● 系统化项目驱动教材：全书以;项目任务实践为主线，包含7个项目，覆盖Stable Diffusion从基础操作到高级应用，帮助学生循序渐进掌握AI绘画技能。 ● 强调工学结合与职业能力培养：案例设计紧贴职业场景，包括动漫、插画、产品摄影、建筑设计、照片修复等，助力学生快速对接行业需求，提升就业竞争力。 ● 课堂演练与拓展训练相结合：提供39个课堂演练、12个拓展演练、21项AI实战案例，通过阶梯式训练路径实现;学中练、练中学，确保技能落地。 ● 融入AI前沿技术与创作工具：从文生图、图生图到ControlNet精准控图，系统讲解Stable Diffusion核心功能与高级技巧，让学生掌握AI视觉创作前沿技术。 ● 配套丰富教学资源：提供微课视频、PPT课件、电子活页补充知识点、课后练习、教学大纲和教案等立体化教学资源，方便教师课堂教学与学生自主学习。 ● 遵循立德树人教育理念：融入中华优秀传统文化、伦理与法律意识，帮助学生理解AI创作边界与社会责任，培养德艺双馨的艺术人才。

本书讲解AI绘画工具Stable Diffusion的基础操作和进阶应用。全书以“项目—任务—实践”为主线，包含7个项目，覆盖Stable Diffusion全流程应用。项目1～4学习基础操作，让读者快速入门Stable Diffusion，掌握文生图核心参数、提示词语法与模型应用；项目5、项目6实现精准控制，让读者通过图生图、ControlNet、后期处理等功能实现精准控图与创意进阶；项目7聚焦AI创作落地，通过行业案例，让读者完成从使用技术到产出作品的完整闭环。本书在内容编写方面结构清晰、难点分散、循序渐进；在文字叙述方面言简意赅、重点突出；在实例选取方面具有代表性、艺术性和趣味性。本书可作为高等院校艺术设计、数字媒体等专业的教材，也可作为设计师、数字媒体从业人员和艺术爱好者的自学用书，还可作为相关行业的培训教材。王峰，江南大学教授、博导，*“新世纪优秀人才”；江苏省“333”高层次第二层次人才；国际信息处理联合会（IFIP）娱乐与计算技术委员会（WG14.7）工作组委员；中国美术家协会公共艺术艺委会副主任；全国城雕委艺术委员会委员；无锡市民间文艺家协会主席。国家社科基金艺术学重大项目《中国城市形象设计研究》首席专家；成果获全国美展铜奖、江苏省哲学社会科学优秀成果奖一等奖。项目1　Stable Diffusion快速入门 11.1　AIGC 与Stable Diffusion 21.1.1　AIGC 技术演进 21.1.2　Stable Diffusion 让AI 绘画走进每个人的计算机 31.1.3　Stable Diffusion 版本 51.1.4　Stable Diffusion 操作工具 61.2　安装Stable Diffusion WebUI 81.2.1　SD WebUI 配置要求 81.2.2　SD WebUI 的安装方式 9【课堂演练1】使用整合包安装SD WebUI 91.3　开始使用SD WebUI 121.3.1　为什么要使用SD WebUI 131.3.2　SD WebUI 布局 13【课堂演练2】生成第 一个图像 14【拓展演练】使用LiblibAI 在线生成图像 161.4　熟悉AI 绘世启动器 201.4.1　AI 绘世启动器的主要特性 211.4.2　AI 绘世启动器界面 211.5　课后实践 22项目2 Stable Diffusion文生图 232.1　设置文生图基本参数 242.1.1　设置采样参数 24【课堂演练1】针对不同场景设置采样参数 262.1.2　设置提示词引导系数 29【课堂演练2】验证提示词引导系数对图像生成的影响 302.1.3　设置图像尺寸 312.1.4　设置图像生成批次 32【课堂演练3】一次生成多个图像 332.2　通过随机数种子控制图像生成结果 342.2.1　什么是随机数种子 342.2.2　通过固定种子控制生成过程的随机性 34【课堂演练4】通过固定种子复制并微调图像 35【拓展演练1】批量生成风格统一的套图 352.2.3　使用变异随机种子生成可控变体 36【AI 实战1】实现建筑风格渐变 362.3　使用X/Y/Z 图表测试生成结果 382.3.1　了解X/Y/Z 图表 382.3.2　使用X/Y/Z 图表的方法 38【课堂演练5】使用X/Y/Z 图表进行二维测试 40【拓展演练2】使用X/Y/Z 图表进行三维测试 412.4　生成高质量图像 432.4.1　使用高分辨率修复功能进行高清精绘 43【课堂演练6】高清精绘写实人像 44【AI 实战2】固定种子结合高分辨率修复 452.4.2　使用Refiner 进行全局修图 47【课堂演练7】使用Refiner 提升产品展示效果 482.4.3　使用ADetailer 进行局部修复 49【AI 实战3】使用ADetailer 扩展修复面部和手部 502.5　课后实践 52项目3 Stable Diffusion 的提示词 543.1　掌握提示词的基本用法 553.1.1　进一步了解提示词 553.1.2　提示词编写规范 55【课堂演练1】熟悉SD WebUI 提示词管理主界面及其用法 563.1.3　提示词结构 603.1.4　反向提示词的使用 60【课堂演练2】使用反向提示词提升生成质量 613.2　活学活用提示词的语法 623.2.1　调整提示词权重 62【课堂演练3】调整画面元素比重：摄影特写 63【拓展演练1】调整画面元素和风格比重：油画风格摄影 643.2.2　提示词融合 65【课堂演练4】生成混色头发 66【AI 实战】创作印象派风景画 673.2.3　提示词打断 68【拓展演练2】绘制丝绸旗袍与金属配饰 693.3　提示词进阶 703.3.1　使用提示词矩阵筛选提示词 70【课堂演练5】测试未来都市中光影和环境联动的提示词 703.3.2　以图生文——反推提示词 71【课堂演练6】使用DeepBooru 反推提示词 