CONTENTS
目錄
前言
第1章認識Stable Diffusion1
1.1主流AI繪畫工具1
1.2Stable Diffusion的獨特優勢2
1.2.1開源免費2
1.2.2本地部署2
1.2.3高度拓展性3
1.2.4內容無限制3
1.3Stable Diffusion的安裝3
1.3.1本地安裝3
1.3.2雲端安裝4
第2章Stable Diffusion
的基礎模型及原理8
2.1三大生成模型8
2.1.1CLIP模型8
2.1.2擴散模型9
2.1.3VAE模型10
2.25類特定模型10
2.2.1Checkpoint大模型10
2.2.2Embedding模型12
2.2.3Hypernetwork模型14
2.2.4LoRA模型16
2.2.5VAE模型18
第3章Stable Diffusion
文生圖21
3.1提示詞21
3.1.1提示詞功能23
3.1.2常用提示詞23
3.1.3提示詞語法30
3.1.4提示詞相關性34
3.2圖片采樣35
3.2.1采樣的基礎原理35
3.2.2采樣方法的比較與
選擇36
3.2.3采樣迭代步數37
3.3面部修復與高清修復功能38
3.3.1面部修復功能原理38
3.3.2面部修復效果對比38
3.3.3高清修復功能原理39
3.3.4高清修復效果對比40
3.3.5高清修復功能的
放大算法選擇41
3.4分辨率41
3.5生成批次與每批數量41
3.6隨機種子42
3.7差異隨機種子45
第4章Stable Diffusion
圖生圖47
4.1圖生圖47
4.1.1縮放模式48
4.1.2重繪幅度53
4.2繪圖53
4.3局部重繪56
4.3.1局部重繪實操56
4.3.2蒙版邊緣模糊度59
4.3.3蒙版模式59
4.3.4蒙版區域內容處理60
4.3.5重繪區域62
4.4局部重繪（手塗蒙版）63
4.4.1局部重繪（手塗蒙版）
實操63
4.4.2蒙版透明度66
4.5局部重繪（上傳蒙版）66
4.6批量處理72
第5章腳本75
5.1X/Y/Z plot75
5.1.1軸類型和值76
5.1.2參數設置80
5.2提示詞矩陣81
5.2.1語法81
5.2.2參數設置81
5.3批量載入提示詞82
第6章附加功能85
6.1單張圖像86
6.1.1縮放模式87
6.1.2放大算法87
6.2批量處理89
6.3從目錄進行批量處理90
6.4面部馬賽克修復還原91
6.4.1GFPGAN算法92
6.4.2CodeFormer算法93
6.5圖片信息提取93
6.6提示詞反推94
第7章常用插件擴展96
7.1ControlNet96
7.1.1ControlNet的安裝97
7.1.2參數設置98
7.2線條約束102
7.2.1Canny：硬邊緣
檢測102
7.2.2SoftEdge：軟邊緣
檢測105
7.2.3MLSD：直線檢測107
7.2.4Lineart：線稿提取109
7.2.5Scribble：塗鴉提取112
7.3深度約束115
7.4法線約束119
7.5色彩分布約束119
7.6姿勢約束122
7.6.1openpose：姿勢檢測
預處理器122
7.6.2openpose_hand：
姿勢和手勢檢測
預處理器124
7.6.3openpose_faceonly：
臉部特征檢測
預處理器124
7.6.4openpose_face：
姿勢和臉部特征
檢測預處理器125
7.6.5openpose_full：姿勢、
手勢和臉部特征檢測
預處理器126
7.6.6直接上傳姿勢圖127
7.6.7自主生成姿勢128
7.7內容約束131
7.8物品類型約束135
7.9分塊重采樣136
7.10局部重繪138
7.11指令修改139
7.12參數模式141
7.13Tag自動填充142
第8章Stable Diffusion的
商業化應用146
8.1遊戲行業的應用146
8.1.1寫實角色的
多視圖設計146
8.1.2角色的
多視圖設計149
8.1.3遊戲原畫生成151
8.1.4遊戲圖標設計153
8.2電商行業的應用154
8.2.1模特形像生成154
8.2.2指定模特面部特征155
