MJ+SD智能設計：AI商業案例實操
吳博雄、王大可、李超、張大川
商品描述
"《MJ+SD智能設計 : AI商業案例實操》深入講解了AI繪圖的基本原理和操作技巧，旨在為讀者提供全面的知識體系和實戰指導。特別針對市面上認可度較高的兩款AI繪圖工具 Midjourney和Stable Diffusion提供了詳細的操作指南，無論是設計領域的新手還是有一定基礎的設計師，都可以通過《MJ+SD智能設計 : AI商業案例實操》掌握AI繪圖技術。 書中通過手把手的教學方式，從零基礎開始，逐步引導讀者深入瞭解AI與設計的結合。豐富的商業實用案例貫穿全書，將理論與實際操作有機結合，使讀者不僅能掌握基礎技能，還能提升商業應用能力。《MJ+SD智能設計 : AI商業案例實操》的主要特色在於，它既通俗易懂又具備一定的專業深度，相信無論是零基礎的讀者還是有經驗的設計專業人士，都能從中獲益。 《MJ+SD智能設計 : AI商業案例實操》適合對AI、設計及繪畫領域感興趣的讀者閱讀，包括設計專業人士、美術設計類專業在校學生、設計及繪畫愛好者，以及非專業人士。 "
作者簡介
吳博雄，阿裡健康體驗設計專家。AIGC前沿玩家，AI設計博主，網名：玩A1的熊社長。免費分享Midjourney、Stable Diffusion等各類AI工具教程。在小紅書分享《AI頭像製作》等精品教程，累計學習人數超10萬。
目錄大綱
目錄
第1章?走進AI繪圖的世界
1.1?AI繪圖與人們的關系
1.2?AI繪圖的核心算法
1.2.1?GAN模型
1.2.2?Diffusion模型
1.2.3?Diffusion模型的特點
1.3?AI繪圖工具的分類及特點
1.4?本章小結
第2章?Midjourney新手入門
2.1?Midjourney的註冊與安裝
2.1.1?註冊賬號
2.1.2?App安裝
2.2?Midjourney的設計環境搭建
2.2.1?創建服務器
2.2.2?邀請機器人
2.3?使用費用
2.4?Midjourney生成的第一幅AI繪畫
2.5?Midjourney的基本操作結構
2.6?本章小結
第3章?Midjourney操作精講
3.1?Discord界面
3.1.1?輸入區
3.1.2?反饋區
3.1.3?應用及頻道區
3.2?提示詞
3.2.1?什麽是提示詞
3.2.2?基本範式
3.2.3?基本語法與準確性
3.2.4?提示詞權重
3.2.5?圖片提示詞（墊圖）
3.2.6?風格
3.3?參數
3.3.1?參數列表
3.3.2?版本與默認風格
3.3.3?風格化權重
3.3.4?寬高比
3.3.5?混沌（結果多樣性）
3.3.6?質量
3.3.7?負向提示詞
3.3.8?種子編碼
3.3.9?無縫平鋪圖案
3.4?命令
3.4.1?命令列表
3.4.2?想象（畫圖）
3.4.3?設置
3.4.4?圖片轉提示詞
3.4.5?提示語精簡
3.4.6?風格煉制
3.4.7?混合
3.4.8?查看信息
3.5?本章小結
第4章?Midjourney高階玩法
4.1?鏡頭視角
4.2?取景範圍
4.3?光照氛圍
4.4?質感紋理
4.5?本章小結
第5章?Midjourney商業實戰
5.1?人物頭像設計
5.1.1?需求分析
5.1.2?解決思路
5.1.3?AI工作流
5.2?人像精準換臉，免費獲得創意大片
5.2.1?需求分析
5.2.2?解決思路
5.2.3?AI工作流
5.3?海報設計
5.3.1?需求分析
5.3.2?解決思路
5.3.3?AI工作流
5.4?繪本設計
5.4.1?需求分析
5.4.2?解決思路
5.4.3?AI工作流
5.5?商業展示設計
