AI魔法绘画：用Stable Diffusion挑战无限可能

本书以实际操作为导向，详细讲解基于Stable Diffusion进行AI绘画的完整学习路线，包括绘画技巧、图片生成、提示词编写、ControlNet插件、模型训练等，同时搭配了丰富的实际操作案例，在附录中还提供了常用提示词中英文对照表，涉及画质、环境、风格、人物、发型、表情、表情符号、眼睛、服装、裤袜与腿饰、鞋子、其他装饰和动作。整本书内容全面、详尽且深入浅出，实用性很强。

本书总计8章。第1章为Stable Diffusion AI绘画入门，带领读者认识AI绘画，介绍StableDiffusion界面并详解模型类型。第2章重点讲解如何使用Stable Diffusion生成AI图片，涉及文生图、图生图及局部重绘。第3、4、5、6章讲解常用模型（如Embedding、Hypernetwork、LoRA模型）及常用插件（如Dreambooth插件）的训练和使用方式，掌握这些内容后，可以做更多的个性化定制。第7章重点讲解ControlNet插件的使用方式，涉及姿态检测、线稿提取与上色、法线贴图、深度检测、毛边检测、线条检测、曝光度检测、语义分割、画风迁移、边缘检测及ControlNet插件的高级应用，掌握这些内容后，可以更精准地操作图片。第8章通过几个商业设计案例（如家具效果图、AI绘画与插图、AI宠物、原创IP角色、自媒体运营）为读者提供新的设计思路和工作方法。

本书读者无须具备任何软件编程基础，只需熟练操作计算机即可。本书适合设计及美术相关从业者、美术生、计算机技术爱好者，以及对AI绘画感兴趣的读者阅读。

——陈然

B站科普UP主，某教育培训公司课程研发负责人，天猫首届AIGC品牌数藏共创大赛“AI创形纪”特约创作者，拥有丰富的互联网及教育从业经验。在B站发布的“AI绘画魔法课堂”等视频广受网友好评。

l 精美全彩版面设计，让你一眼爱上本书，沉浸式进行AI绘画实战。

l 本书比网上的零散知识点更加系统且深入浅出，从初学者的角度一步一步进行AI绘画讲解，上手快、易学易懂。

l 本书以实际操作需要为导向，搭配了丰富的实际操作案例，非常实用，能第一时间掌握AI绘画方法。

l 作者会在B 站或者抖音上不定期更新教学视频，并重视读者的反馈，会对读者提出的问题、建议进行梳理与回复，并在本书后续版本中及时做出勘误与更新。

l 提供了常用提示词中英文对照表，涉及画质、环境、风格、人物、发型、表情、表情符号、眼睛、服装、裤袜与腿饰、鞋子、其他装饰和动作。读者通过参照该表，可以更便捷地编写提示词，实现自己想要的AI绘画效果。

--为什么写作本书--

随着AI 技术的飞速发展，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，生成式人工智能）在美术与设计领域有了重大突破。各类优质的AI 绘画作品与平台逐渐出现在大众的视野中，各大厂商也逐渐将AI 绘画引进自己的工作流程中。可以发现，AI 绘画已经成为未来的发展趋势。笔者斗胆编写本书，希望各位读者通过本书进行系统学习和实践，全面掌握AI 绘画这一技术，并将其应用于自己的生活和工作中。

本书以实际操作为导向，详细讲解基于Stable Diffusion 进行AI 绘画的完整学习路线，包括绘画技巧、图片生成、提示词编写、ControlNet 插件、模型训练等，同时搭配了丰富的实际操作案例，在附录中还提供了常用提示词中英文对照表，涉及画质、环境、风格、人物、发型、表情、表情符号、眼睛、服装、裤袜与腿饰、鞋子、其他装饰和动作。整本书内容全面、详尽且深入浅出，实用性极强。

--本书读者对象--

本书读者无须具备任何软件编程基础，只需熟练操作计算机即可。本书适合设计及美术相关从业者、美术生、计算机技术爱好者，以及对AI 绘画感兴趣的读者阅读。

读者可以通过AI 绘画生成日常所需的图片素材，或者通过模型训练生成个性化的图片素材，还可以通过AI 绘画插件生成AI 短视频；将AI 绘画引入自己的工作流程中，为自己带来更多的创作灵感，提高工作效率，同时提升自己的核心竞争力。

--本书特色--

本书特色如下。

l 本书整合了互联网上的零散知识点，并给出了明确的学习路线，内容详尽，图文并茂，能让初学者无障碍地学习。

l 本书以实际操作为导向，同时搭配了丰富的实际操作案例，非常实用。

l 为了让初学者快速入门，笔者会在B 站或者抖音上不定期更新教学视频，并且笔者会重视读者的反馈，会对读者提出的问题、建议进行梳理与回复，并在本书后续版本中及时做出勘误与更新。

l 在本书附录中提供了常用提示词中英文对照表，涉及画质、环境、风格、人物、发型、表情、表情符号、眼睛、服装、裤袜与腿饰、鞋子、其他装饰和动作。读者通过参照该表，可以更便捷地编写提示词，实现自己想要的AI绘画效果。

--学习建议--

因为本书以实际操作需要为导向，所以建议读者准备一台高配个人计算机，对于书中每一章的内容，都做大量练习来巩固，特别是第3、4、5、6 章。模型训练过程是纯黑盒式的，随机性很大且无法把控，要想训练出优质的模型，就必须积累大量经验。

