书名：高等院校人工智能设计系列教材 Stable Diffusion AI艺术设计与绘画
书号：978-7-5198-9804-5
定价：65元
作者：俞浩萍,刘岚,梁伟
出版时间：2025-03-26
出版社：中国电力出版社
页码： 164    字数(千字)：303
开本：16开    版次：1    印次：1

品牌介绍

中国电力出版社成立于 1951 年，作为中国成立最早的中央科技出版社之一，曾隶属于水利电力部、能源部、电力工业部、国家电力公司，现为国家电网公司所属的科技出版社，在电气技术专业出版领域享有极高的声誉。该社作为以图书出版为主体，音像、电子出版物、期刊、网络出版共同发展的大型出版企业，以强大的出版资源和高素质的专业队伍，致力于向读者提供包括电力工程、电气工程、建筑工程、电子技术、信息技术、外语、大中专教材、家教等学科门类齐全的权威出版物，也竭力为广大师生提供精品教材，是教育部和北京市教委规划教材的出版基地之一。

产品特色

体现职业型院“重实用、重操作”，项目导入的特色。 1.内容重操作性：高校+企业共同参与，大量案例来自企业，使案例系统可用，并规避版权问题。遵循岗位工作过程，以目标任务、模块等为载体，突破传统的学科和知识体系，强调实践导向。 2.结构模块化：教材体例以项目模块为主，重实践导向和技能导向，每本书设置有单元总结、单元作业、思考拓展。 3.形态多样化：体现数字化与新形态。每本书中都有课件PPT链接、课程教案链接、他课程资源链接，有现场视频、图片、三维模型、多媒体课件和网络资源等。 4.编者团队多层级：所选作者均具有丰富的一线教学经验，每本书至少有一位副教授参与及把控。同时套书中有企业技术人员参与，以体现产学结合的高职教育特色。

内容介绍

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。
本书适用于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

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

目录
前言
第1章　Stable Diffusion基础
11 AI 基础 2
12 Stable Diffusion 介绍 3
121 配置要求 3
122 安装流程 5
123 云端部署平台 6
124 Web UI 界面 10
125 成像逻辑 11
13 设计案例：快速生成图 12
131 视觉传达设计 13
132 数字媒体设计 14
133 服装设计 14
134 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
21 文生图基本参数解读 18
211 文生图主要功能 18
212 迭代步数 18
213 采样方法 19
214 高分辨率修复 22
215 宽度与高度 23
216 总批次数与单批数量 23
217 提示词引导系数 24
22 随机数种子功能 24
221 随机数种子 24
222 变异随机种子 25
23 脚本 25
231 x/y/z 图表应用 26
232 提示词矩阵 28
233 从文本框或文件载入提示词 28
24 设计案例：文生图出图 29
241 二次元人物图 29
242 室内效果图 29
本章小结/ 课后练习 31
第3章　图生图设计
31 图生图基本参数解读 33
311 图生图主要功能 33
312 反推提示词 33
313 迭代步数 35
314 缩放模式 35
315 重绘幅度 35
316 图生图画风转换 37
32 局部重绘参数解读 39
321 局部重绘主要功能 39
322 蒙版边缘模糊度 39
323 蒙版模式 41
324 蒙版区域内容处理 41
325 重绘区域 41
33 其他重绘功能 42
331 涂鸦 42
332 涂鸦重绘 43
333 上传重绘蒙版 43
334 批量处理 45
34 设计案例：图生图出图 47
341 定制图像 47
342 更换服装色彩 47
343 更换墙面颜色 47
本章小结/ 课后练习 50
第4章　使用提示词
41 提示词基础 52
411 提示词输入区 52
412 正向提示词 52
413 反向提示词 53
414 保存与调用提示词 53
415 编辑预设提示词 55
42 提示词语法格式 57
421 提示词数量控制 57
422 提示词权重强弱 57
423 混合语法格式 59
424 渐变语法常用格式 60
43 设计案例：提示词出图 60
431 混合人物发色 63
432 混合科幻动物 63
433 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
51 大模型基础知识 68
511 模型介绍 68
512 下载并安装模型 68
513 切换模型 70
514 外挂VAE 模型 70
515 模型融合方法 71
52 Lora 使用方法 76
521 Lora 介绍 76
522 Lora 权重设置方法 76
523 Lora 混用 77
524 Lora 训练方法 78
53 设计案例：模型与Lora 出图 83
531 城市建筑效果图 83
532 运动鞋宣传海报 84
533 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
61 后期处理 88
611 处理单张图片 88
612 批量处理图片 91
613 批量处理文件夹 91
62 ControlNet 插件 92
621 ControlNet 插件下载与安装 92
622 ControlNet 操作界面 93
623 ControlNet 控制类型 95
63 其他扩展插件 108
631 语义分割 108
632 面部修复 112
633 分块放大 116
634 一键生成动图 117
635 真人视频转AI 119
64 设计案例：高级功能与插件出图 121
641 优化人物面部 121
642 线稿一键上色 121
643 人物姿态控制 124
644 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
71 视觉传达设计 132
711 写实摄影照片 132
712 商业插画设计 133
713 艺术字设计 134
72 数字媒体设计 136
721 真人照片生成二次元头像 136
722 25D 动漫人物 137
723 科幻场景设计 137
724 二维码特效设计 137
73 服装设计 141
731 服装模特试穿图设计 141
732 鞋子设计 143
733 箱包设计 143
74 建筑与环境设计 145
741 建筑线稿自动着色 145
742 室内空间设计 146
743 园林景观设计 149
75 工业设计 150
751 日用家电 150
752 交通工具 151
753 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