本书深入探讨了人工智能绘画技术Stable Diffusion的应用与原理，带领读者与AI合作，并通过提示词控制 内容生成。书中详细介绍了AI绘画技术的发展历程、基本概念、工作流程及与图像生成相关的深度学习模型。 通过案例分析，作者展示了如何使用Stable Diffusion进行图像创作，包括调整参数、使用ControlNet插件和优 化提示词等技巧。此外，书中还讨论了AIGC技术的潜在影响，包括对内容创作产业的颠覆和应对版权问题等。 本书旨在帮助读者掌握AI绘画技术，提升个人技能，并在AI时代获得竞争优势。

武松柏（@松柏君） 上海希安哇智能科技公司创始人 C站模型榜单世界排名前十作者 ComfyUl工作流资深工程师 包豪斯国际设计协会终身会员 汉字设计魔鬼训练营学术委员会高级顾问

第1章 AI 绘画导论? 1.1 AI 绘画技术发展的里程碑 002 1.2 学习 AI 绘画技术的必要性 005 1.3 主流的 AI 绘画工具 008 第2章 stable-diffusion 背后的基本原理 2.1 你学的是内功还是招式？ 012 2.2 stable-diffusion 的基本技术原理 012 2.3 更底层的技术 017 2.4 为什么 GPU 更适合进行 AI 绘画？ 020 第3章 stable-diffusion 的工作流程 3.1 部署 stable-diffusion webUI 025 3.2 stable-diffusion webUI 参数详解—— 快速上手生成图片 029 3.3 stable-diffusion webUI 中各个文件夹的作用036 3.4 各种模型的特征、安装和使用 037 3.5 插件的下载和安装 042 第4章 提示词的艺术? 4.1 提示词的基本语法 045 4.2 神奇的中国风机甲 055 4.3 用 AI 来玩胶片摄影 067 第5章 利用 ControlNet 模型控制画面生成 5.1 ControlNet 模型的工作方法 074 5.2 ControlNet 插件的界面 075 5.3 ControlNet 的各种模型 080 5.4 ControlNet 插件的其他用法096 第6章 画面的局部控制? 6.1 图生图页面 100 6.2 改变人物表情107 6.3 修手 112 6.4 生成统一的人物特征 117 6.5 调整画面的光 119 6.6 局部图片的外扩 123 第7章 商业案例实战 7.1 服装穿搭模特图 128 7.2 室内设计 131 7.3 IP 三视图设计 135 7.4 品牌海报制作 139 7.5 古画修复 143 7.6 艺术文字设计 147 第8章 LoRA 模型训练? 8.1 训练工具的安装 151 8.2 训练集的收集与处理 152 8.3 制作合适的训练集标签 153 8.4 LoRA 模型训练实操 156 8.5 模型测试 161 8.6 与客户对接模型训练工作 166 第9章 仰望星辰大海? 9.1 探索 AI 在各领域的应用 170 9.2 AI 生成图片的法律和版权问题 172 9.3 AI 绘画未来发展和可能性 173