导语

  

内容提要

  

    Stable Diffusion是一款非常受欢迎的AI绘画与设计软件。AI绘画和传统绘画有什么不同、AI绘画的基本逻辑是什么、如何让AI绘画软件为我们工作、如何生成符合要求的作品，本书将一一进行解析。
    本书首先循序渐进地介绍了AI绘画的主要工具，Stable Diffusion的部署和安装，五种AI绘画模型解析，文生图、图生图等基础功能及插件Controlnet的使用；然后通过实战案例详细介绍了Stable Diffusion在各个行业中的使用，包括游戏、电商、插画、建筑等；最后对AI绘画与设计的问题和未来展望进行了思考。
    本书将为读者打开AI艺术革命的大门，发掘其在艺术领域中的无限可能性。通过阅读本书，读者不仅可以深入了解AI绘画工具Stable Diffusion的创新魅力，还可以了解其技术原理、使用技巧和应用方法。无论是艺术家、设计师、技术爱好者还是相关领域的专业人士，都能从本书中获得启发与指导，从而将AI与绘画的结合推向更高的境界。

第1章  初见：开启AI绘画之旅
  1.1  AI绘画的定义与发展史
    1.1.1  AI绘画的定义
    1.1.2  AI绘画的发展史
  1.2  主流的AI绘画工具
    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部署与安装
  2.1  Stable Diffusion本地部署的要求
    2.1.1  系统要求
    2.1.2  环境要求
  2.2  Stable Diffusion下载与安装
第3章  认知：5种模型解析与案例
  3.1  大模型：效果丰富多样的主模型
    3.1.1  确认大模型文件的信息和位置
    3.1.2  大模型的下载
    3.1.3  大模型文件的载入
  3.2  LoRA：大模型轻量级微调
    3.2.1  LoRA的下载
    3.2.2  LoRA的载入
  3.3  Embedding：个性化微调模型打包提示词
    3.3.1  Embedding的下载
    3.3.2  Embedding的载入
  3.4  VAE美化模型
  3.5  Hypernetwork风格化微调模型
第4章  上手实战：文生图
  4.1  提示词与反向提示词
    4.1.1  提示词的描述逻辑列举
    4.1.2  反向提示词的描述逻辑列举
  4.2  提示词语法解析
    4.2.1  表达形式
    4.2.2  输入格式
    4.2.3  权重
    4.2.4  混合语法
  4.3  提示词辅助功能
  4.4  采样器
    4.4.1  采样迭代步数
    4.4.2  采样方法
    4.4.3  采样器的使用
  4.5  面部修复与高清修复
    4.5.1  面部修复
    4.5.2  高清修复
  4.6  高度与宽度
  4.7  生成批次与每批数量
  4.8  提示词相关性
  4.9  随机种子与差异随机种子
    4.9.1  随机种子
    4.9.2  差异随机种子
第5章  上手实战：图生图
  5.1  图生图基础功能解析
    5.1.1  图片上传
    5.1.2  图生图提示词补充
    5.1.3  缩放模式
    5.1.4  重绘幅度
  5.2  绘图模式详解
  5.3  局部重绘模式
    5.3.1  局部重绘基础用法
    5.3.2  蒙版模糊
    5.3.3  蒙版模式
    5.3.4  蒙版蒙住的内容
    5.3.5  重绘区域
    5.3.6  仅蒙版模式的边缘预留像素
  5.4  局部重绘（手涂蒙版）模式
    5.4.1  局部重绘（手涂蒙版）工作原理
    5.4.2  蒙版透明度
  5.5  局部重绘（上传蒙版）
  5.6  批量处理技巧与应用
第6章  更多扩展：其他基础功能
  6.1  X/Y/Z图表
    6.1.1  轴类型和轴值
    6.1.2  其他参数
  6.2  提示词矩阵
    6.2.1  语法
    6.2.2  参数设置
  6.3  批量载入提示词
  6.4  附加功能
    6.4.1  图片上传
    6.4.2  缩放方式
    6.4.3  图片放大
  6.5  图片信息
  6.6  提示词反推的三种模式
    6.6.1  CLIP反推提示词
    6.6.2  DeepBooru反推提示词
    6.6.3  Tag反推提示词
第7章  精准进阶：插件ControlNet功能解析
  7.1  ControlNet的设计原理
  7.2  ControlNet的安装
    7.2.1  ControlNet插件安装
    7.2.2  ControlNet模型安装
    7.2.3  通用参数详解
  7.3  ControlNet功能分类
    7.3.1  线条约束
    7.3.2  深度约束
    7.3.3  法线约束
    7.3.4  色彩分布约束
    7.3.5  姿势约束
    7.3.6  内容约束
  7.4  IP2P（指令修改）
  7.5  Shuffle（洗牌模式）
  7.6  Inpaint（局部重绘）
  7.7  Tile（分块重采样）
  7.8  Reference（参考模式）
第8章  最创意：游戏美术设计
  8.1  AI绘画在游戏行业中的应用与优势
  8.2  多视图设计
  8.3  原画生成
  8.4  游戏场景设计
  8.5  icon设计
  8.6  VR场景渲染
第9章  超高效：电商模特与产品设计
  9.1  AI绘画在电商行业中的应用
  9.2  随机AI模特生成
  9.3  指定AI模特脸部特征
  9.4  衣服鞋帽类产品上身展示
  9.5  电商产品主图
  9.6  直播间背景
第10章  人人都是插画师：插画设计
  10.1  线稿生成案例解析
  10.2  图像转线稿再重新上色
  10.3  小说插画
  10.4  图片扩充
  10.5  AI辅助海报生成
第11章  建筑绘图不再难：建筑设计
  11.1  建筑设计线稿生成
  11.2  建筑外观设计线稿上色
  11.3  室内设计效果图
  11.4  室内设计线稿图
第12章  更多应用：其他行业设计
  12.1  婚庆公司风格化结婚照
  12.2  旧照片修复
  12.3  图片风格转换
第13章  思考：AI绘画存在的问题与展望
  13.1  版权与伦理问题
    13.1.1  AI生成作品的版权归属
    13.1.2  伦理与道德的考量
    13.1.3  可能的解决方案与政策建议
  13.2  AI绘画滥用的法律风险
    13.2.1  新形式诈骗
    13.2.2  艺术仿制品摇篮
  13.3  影响与展望
    13.3.1  AI绘画对艺术世界的长远影响
    13.3.2  艺术与技术共生：未来AI绘画的可持续发展