Stable Diffusion AI繪畫全面貫通:生成參數+提示詞庫+模型訓練+插件擴展

周玉姣

  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2024-12-01
  • 定價: $594
  • 售價: 8.5$505
  • 語言: 簡體中文
  • ISBN: 730267812X
  • ISBN-13: 9787302678120
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商品描述

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目錄大綱

目 錄

第 1 章 從零入門:認識與安裝Stable Diffusion    1

1.1 入門基礎:認識與使用 Stable Diffusion    2

1.1.1 概念:什麽是 Stable Diffusion       2

1.1.2 原理:Stable Diffusion 的 AI 繪畫本質      3

1.1.3 試用:通過 Stable Diffusion 官網繪圖    4

1.2 快速安裝:配置與部署 Stable Diffusion    6

1.2.1 前提:Stable Diffusion 的配置要求       6

1.2.2 本地:在電腦上安裝 Stable Diffusion    7

1.2.3 雲端:在雲平臺上部署 Stable Diffusion     10

1.2.4 運行:快速一鍵啟動 Stable Diffusion      12

1.2.5 頁面:看懂 Stable Diffusion 的 WebUI     14

1.2.6 出圖:用 Stable Diffusion 繪制第一張效果圖片           16

第 2 章 生成參數:提升 AI 繪畫的效果精美度      19

2.1 以文生圖:通過文本描述生成圖像    20

2.1.1 參數 1:迭代步數          20

2.1.2 參數 2:採樣方法          22

2.1.3 參數 3:高分辨率修復      23

2.1.4 參數 4:圖片尺寸          25

2.1.5 參數 5:總批次數與單批數量      27

2.1.6 參數 6:提示詞引導系數      29

2.1.7 參數 7:隨機數種子        31

2.1.8 參數 8:變異隨機種子      34

2.1.9 參數 9:變異強度          36

2.1.10 參數 10:X/Y/Z 圖表      39

2.2 以圖生圖:通過參考圖片生成圖像    43

2.2.1 參數 1:縮放模式          44

2.2.2 參數 2:重繪幅度          47

2.2.3 功能 1:塗鴉          50

2.2.4 功能 2:局部重繪          52

2.2.5 功能 3:塗鴉重繪          55

2.2.6 功能 4:上傳重繪蒙版      58

第 3 章 提示詞庫:指定 AI 繪畫的內容和元素        61

3.1 文本描述:用提示詞實現文字成畫    62

3.1.1 公式:正確書寫提示詞的模板       62

3.1.2 技巧 1:通過正向提示詞繪圖      62

3.1.3 技巧 2:通過反向提示詞繪圖      64

3.1.4 技巧 3:通過預設提示詞繪圖      65

3.2 語法格式:學會組合和應用提示詞    68

3.2.1 格式 1:權重語法          69

3.2.2 格式 2:混合語法          69

3.2.3 格式 3:漸變語法          71

3.2.4 格式 4:交替驗算語法      72

3.2.5 應用:提示詞矩陣         73

3.3 反推技巧:從圖像中反推出提示詞    75

3.3.1 技巧 1:通過 CLIP 反推提示詞     75

3.3.2 技巧 2:通過 DeepBooru 反推提示詞      77

3.3.3 技巧 3:通過 Tagger 反推提示詞    78

3.4 後期處理:快速縮放和修復圖像    81

3.4.1 技巧 1:放大圖像          81

3.4.2 技巧 2:修復模糊的人臉      83

3.4.3 技巧 3:優化人臉圖像      84

3.4.4 技巧 4:批量處理圖像      86

3.4.5 技巧 5:批量處理文件夾中的圖像      87

第 4 章 模型訓練:打造豐富多樣的繪畫風格        89

4.1 下載模型:掌握模型的兩種安裝方法    90

4.1.1 方法 1:通過 Stable Diffusion 啟動器下載     90

4.1.2 方法 2:通過模型網站下載       92

4.2 使用模型:掌握不同模型的應用技巧    94