8.2.3AI圖片高清放大156
8.3插畫行業的應用158
8.3.1線稿生成159
8.3.2線稿上色160
8.3.3圖書插圖生成163
8.3.4圖畫擴充163
8.4建築行業的應用168
8.4.1無線稿的室內設計169
8.4.2室內設計線稿生成169
8.4.3室內設計線稿上色171
8.4.4建築線稿生成173
8.4.5建築線稿上色174
8.5其他領域的應用176
8.5.1舊照片修復177
8.5.2圖片風格轉換178
第9章AI繪畫工具擴展：
Midjourney180
9.1Midjourney基礎知識180
9.2軟件注冊181
9.2.1注冊Discord181
9.2.2添加Midjourney
服務器184
9.2.3接入Midjourney
Bot186
9.3圖像生成方法188
9.3.1文生圖188
9.3.2圖生圖190

Preface
前言
為什麼要寫這本書
隨著技術的不斷進步，AI繪畫逐漸成為當代設計領域的一個重要分支，不僅挑戰了傳統設計的觀念和方式，還為設計師們提供了無限的可能性。
在新的時代背景下，Stable Diffusion作為一種強大的AI繪畫工具逐漸嶄露頭角。它以深度學習為基礎，通過神經網絡的學習和模擬，實現了對圖像的精細繪制和獨特表達。這本書對Stable Diffusion的原理和應用進行了詳細介紹，展示了它在遊戲、電商、插畫、建築等領域中的廣泛應用。設計師可以使用該技術生成創意概念，或者在原有設計中加入更加素；也可以針對產品設計和宣傳需求，快速生成大量視覺內容，大大提高工作效率。
總的來說，通過閱讀本書，讀者可以更深入地了解Stable Diffusion這個工具，掌握它在遊戲、電商、插畫、建築等領域中的應用，靈活地表達創意，在實踐中打開AI工具應用的大門。
讀者對像
對設計或者繪畫感興趣，但缺乏基礎技巧和經驗的人群。
對人工智能和機器學習等技術感興趣的人群。
本書特色
本書作者在網絡上享有較高聲譽，完成了國內第一個關於AI繪畫的繫統教程，走在國內AI繪畫商業應用的前沿，主持過多個大型AI公益項目。
作者在創作本書前在兩萬餘人的大型社群內充分進行了市場調研和信息搜集，確保本書內容能滿足初級讀者從認識到上手的切實需求。
如何閱讀本書
這是一本介紹Stable Diffusion基本功能和實戰運用的工具書。Stable Diffusion是一個非常有價值和潛力的工具，通過它，人們可以自由地發揮自己的想像力和創造力，將腦海中的畫面變成精美的圖像，從而激發更多的創造力和靈感。強大的功能、豐富的創意表達、高效的處理速度、廣泛的應用場景和良好的可擴展性，使得它成了一個非常受歡迎的AI繪畫工具。
本書從基礎知識入手，逐步介紹Stable Diffusion的各種功能和原理，包括文生圖、圖生圖、圖片高清放大、提示詞、腳本、ControlNet插件等。書中也涵蓋了各種商業領域的應用案例和技巧，涉及遊戲行業、電商行業、插畫行業、建築行業等。通過大量的實例和練習，讀者可以掌握Stable Diffusion的基本技能和高級技巧，從而更好地利用AI技術及工具進行創意表達和藝術創作。
作為一本工具書，本書盡量使用通俗易懂的語言，避免使用大量專業名詞，希望讀者能從本書開始嘗試學習使用AI工具，克服對AI技術的畏懼心理，擁抱新時代的發展。希望本書能為廣大讀者打開一扇窗，引導他們利用新興科技的力量為自己的生活與工作賦能。
勘誤和支持
AI技術的更新速度很快，本書內容如有缺漏，敬請諒解。同時歡迎各位讀者為本書勘誤或者提出寶貴意見，我的郵箱是3198877020@qq.com。
本書附贈詳細的視頻教程，以及常用提示詞清單等資料，下載鏈接為
https://pan.quark.cn/s/710e91a0700e
致謝
本書撰寫之初，國內還沒有一本關於AI繪畫工具的教程類圖書。懷著普及技術的初心，我開始了本書的寫作之旅。其間AI技術日新月異，短短幾個月間，我們使用的AI繪畫軟件就進行了兩次迭代，本書內容也隨之進行了重新構思與
修改。
在此，我要感謝我的團隊成員——楊芳芳、葛瑤、姜志威、錢寶年、宋凱月、李穎超，以及自然光工作室。他們的協作精神和專業知識為本書增添了巨大的價值，沒有他們就不會有這本書。
誠摯感謝！