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| 編輯推薦： |
（1）步骤详细：分步拆解工具使用技巧，提供350幅实操图解，增强上手效果。
（2）实用性高：作者结合丰富的AI商业化经验，应用于工作提效、副业变现的18种行业场景。
（3）附赠资源：链接获取各场景的全程操作视频、分类提示词，边看边练边出图。
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| 內容簡介： |
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本书共9章，利用易学易用的Stable Diffusion为绘画设计从业者和爱好者提高生产力。一方面，提供350幅实操图解，一步步拆解，让读者掌握接到不同需求时如何使用Stable Diffusion出图。另一方面，提供游戏、电商、插画、建筑行业和头像设计等副业领域的实操案例与技巧，满足游戏角色、原画、图标、商品展示图、插画、室内设计和建筑设计的出图需求。结合18个主业和副业场景，提高生产力，实现AI商业化。
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| 關於作者： |
孟德轩
（轩轩老师）
德普道信息技术有限公司CEO，阿里巴巴Design认证AIGC培训讲师，十方教育AI绘画项目负责人，国际云计算平台AI顾问，B站AI领域头部UP主。AI教育先行者，累计培训3万名学员，同
时是多家大型公司的AI商业落地方案策划人，主导过千万级别营收的AI绘画实战项目。
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| 目錄：
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CONTENTS
目 录
前言
第1章 认识Stable Diffusion 1
1.1 主流AI绘画工具 1
1.2 Stable Diffusion的独特优势 2
1.2.1 开源免费 2
1.2.2 本地部署 2
1.2.3 高度拓展性 3
1.2.4 内容无限制 3
1.3 Stable Diffusion的安装 3
1.3.1 本地安装 3
1.3.2 云端安装 4
第2章 Stable Diffusion
的基础模型及原理 8
2.1 三大生成模型 8
2.1.1 CLIP模型 8
2.1.2 扩散模型 9
2.1.3 VAE模型 10
2.2 5类特定模型 10
2.2.1 Checkpoint大模型 10
2.2.2 Embedding模型 12
2.2.3 Hypernetwork模型 14
2.2.4 LoRA模型 16
2.2.5 VAE模型 18
第3章 Stable Diffusion
文生图 21
3.1 提示词 21
3.1.1 提示词功能 23
3.1.2 常用提示词 23
3.1.3 提示词语法 30
3.1.4 提示词相关性 34
3.2 图片采样 35
3.2.1 采样的基础原理 35
3.2.2 采样方法的比较与
选择 36
3.2.3 采样迭代步数 37
3.3 面部修复与高清修复功能 38
3.3.1 面部修复功能原理 38
3.3.2 面部修复效果对比 38
3.3.3 高清修复功能原理 39
3.3.4 高清修复效果对比 40
3.3.5 高清修复功能的
放大算法选择 41
3.4 分辨率 41
3.5 生成批次与每批数量 41
3.6 随机种子 42
3.7 差异随机种子 45
第4章 Stable Diffusion
图生图 47
4.1 图生图 47
4.1.1 缩放模式 48
4.1.2 重绘幅度 53
4.2 绘图 53
4.3 局部重绘 56
4.3.1 局部重绘实操 56
4.3.2 蒙版边缘模糊度 59
4.3.3 蒙版模式 59
4.3.4 蒙版区域内容处理 60
4.3.5 重绘区域 62
4.4 局部重绘（手涂蒙版） 63
4.4.1 局部重绘（手涂蒙版）
实操 63
4.4.2 蒙版透明度 66
4.5 局部重绘（上传蒙版） 66
4.6 批量处理 72
第5章 脚本 75
5.1 X/Y/Z plot 75
5.1.1 轴类型和值 76
5.1.2 参数设置 80
5.2 提示词矩阵 81
5.2.1 语法 81
5.2.2 参数设置 81
5.3 批量载入提示词 82
第6章 附加功能 85
6.1 单张图像 86
6.1.1 缩放模式 87
6.1.2 放大算法 87
6.2 批量处理 89
6.3 从目录进行批量处理 90
6.4 面部马赛克修复还原 91
6.4.1 GFPGAN算法 92
6.4.2 CodeFormer算法 93
6.5 图片信息提取 93
6.6 提示词反推 94
第7章 常用插件扩展 96
7.1 ControlNet 96
7.1.1 ControlNet的安装 97
7.1.2 参数设置 98
7.2 线条约束 102
7.2.1 Canny：硬边缘
检测 102
7.2.2 SoftEdge：软边缘
检测 105
7.2.3 MLSD：直线检测 107
7.2.4 Lineart：线稿提取 109
7.2.5 Scribble：涂鸦提取 112
7.3 深度约束 115
7.4 法线约束 119
7.5 色彩分布约束 119
7.6 姿势约束 122
7.6.1 openpose：姿势检测
预处理器 122
7.6.2 openpose_hand：
姿势和手势检测
预处理器 124
7.6.3 openpose_faceonly：
