　通过本地部署Stable Diffusion WebUI-forge / 204
9.2.3　通过本地部署Stable Video Diffusion / 207
9.2.4　使用Stable Video Diffusion 实现图生视频 / 208
9.3　网页版Stable Diffusion 在线生成视频 / 211
第10 章　专业提升：Stable Diffusion AI 绘画实战 / 215
10.1　产品设计：生成《化妆品包装》画作 / 216
10.1.1　输入提示词生成初步效果 / 216
10.1.2　运用Lora 模型生成化妆品 / 217
10.1.3　运用Depth 控制画面的光影 / 219
10.2　动画设计：生成《人物三视图》画作 / 221
10.2.1　运用Lora 模型生成人物三视图 / 222
10.2.2　运用ControlNet 控制画面构图 / 224
10.2.3　修复人物三视图中的瑕疵部分 / 225
10.3　建筑设计：生成《商业综合体》画作 / 226
10.3.1　运用Lora 模型生成商业综合体 / 227
10.3.2　混用Lora 模型优化出图效果 / 230
10.3.3　运用Segmentation 分割图像区域 / 231

彭婧，讲师，湖南湘潭人，生于1991年，硕士学位，毕业于江南大学设计学院。湖南大众传媒职业技术学院数字媒体艺术设计专业教研室主任，从事交互艺术设计、AICG创意教学工作。主持厅级课题1项、参与省级课题5项。参与全国职业院校技能竞赛教学能力比赛获省赛二等奖第一名，参与多个升级课题的研究工作，多次指导学生参加全国大学生广告艺术大赛、湖南省公益广告大赛、中国好创意大赛获奖。

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