零基礎玩轉Stable Diffusion

關鍵幀

中科院博士，曾任阿裡巴巴技術專家，公眾號「關鍵幀 Keyframe」主理人。長期從事因特網內容領域的基礎技術及業務研發和管理工作，熱愛系統性分享行業技術經驗，深受粉絲好評。熱衷於探索AIGC（生成式人工智能）技術的發展及業務落地，對AIGC業務的前景有著獨特的洞察力。

第 1 章 什麼是 Stable Diffusion

1.1 AI 繪畫簡介

1.2 Stable Diffusion 簡介

1.2.1 Stable Diffusion 模型

1.2.2 Stable Diffusion 的繪圖效果

1.2.3 Stable Diffusion 的應用場景

 

第 2 章 Stable Diffusion 安裝和配置

2.1 在 macOS 安裝 Stable Diffusion WebUI

2.2 在 Windows PC 電腦上安裝 Stable Diffusion WebUI

2.3 在 Linux 電腦上安裝 Stable Diffusion WebUI

2.4 其他搭建 Stable Diffusion WebUI 的方案

2.5 初次嘗試 AI 繪畫

 

第 3 章 Stable Diffusion 基礎功能

3.1 文生圖：使用文本提示詞生成圖像

3.2 Stable Diffusion WebUI 提示詞技巧

3.3、Stable Diffusion 參數

3.3 圖生圖：使用圖像+提示詞生成圖像

3.4 圖像局部重繪

3.5 圖像高清修復

3.6 從圖像獲取提示詞

3.7 CLIP Skip 功能

3.8 批量生成圖像1.1、準備用於訓練的圖片

 

第 4 章 Stable Diffusion 高級技巧

4.1 配置 Stable Diffusion 相關模型

4.1.1 Stable Diffusion 相關模型介紹

4.1.2 配置 Stable Diffusion 相關模型

4.1.3 常用的 Stable Diffusion 相關模型

4.2 配置 Stable Diffusion 擴展

4.2.1 在 WebUI 頁面中配置擴展

4.2.2在 WebUI 目錄中配置擴展

4.2.3 常用的擴展

4.3 使用微調模型控制生成畫風

4.3.1 真人照片風格

4.3.2 風景畫作風格

4.3.3 二次元漫畫人物風格

4.3.4 等距微縮風格

4.3.5 B 端元素風格

4.3.6 2.5D 和 3D 風格

4.3.7 建築設計風格

4.3.8 室內設計風格

4.3.9 剪紙風格

4.3.10 線稿風格

4.4 使用 ControlNet 精細控制生成結果

4.4.1 簡稿控圖

4.4.2 姿勢綁定

4.4.3 特徵控圖

4.4.4 細節增強

4.5 使用 Mov2mov 生成視頻

4.6 利用自有數據集訓練 LoRA 模型

 

第 5 章 Stable Diffusion 實戰案例

5.1 生成 AI 模特

5.1.1 復刻 AI 模特

5.1.2 調試 AI 模特人臉

5.1.3 給 AI 模特換裝

5.1.4 控制 AI 模特姿勢

5.2 生成創意光影字

5.2.1 製作文字底圖

5.2.2 配置模型

5.2.3 文生圖配合 ControlNet 生成光影字

5.3 製作個性化二維碼

5.3.1 配置模型

5.3.2 二維碼原圖製作

5.3.3 個性化二維碼製作