也希望读者能举一反三，用书中的基础知识挑战无限可能。

--资源和勘误--

本书提供配套软件、插件及读者群，读者可以通过本书封底的“读者服务”获取这些资源。

读者在阅读本书的过程中有任何问题或者建议，都可以通过笔者的B 站或者抖音账号“陈二哈是个技术宅”进行反馈，也可以加入本书读者群进行沟通与反馈。笔者将十分感谢并重视读者的反馈，会对读者提出的问题、建议进行梳理与回复，并在本书后续版本中及时做出勘误与更新。

--致谢--

感谢电子工业出版社的张国霞编辑，她在本书成书过程中对笔者的指导、协助和鞭策，是本书得以完成的重要助力。

--第1章 Stable Diffusion AI 绘画入门 001--

1.1 认识AI 绘画 002

1.1.1 AI 的应用领域 002

1.1.2 AI 绘画简介 003

1.1.3 为什么要学习AI 绘画 008

1.2 Stable Diffusion 界面介绍 009

1.2.1 文生图界面 009

1.2.2 图生图界面 010

1.2.3 训练界面 010

1.2.4 设置界面 011

1.2.5 扩展界面 012

1.3 模型类型详解 013

1.3.1 底模型（Base Model） 014

1.3.2 Embedding 模型 014

1.3.3 Hypernetwork 模型 014

1.3.4 LoRA 模型 015

1.4 本章小结 016

--第2章 使用Stable Diffusion 生成图片 017--

2.1 文生图 018

2.1.1 快速生成我们的第一张AI 图片 018

2.1.2 编写正面提示词 018

2.1.3 编写负面提示词 020

2.1.4 提示词的语法规则 021

2.1.5 设置参数 022

2.1.6 案例1 ：国风少女 024

2.1.7 案例2 ：风景壁纸 026

2.2 图生图 027

2.2.1 上传底图 027

2.2.2 设置参数 028

2.2.3 案例：普通照片风格转换 029

2.3 局部重绘——画笔工具的使用 031

2.4 本章小结 033

--第3章 Embedding 模型训练——角色训练 037--

3.1 什么是AI 训练 038

3.2 Embedding 模型训练概述 039

3.3 基础设置 040

3.4 创建Embedding 模型 042

3.5 准备数据集 042

3.5.1 对数据集的基本要求 042

3.5.2 图像预处理 043

3.6 开始训练 046

3.6.1 训练参数详解 046

3.6.2 模型测试 048

3.7 本章小结 048

--第4章 Hypernetwork 模型训练——画风 049--

4.1 Hypernetwork 模型训练概述 050

4.2 基础设置 050

4.3 创建Hypernetwork 模型 053

4.4 数据集处理规范 053

4.4.1 对数据集的基本要求 054

4.4.2 图像预处理 054

4.5 开始训练 057

4.5.1 设置训练参数 057

4.5.2 模型测试 058

4.6 本章小结 058

--第5章 使用Dreambooth 插件训练大模型 059--

5.1 准备工作 060

5.2 开始训练 060

5.2.1 创建模型 060

5.2.2 参数填写 062

5.3 本章小结 072

--第6章 LoRA 模型训练——微调训练 073--

6.1 准备工作 074

6.2 对数据集的基本要求 078

6.3 图像预处理 079

6.4 数据标注 084

6.5 训练参数详解 088

6.6 模型测试 093

6.6.1 拟合度 100

6.6.2 模型的分层控制 101

6.6.3 分层调试 102

6.6.4 模型融合 105

6.7 本章小结 107

--第7章 ControlNet 插件的使用方式 109--

7.1 姿态检测（openpose） 111

7.2 线稿提取与上色（lineart） 114

7.3 法线贴图（normal_bae） 116

7.4 深度检测（depth_midas） 119

7.5 毛边检测（softedge_hed） 120

7.6 线条检测（M-LSD） 122

7.7 曝光度检测（scribble） 125

7.8 语义分割（Segmentation） 127

7.9 画风迁移（clip_vision） 129

7.10 边缘检测（Canny） 131

7.11 ControlNet 插件的高级应用 132

7.11.1 更精准的3D 场景重构 133

7.11.2 更精准的人物风格 135

7.11.3 更精准的光源控制 138

7.11.4 更精准的三视图 141

7.12 本章小结 142

--第8章 项目实战：将AI 绘画融入商业设计 143--

8.1 家具效果图 145

8.1.1 需求分析 145

8.1.2 定制设计方案 146

8.2 AI 插画与插图 153

8.2.1 需求分析 153

8.2.2 定制设计方案 154

8.2.3 应用场景 157

8.3 AI 宠物 161

8.3.1 需求分析 161

8.3.2 定制设计方案 162

8.3.3 包装与设计 167

8.4 原创IP 角色 167

8.4.1 需求分析 168

8.4.2 定制设计方案 169

8.4.3 应用场景 173

8.5 自媒体运营 175

8.5.1 需求分析 175

8.5.2 定制设计方案 177

8.5.3 案例一 177

8.5.4 案例二 179

8.5.5 案例三 182

8.6 本章小结 190

--附录A 常用提示词中英文对照表 193--

A.1 画质 194

A.2 环境 194

A.3 风格 195

A.4 人物 196

A.5 发型 197

A.6 表情 198

A.7 表情符号 199

A.8 眼睛 200

A.9 服装 201

A.10 裤袜与腿饰 202

A.11 鞋子 203

A.12 其他装饰 204

A.13 动作 205