4.2.1 模型 1:大模型        94

4.2.2 模型 2:Embedding 模型      97

4.2.3 模型 3:Hypernetwork 模型        101

4.2.4 模型 4:VAE 模型         104

4.2.5 模型 5:Lora 模型         106

4.3 訓練模型:優化 Stable Diffusion模型          113

4.3.1 技巧 1:合並模型        113

4.3.2 技巧 2:轉換模型        116

4.3.3 技巧 3:創建嵌入式模型      117

4.3.4 技巧 4:圖像預處理      118

4.3.5 技巧 5:訓練模型        120

第 5 章 擴展插件:更加精準地控制出圖效果      123

5.1 安裝插件:掌握 ControlNet 和模型的配置流程         124

5.1.1 流程 1:更新 Stable Diffusion WebUI版本            124

5.1.2 流程 2:安裝 ControlNet 插件      125

5.1.3 流程 3:下載 ControlNet 模型      126

5.2 控制類型:ControlNet 的控圖技巧和使用場景         128

5.2.1 類型 1:Canny(硬邊緣)      128

5.2.2 類型 2:MLSD(直線)       131

5.2.3 類型 3:NormalMap(法線貼圖)    134

5.2.4 類型 4:OpenPose(姿態)        136

5.2.5 類型 5:Scribble/Sketch(塗鴉 / 草圖)     139

5.2.6 類型 6:Segmentation(語義分割)    143

5.2.7 類型 7:Depth(深度)      147

5.2.8 類型 8:Inpaint(局部重繪)      149

5.3 其他插件:提升 AI 繪畫的出圖質量和效率         153

5.3.1 插件 1:自動翻譯提示詞      153

5.3.2 插件 2:優化與修復人臉      156

5.3.3 插件 3:精準控制物體顏色        158

5.3.4 插件 4:無損放大圖像        161

5.3.5 插件 5:固定圖像橫縱比      164

第 6 章 綜合案例:《唯美二次元動漫》      167

6.1 《唯美二次元動漫》效果展示      168

6.2 《唯美二次元動漫》製作流程      169

6.2.1 流程 1:輸入提示詞並選擇合適的大模型            169

6.2.2 流程 2:更換為 SDXL 1.0 版本的大模型           171

6.2.3 流程 3:添加專用的 Lora 模型    172

6.2.4 流程 4:使用圖生圖功能控圖      175

6.2.5 流程 5:生成並放大圖像效果      179

第 7 章 綜合案例:《小清新人像寫真》      181

7.1 《小清新人像寫真》效果展示      182

7.2 《小清新人像寫真》製作流程      183

7.2.1 流程 1:使用寫實類大模型        183

7.2.2 流程 2:添加攝影類提示詞        184

7.2.3 流程 3:添加人像類 Lora 模型    186

7.2.4 流程 4:用 OpenPose 固定表情    187

7.2.5 流程 5:生成不同的表情效果      189

7.2.6 流程 6:更換畫面的背景效果      192

7.2.7 流程 7:修復人物的臉部效果      193

7.2.8 流程 8:用 Tiled Diffusion 放大圖像      196

第 8 章 綜合案例:《化妝品包裝設計》      199

8.1 《化妝品包裝設計》效果展示      200

8.2 《化妝品包裝設計》製作流程      201

8.2.1 流程 1:選擇合適的大模型        201

8.2.2 流程 2:添加細節提示詞      202

8.2.3 流程 3:添加專用 Lora 模型      204

8.2.4 流程 4:開啟高分辨率修復功能    205

8.2.5 流程 5:使用 Depth 控制光影      207

第 9 章 綜合案例:《時尚女裝電商模特》      211

9.1 《時尚女裝電商模特》效果展示      212

9.2 《時尚女裝電商模特》製作流程      213

9.2.1 流程 1:製作骨骼姿勢圖      213

9.2.2 流程 2:選擇合適的模型      215

9.2.3 流程 3:設置圖生圖生成參數      216

9.2.4 流程 4:使用 ControlNet 控圖      217

9.2.5 流程 5:修復模特的臉部      220

9.2.6 流程 6:融合圖像效果        222