Stable Diffusion AI绘画全面贯通：生成参数+提示词库+模型训练+插件扩展

第 1 章 从零入门：认识与安装Stable Diffusion    1
1.1 入门基础：认识与使用 Stable Diffusion    2
1.1.1 概念：什么是 Stable Diffusion       2
1.1.2 原理：Stable Diffusion 的 AI 绘画本质      3
1.1.3 试用：通过 Stable Diffusion 官网绘图    4
1.2 快速安装：配置与部署 Stable Diffusion    6
1.2.1 前提：Stable Diffusion 的配置要求       6
1.2.2 本地：在计算机上安装 Stable Diffusion    7
1.2.3 云端：在云平台上部署 Stable Diffusion     10
1.2.4 运行：快速一键启动 Stable Diffusion      12
1.2.5 页面：看懂 Stable Diffusion 的 WebUI     14
1.2.6 出图：用 Stable Diffusion 绘制第一张效果图片           16
第 2 章 生成参数：提升 AI 绘画的效果精美度      19
2.1 以文生图：通过文本描述生成图像    20
2.1.1 参数 1：迭代步数          20
2.1.2 参数 2：采样方法          22
2.1.3 参数 3：高分辨率修复      23
2.1.4 参数 4：图片尺寸          25
2.1.5 参数 5：总批次数与单批数量      27
2.1.6 参数 6：提示词引导系数      29
2.1.7 参数 7：随机数种子        31
2.1.8 参数 8：变异随机种子      34
2.1.9 参数 9：变异强度          36
2.1.10 参数 10：X/Y/Z 图表      39
2.2 以图生图：通过参考图片生成图像    43
2.2.1 参数 1：缩放模式          44
2.2.2 参数 2：重绘幅度          47
2.2.3 功能 1：涂鸦          50
2.2.4 功能 2：局部重绘          52
2.2.5 功能 3：涂鸦重绘          55
2.2.6 功能 4：上传重绘蒙版      58
第 3 章 提示词库：指定 AI 绘画的内容和元素        61
3.1 文本描述：用提示词实现文字成画    62
3.1.1 公式：正确书写提示词的模板       62
3.1.2 技巧 1：通过正向提示词绘图      62
3.1.3 技巧 2：通过反向提示词绘图      64
3.1.4 技巧 3：通过预设提示词绘图      65
3.2 语法格式：学会组合和应用提示词    68
3.2.1 格式 1：权重语法          69
3.2.2 格式 2：混合语法          69
3.2.3 格式 3：渐变语法          71
3.2.4 格式 4：交替验算语法      72
3.2.5 应用：提示词矩阵         73
3.3 反推技巧：从图像中反推出提示词    75
3.3.1 技巧 1：通过 CLIP 反推提示词     75
3.3.2 技巧 2：通过 DeepBooru 反推提示词      77
3.3.3 技巧 3：通过 Tagger 反推提示词    78
3.4 后期处理：快速缩放和修复图像    81
3.4.1 技巧 1：放大图像          81
3.4.2 技巧 2：修复模糊的人脸      83
3.4.3 技巧 3：优化人脸图像      84
3.4.4 技巧 4：批量处理图像      86
3.4.5 技巧 5：批量处理文件夹中的图像      87
第 4 章 模型训练：打造丰富多样的绘画风格        89
4.1 下载模型：掌握模型的两种安装方法    90
4.1.1 方法 1：通过 Stable Diffusion 启动器下载     90
4.1.2 方法 2：通过模型网站下载       92
4.2 使用模型：掌握不同模型的应用技巧    94
4.2.1 模型 1：大模型        94
4.2.2 模型 2：Embedding 模型      97
4.2.3 模型 3：Hypernetwork 模型        101
4.2.4 模型 4：VAE 模型         104
4.2.5 模型 5：Lora 模型         106
4.3 训练模型：优化 Stable Diffusion模型          113
4.3.1 技巧 1：合并模型        113
4.3.2 技巧 2：转换模型        116
4.3.3 技巧 3：创建嵌入式模型      117
4.3.4 技巧 4：图像预处理      118
4.3.5 技巧 5：训练模型        120
第 5 章 扩展插件：更加精准地控制出图效果      123
5.1 安装插件：掌握 ControlNet 和模型的配置流程         124
5.1.1 流程 1：更新 Stable Diffusion WebUI版本            124
5.1.2 流程 2：安装 ControlNet 插件      125
5.1.3 流程 3：下载 ControlNet 模型      126
5.2 控制类型：ControlNet 的控图技巧和使用场景         128
5.2.1 类型 1：Canny（硬边缘）      128
5.2.2 类型 2：MLSD（直线）       131
5.2.3 类型 3：NormalMap（法线贴图）    134
5.2.4 类型 4：OpenPose（姿态）        136
5.2.5 类型 5：Scribble/Sketch（涂鸦 / 草图）     139
5.2.6 类型 6：Segmentation（语义分割）    143
5.2.7 类型 7：Depth（深度）      147
5.2.8 类型 8：Inpaint（局部重绘）      149
5.3 其他插件：提升 AI 绘画的出图质量和效率         153
5.3.1 插件 1：自动翻译提示词      153
5.3.2 插件 2：优化与修复人脸      156
5.3.3 插件 3：精准控制物体颜色        158
5.3.4 插件 4：无损放大图像        161
5.3.5 插件 5：固定图像横纵比      164
第 6 章 综合案例：《唯美二次元动漫》      167
6.1 《唯美二次元动漫》效果展示      168
6.2 《唯美二次元动漫》制作流程      169
6.2.1 流程 1：输入提示词并选择合适的大模型            169
6.2.2 流程 2：更换为 SDXL 1.0 版本的大模型           171
6.2.3 流程 3：添加专用的 Lora 模型    172
6.2.4 流程 4：使用图生图功能控图      175
6.2.5 流程 5：生成并放大图像效果      179
第 7 章 综合案例：《小清新人像写真》      181
7.1 《小清新人像写真》效果展示      182
7.2 《小清新人像写真》制作流程      183
7.2.1 流程 1：使用写实类大模型        183
7.2.2 流程 2：添加摄影类提示词        184
7.2.3 流程 3：添加人像类 Lora 模型    186
7.2.4 流程 4：用 OpenPose 固定表情    187
7.2.5 流程 5：生成不同的表情效果      189
7.2.6 流程 6：更换画面的背景效果      192
7.2.7 流程 7：修复人物的脸部效果      193
7.2.8 流程 8：用 Tiled Diffusion 放大图像      196
第 8 章 综合案例：《化妆品包装设计》      199
8.1 《化妆品包装设计》效果展示      200
8.2 《化妆品包装设计》制作流程      201
8.2.1 流程 1：选择合适的大模型        201
8.2.2 流程 2：添加细节提示词      202
8.2.3 流程 3：添加专用 Lora 模型      204
8.2.4 流程 4：开启高分辨率修复功能    205
8.2.5 流程 5：使用 Depth 控制光影      207
第 9 章 综合案例：《时尚女装电商模特》      211
9.1 《时尚女装电商模特》效果展示      212
9.2 《时尚女装电商模特》制作流程      213
9.2.1 流程 1：制作骨骼姿势图      213
9.2.2 流程 2：选择合适的模型      215
9.2.3 流程 3：设置图生图生成参数      216
9.2.4 流程 4：使用 ControlNet 控图      217
9.2.5 流程 5：修复模特的脸部      220
9.2.6 流程 6：融合图像效果        222