AI 绘画是人工智能技术的一个重要应用，不仅可以应用于艺术创作，还可以在设计、影视、游戏等多个领域发挥重要作用。本书主要讲解Stable Diffusion AI 绘画方法，全面阐述AI 的定义、发展历程及现状，帮助读者了解AI 绘画的本质与精髓，介绍Stable Diffusion AI 绘画在艺术设计各个领域的应用，让读者对AI 绘画的潜力有深入的认识。本书详细讲解Stable Diffusion AI 的原理，包括其核心算法、训练过程以及优化方法。全书从安装环境、配置参数、训练模型到绘制图像，逐步指导读者完成AI 绘画的创作。通过一些具体的案例，深入剖析AI 绘画在实际应用中的优势和局限。
本书适用于高等院校与高职高专院校艺术设计专业AI 艺术表现课程教材，同时也是艺术设计各行业领域设计工作者、美术爱好者的重要参考读物。

前言在科技的飞速发展下，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车，人工智能正在不断突破我们的想象极限。Stable Diffusion 是一种基于深度学习技术的图像生成大模型平台，它能够根据用户输入的文本描述，生成高质量、高分辨率的图像。这项技术的出现，不仅为人工智能领域带来了前所未有的突破，更为各行各业带来了巨大的影响。本书是为零基础读者量身定制的深度学习Stable Diffusion 图像生成技术的专业书籍，从基础知识到进阶技巧，再到实际应用案例，全方位介绍Stable Diffusion 模型的原理、应用和实际操作方法。首先，本书向读者阐述了图像生成技术在计算机视觉领域的重要性；然后，简要介绍了Stable Diffusion 模型的背景、发展历程及其在图像生成领域的应用；其次，逐步介绍基础知识，包括神经网络、激活函数、反向传播算法等，这些是理解Stable Diffusion 模型的基础。此外，本书还涵盖了计算机视觉领域的相关知识，如图像处理、目标检测等，比较分析了模型的优势和局限性，让读者对Stable Diffusion 模型有全面认识。书中介绍了许多进阶技巧，包括模型优化、训练加速、模型融合等，可使读者在学习后进一步提高制作模型的能力，实现更高质量的图像生成。最Z后，本书对Stable Diffusion 模型在未来的发展趋势进行了展望。学习Stable Diffusion 需要注重方式方法，强化以下方向就能事半功倍。1．理解扩散模型要掌握Stable Diffusion 学习方法，首先需要理解扩散模型。扩散模型由一个正向过程和一个逆向过程组成。正向过程是逐步引入噪声的过程，而逆向过程则是逐步去除噪声的过程。在Stable Diffusion 模型中，这两个过程都是通过神经网络来实现的。2．学习逆向扩散过程在Stable Diffusion 模型中，逆向扩散过程是生成图像的关键。这个过程主要表现为通过神经网络估计给定噪声样本生成原始图像的概率，要求模型能够学习到图像的内在结构和信息，从而能够在去除噪声的同时，保留图像的细节和特征。3．训练神经网络训练Stable Diffusion 模型需要大量的图像数据和计算资源。在训练过程中，神经网络需要学习如何将噪声逐步还原为原始图像。这个过程可以通过损失函数来衡量模型的性能，常见的损失函数包括对抗损失和生成损失。4．实践应用掌握了Stable Diffusion 模型的理论知识后，接下来就是如何在实际应用中使用这一模型，可以尝试使用已训练好的模型来生成新的图像，或者对已有图像进行修改和增强。此外，还可以通过调整模型的参数来优化生成图像的质量。本书是一本内容丰富、结构清晰的Stable Diffusion 教程，适合零基础读者学习和参考。读者可以深入了解图像生成技术，掌握Stable Diffusion 模型的原理和应用，并在实际项目中发挥其强大功能。无论是刚接触深度学习的学生，还是从事计算机视觉研究的专业人士，都可以从本书中获得宝贵的知识和技能。编者2025.1

目录
前言
第1章　Stable Diffusion基础
1.1 AI 基础 2
1.2 Stable Diffusion 介绍 3
1.2.1 配置要求 3
1.2.2 安装流程 5
1.2.3 云端部署平台 6
1.2.4 Web UI 界面 10
1.2.5 成像逻辑 11
1.3 设计案例：快速生成图 12
1.3.1 视觉传达设计 13
1.3.2 数字媒体设计 14
1.3.3 服装设计 14
1.3.4 建筑与环境设计 15
本章小结/ 课后练习 16
第2章　文生图设计
2.1 文生图基本参数解读 18
2.1.1 文生图主要功能 18