脸部特征检测
预处理器 124
7.6.4 openpose_face：
姿势和脸部特征
检测预处理器 125
7.6.5 openpose_full：姿势、
手势和脸部特征检测
预处理器 126
7.6.6 直接上传姿势图 127
7.6.7 自主生成姿势 128
7.7 内容约束 131
7.8 物品类型约束 135
7.9 分块重采样 136
7.10 局部重绘 138
7.11 指令修改 139
7.12 参数模式 141
7.13 Tag自动填充 142
第8章 Stable Diffusion的
商业化应用 146
8.1 游戏行业的应用 146
8.1.1 写实角色的
多视图设计 146
8.1.2 二次元角色的
多视图设计 149
8.1.3 游戏原画生成 151
8.1.4 游戏图标设计 153
8.2 电商行业的应用 154
8.2.1 模特形象生成 154
8.2.2 指定模特面部特征 155
8.2.3 AI图片高清放大 156
8.3 插画行业的应用 158
8.3.1 线稿生成 159
8.3.2 线稿上色 160
8.3.3 图书插图生成 163
8.3.4 图画扩充 163
8.4 建筑行业的应用 168
8.4.1 无线稿的室内设计 169
8.4.2 室内设计线稿生成 169
8.4.3 室内设计线稿上色 171
8.4.4 建筑线稿生成 173
8.4.5 建筑线稿上色 174
8.5 其他领域的应用 176
8.5.1 旧照片修复 177
8.5.2 图片风格转换 178
第9章 AI绘画工具扩展：
Midjourney 180
9.1 Midjourney基础知识 180
9.2 软件注册 181
9.2.1 注册Discord 181
9.2.2 添加Midjourney
服务器 184
9.2.3 接入Midjourney
Bot 186
9.3 图像生成方法 188
9.3.1 文生图 188
9.3.2 图生图 190
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| 內容試閱：
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Preface
前 言
为什么要写这本书
随着技术的不断进步，AI绘画逐渐成为当代设计领域的一个重要分支，不仅挑战了传统设计的观念和方式，还为设计师们提供了无限的可能性。
在新的时代背景下，Stable Diffusion作为一种强大的AI绘画工具逐渐崭露头角。它以深度学习为基础，通过神经网络的学习和模拟，实现了对图像的精细绘制和独特表达。这本书对Stable Diffusion的原理和应用进行了详细介绍，展示了它在游戏、电商、插画、建筑等领域中的广泛应用。设计师可以使用该技术生成创意概念，或者在原有设计中加入更加独特的元素；也可以针对产品设计和宣传需求，快速生成大量视觉内容，大大提高工作效率。
总的来说，通过阅读本书，读者可以更深入地了解Stable Diffusion这个工具，掌握它在游戏、电商、插画、建筑等领域中的应用，灵活地表达创意，在实践中打开AI工具应用的大门。
读者对象
对设计或者绘画感兴趣，但缺乏基础技巧和经验的人群。
对人工智能和机器学习等技术感兴趣的人群。
本书特色
本书作者在网络上享有较高声誉，完成了国内第一个关于AI绘画的系统教程，走在国内AI绘画商业应用的前沿，主持过多个大型AI公益项目。
作者在创作本书前在两万余人的大型社群内充分进行了市场调研和信息搜集，确保本书内容能满足初级读者从认识到上手的切实需求。
如何阅读本书
这是一本介绍Stable Diffusion基本功能和实战运用的工具书。Stable Diffusion是一个非常有价值和潜力的工具，通过它，人们可以自由地发挥自己的想象力和创造力，将脑海中的画面变成精美的图像，从而激发更多的创造力和灵感。强大的功能、丰富的创意表达、高效的处理速度、广泛的应用场景和良好的可扩展性，使得它成了一个非常受欢迎的AI绘画工具。
本书从基础知识入手，逐步介绍Stable Diffusion的各种功能和原理，包括文生图、图生图、图片高清放大、提示词、脚本、ControlNet插件等。书中也涵盖了各种商业领域的应用案例和技巧，涉及游戏行业、电商行业、插画行业、建筑行业等。通过大量的实例和练习，读者可以掌握Stable Diffusion的基本技能和高级技巧，从而更好地利用AI技术及工具进行创意表达和艺术创作。
作为一本工具书，本书尽量使用通俗易懂的语言，避免使用大量专业名词，希望读者能从本书开始尝试学习使用AI工具，克服对AI技术的畏惧心理，拥抱新时代的发展。希望本书能为广大读者打开一扇窗，引导他们利用新兴科技的力量为自己的生活与工作赋能。
勘误和支持
AI技术的更新速度很快，本书内容如有缺漏，敬请谅解。同时欢迎各位读者为本书勘误或者提出宝贵意见，我的邮箱是3198877020@qq.com。
本书附赠详细的视频教程，以及常用提示词清单等资料，下载链接为
https://pan.quark.cn/s/710e91a0700e
致谢
本书撰写之初，国内还没有一本关于AI绘画工具的教程类图书。怀着普及技术的初心，我开始了本书的写作之旅。其间AI技术日新月异，短短几个月间，我们使用的AI绘画软件就进行了两次迭代，本书内容也随之进行了重新构思与
修改。
在此，我要感谢我的团队成员——杨芳芳、葛瑶、姜志威、钱宝年、宋凯月、李颖超，以及自然光工作室。他们的协作精神和专业知识为本书增添了巨大的价值，没有他们就不会有这本书。
诚挚感谢！
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