72【课堂演练7】使用WD 1.4 标签器反推提示词 733.3.3　使用预设样式 74【拓展演练3】使用预设样式快速生图 743.4　课后实践 76项目4 Stable Diffusion模型 774.1　进一步了解Stable Diffusion的模型 784.1.1　模型体系 784.1.2　模型的下载和安装 784.2　使用Checkpoint 模型 794.2.1　Checkpoint 模型文件格式与命名 794.2.2　Checkpoint 模型的分类 804.2.3　Checkpoint 模型的使用方法 82【课堂演练1】管理大量的Checkpoint 模型 82【课堂演练2】生成2.5D 风格的图像 85【课堂演练3】基于国风模型生成古风人物肖像 86【拓展演练1】使用SDXL 加速版快速生成高清图像 874.3　使用外挂VAE 模型 904.3.1　为什么选择外挂VAE 模型 904.3.2　如何选择外挂VAE 模型 904.3.3　外挂VAE 模型的用法 91【课堂演练4】使用外挂VAE 模型修复图像 914.4　使用LoRA 模型 934.4.1　了解LoRA 模型 934.4.2　使用LoRA 模型的方法 93【课堂演练5】使用LoRA 模型创作盲盒风格作品 95【AI 实战1】组合使用LoRA 模型绘制水墨国画 96【拓展演练2】使用SDXL 架构的LoRA模型制作国风山水画 974.5　使用Embedding 模型 994.5.1　了解Embedding 模型 994.5.2　使用Embedding 模型的方法 99【AI 实战2】使用Embedding 模型修复和微调图像 1004.6　课后实践 102项目5 Stable Diffusion图生图 1035.1　图生图基本操作 1045.1.1　了解Stable Diffusion 图生图 104【课堂演练1】将写实人像转换为二次元风格 1065.1.2　设置重绘尺寸与缩放模式 1075.1.3　设置重绘幅度 109【课堂演练2】设置重绘幅度控制图像变化程度 109【拓展演练1】图生图的多次迭代 1105.2　局部重绘 1125.2.1　什么是局部重绘 112【课堂演练3】使用局部重绘功能为人物换脸 1125.2.2　设置蒙版参数 1145.2.3　使用柔和重绘 116【AI 实战1】使用柔和重绘功能更换材质 1175.3　图生图高级操作 1185.3.1　涂鸦重绘 118【课堂演练4】使用涂鸦重绘功能更换头发和衣服 1195.3.2　上传重绘蒙版 121【课堂演练5】使用RemoveBackground 扩展制作重绘蒙版 121【课堂演练6】使用上传重绘蒙版功能更换产品背景 123【拓展演练2】使用上传重绘蒙版功能精准去除画面元素 1255.3.3　批量处理 126【AI 实战2】使用批量处理功能进行模特换装 1275.4　课后实践 129项目6 Stable Diffusion进阶 1306.1　使用ControlNet 精准控图 1316.1.1　ControlNet 扩展的控制模型和预处理器 1316.1.2　ControlNet 使用流程 132【课堂演练1】使用ControlNet 基于线稿生成插画 1326.1.3　配置ControlNet 单元和参数 1346.1.4　了解ControlNet 控制类型 136【课堂演练2】使用InstructP2P 实现一词转换场景 137【课堂演练3】使用OpenPose 控制人物姿态 138【拓展演练1】通过修改骨骼姿势图改变人物姿态 140【AI 实战1】结合OpenPose 改进模特换装 141【课堂演练4】使用Canny 生成二次元角色 142【课堂演练5】使用Segmentation改变画风 144【拓展演练2】使用Segmentation替换画面元素 1456.1.5　ControlNet 组合 146【课堂演练6】双ControlNet 组合协同控图 1476.1.6　使用SDXL 架构的ControlNet模型 149【课堂演练7】使用一体化模型ControlNet Union 1506.2　图像放大 1526.2.1　使用放大脚本放大图像 152【课堂演练8】使用SD upscale脚本放大图像 153【课堂演练9】使用Ultimate SDupscale 脚本放大图像 1536.2.2　使用ControlNet 的Tile 确保图像放大质量 155【AI 实战2】联合使用放大脚本和ControlNet Tile 实现“低清重生” 1556.2.3　后期处理的图像放大功能 157【课堂演练10】使用后期处理的图像放大功能 1576.2.4　基于Tiled Diffusion 扩展的图像放大 158【课堂演练11】基于Tiled Diffusion放大生成4K高清图像 1586.3　后期优化与图像管理 1606.3.1　后期处理 1606.3.2　获取PNG 信息 1616.3.3　无边图像浏览 162【课堂演练12】使用无边图像浏览功能管理图像 1626.4　课后实践 165项目7 Stable Diffusion案例实战 1677.1　照片处理 168【AI 实战1】老照片修复与上色 168【AI 实战2】艺术照生成：个性化写真 170【AI 实战3】面部替换与编辑：AI 换脸 1727.2　艺术字与Logo 设计 175【AI 实战4】为书法作品增加特效 175【AI 实战5】设计Logo 1777.3　海报与插画设计 179【AI 实战6】设计宠物嘉年华海报 180【AI 实战7】制作儿童绘本插画 1817.4　电商设计 182【AI 实战8】更换电商产品场景 182【AI 实战9】使用AI 模特展示电商服装 1847.5　建筑与室内设计 187【AI 实战10】都市设计：从设计线稿到概念图 187【AI 实战11】室内设计：从毛坯房照片到精装效果图 1897.6　课后实践 191