2.1.2 迭代步数 18
2.1.3 采样方法 19
2.1.4 高分辨率修复 22
2.1.5 宽度与高度 23
2.1.6 总批次数与单批数量 23
2.1.7 提示词引导系数 24
2.2 随机数种子功能 24
2.2.1 随机数种子 24
2.2.2 变异随机种子 25
2.3 脚本 25
2.3.1 x/y/z 图表应用 26
2.3.2 提示词矩阵 28
2.3.3 从文本框或文件载入提示词 28
2.4 设计案例：文生图出图 29
2.4.1 二次元人物图 29
2.4.2 室内效果图 29
本章小结/ 课后练习 31
第3章　图生图设计
3.1 图生图基本参数解读 33
3.1.1 图生图主要功能 33
3.1.2 反推提示词 33
3.1.3 迭代步数 35
3.1.4 缩放模式 35
3.1.5 重绘幅度 35
3.1.6 图生图画风转换 37
3.2 局部重绘参数解读 39
3.2.1 局部重绘主要功能 39
3.2.2 蒙版边缘模糊度 39
3.2.3 蒙版模式 41
3.2.4 蒙版区域内容处理 41
3.2.5 重绘区域 41
3.3 其他重绘功能 42
3.3.1 涂鸦 42
3.3.2 涂鸦重绘 43
3.3.3 上传重绘蒙版 43
3.3.4 批量处理 45
3.4 设计案例：图生图出图 47
3.4.1 定制图像 47
3.4.2 更换服装色彩 47
3.4.3 更换墙面颜色 47
本章小结/ 课后练习 50
第4章　使用提示词
4.1 提示词基础 52
4.1.1 提示词输入区 52
4.1.2 正向提示词 52
4.1.3 反向提示词 53
4.1.4 保存与调用提示词 53
4.1.5 编辑预设提示词 55
4.2 提示词语法格式 57
4.2.1 提示词数量控制 57
4.2.2 提示词权重强弱 57
4.2.3 混合语法格式 59
4.2.4 渐变语法常用格式 60
4.3 设计案例：提示词出图 60
4.3.1 混合人物发色 63
4.3.2 混合科幻动物 63
4.3.3 园林景观效果图 64
本章小结/ 课后练习 66
第5章　模型与Lora运用
5.1 大模型基础知识 68
5.1.1 模型介绍 68
5.1.2 下载并安装模型 68
5.1.3 切换模型 70
5.1.4 外挂VAE 模型 70
5.1.5 模型融合方法 71
5.2 Lora 使用方法 76
5.2.1 Lora 介绍 76
5.2.2 Lora 权重设置方法 76
5.2.3 Lora 混用 77
5.2.4 Lora 训练方法 78
5.3 设计案例：模型与Lora 出图 83
5.3.1 城市建筑效果图 83
5.3.2 运动鞋宣传海报 84
5.3.3 一键生成特定服装 84
本章小结/ 课后练习 86
第6章　高级功能与插件运用
6.1 后期处理 88
6.1.1 处理单张图片 88
6.1.2 批量处理图片 91
6.1.3 批量处理文件夹 91
6.2 ControlNet 插件 92
6.2.1 ControlNet 插件下载与安装 92
6.2.2 ControlNet 操作界面 93
6.2.3 ControlNet 控制类型 95
6.3 其他扩展插件 108
6.3.1 语义分割 108
6.3.2 面部修复 112
6.3.3 分块放大 116
6.3.4 一键生成动图 117
6.3.5 真人视频转AI 119
6.4 设计案例：高级功能与插件出图 121
6.4.1 优化人物面部 121
6.4.2 线稿一键上色 121
6.4.3 人物姿态控制 124
6.4.4 人物位置分区控制 126
本章小结/ 课后练习 130
第7章　案例设计制作解析
7.1 视觉传达设计 132
7.1.1 写实摄影照片 132
7.1.2 商业插画设计 133
7.1.3 艺术字设计 134
7.2 数字媒体设计 136
7.2.1 真人照片生成二次元头像 136
7.2.2 2.5D 动漫人物 137
7.2.3 科幻场景设计 137
7.2.4 二维码特效设计 137
7.3 服装设计 141
7.3.1 服装模特试穿图设计 141
7.3.2 鞋子设计 143
7.3.3 箱包设计 143
7.4 建筑与环境设计 145
7.4.1 建筑线稿自动着色 145
7.4.2 室内空间设计 146
7.4.3 园林景观设计 149
7.5 工业设计 150
7.5.1 日用家电 150
7.5.2 交通工具 151
7.5.3 玉石工艺品 152
本章小结/ 课后练习 154
参考文献 155
教学视频链接 155