5.5.1?需求分析
5.5.2?解決思路
5.5.3?AI工作流
第6章?SD新手入門
6.1?SD本地部署
6.1.1?基於Windows系統本地部署
6.1.2?Python環境安裝
6.1.3?Git環境安裝
6.1.4?SDWebUI的下載和安裝
6.1.5?基於macOS的本地部署
6.1.6?Homebrew環境安裝
6.1.7?macOS中的Python環境安裝
6.1.8?macOS中的SDWebUI下載和安裝
6.2?SD模型選擇
6.2.1?SD與MJ模型的異同
6.2.2?SD開源基礎模型
6.2.3?下載SD模型
6.2.4?存放SD模型
6.2.5?Checkpoint檢查點模型
6.2.6?LoRA、Embedding等特徵模型
6.3?SD基礎操作
6.3.1?首次運行SDWebUI
6.3.2?SDWebUI界面介紹
6.3.3?SDWebUI模塊功能介紹
6.4?SD生成的第一幅作品
6.5?本章小結
第7章?SD高階玩法
7.1?添加擴展的方法
7.1.1?從SDWebUI下載和安裝擴展
7.1.2?從網站下載和安裝擴展
7.1.3?重啟以完成安裝
7.2?ControlNet控制網絡擴展
7.2.1?ControlNet擴展介紹
7.2.2?ControlNet模型的下載和存放
7.2.3?ControlNet控制模型介紹
7.2.4?ControlNet參數界面介紹
7.2.5?ControlNet案例實操
7.3?PromptAIO 提示詞助手擴展
7.3.1?下載與安裝
7.3.2?介紹與使用
7.4?SD圖像放大的多種方法
第8章?SD：完成商業設計
8.1?線稿上色
8.1.1?需求分析
8.1.2?解決思路
8.1.3?AI工作流
8.2?2D轉3D
8.2.1?需求分析
8.2.2?解決思路
8.2.3?AI工作流
8.3?藝術字
8.3.1?需求分析
8.3.2?解決思路
8.3.3?AI工作流
8.4?光影字
8.4.1?需求分析
8.4.2?解決思路
8.4.3?AI工作流
8.5?藝術二維碼
8.5.1?需求分析
8.5.2?解決思路
8.5.3?AI工作流
8.6?超級符號：AI品牌符號創意設計
8.6.1?需求分析
8.6.2?解決思路
8.6.3?AI工作流
8.7?建築設計：AI室內設計
8.7.1?需求分析
8.7.2?解決思路
8.7.3?AI工作流
8.8?工業設計：AI產品概念設計
8.8.1?需求分析
8.8.2?解決思路
8.8.3?AI工作流
8.9?UI設計：AI圖標Logo設計
8.9.1?需求分析
8.9.2?解決思路
8.9.3?AI工作流
8.10? 場景設計：AI場景設計
8.10.1?需求分析
8.10.2?解決思路
8.10.3?AI工作流
第9章?SD模型訓練
9.1?什麽是AI繪圖大模型
9.2?為什麽訓練LoRA模型
9.3?LoRA模型訓練工作流
9.4?LoRA模型訓練詳解
9.4.1?模型訓練的前期準備
9.4.2?模型基礎形象生成
9.4.3?SD圖像預處理
9.4.4?優化描述詞和添加觸發詞
9.4.5?部署和應用AI模型訓練工具
9.4.6?選擇訓練的模型
9.4.7?模型存放路徑
9.4.8?Parameters參數設置
9.4.9?底圖尺寸、學習率、圖片裁切和精細度參數
9.4.10?高級選項
9.4.11?訓練前的參數檢查
9.4.12?選出最優模型版本
9.4.13?“漸進式訓練法”迭代模型
9.5?LoRA模型應用：營銷海報實戰
9.5.1?IP人物形象生成
9.5.2?氛圍場景生成
9.5.3?合成與排版
