AI绘画(Stable Diffusion)喂饭级教程

AI绘画(Stable Diffusion)喂饭级教程

2022年8月,一款叫Stable
Diffusion的AI绘画软件开源发布,从此开启了AIGC在图像上的爆火发展时期

一年后的今天,率先学会SD的人,已经挖掘出了越来越多AI绘画有趣的玩法

从开始的AI美女、线稿上色、真人漫改、头像壁纸

到后来的AI创意字、AI艺术二维码、AI幻术等等

而之后伴随着技术的发展,还会出现更多玩法,以及更多机会

与此同时,我相信很多朋友看到别人生成出那些有趣的图片时,都想过自己亲自上手玩一下

但是碍于SD的操作复杂,又不得不放弃

没关系,我将会出一套SD的终极教程,不会有过多枯燥的原理讲解

而是用奶奶都能听懂的方式,手把手带大家把这个软件用起来(想要Stable
diffusion安装包的小伙伴可以在文末扫码,我给大家免费安排!)

01

AI绘画有多强大

今年AI绘画爆火,期间经过不断的迭代,AI绘画有了越来越多的玩法

下面先跟大家介绍一些比较常见,而且比较有趣的玩法

1.真人AI美女

2.二次元头像壁纸

用AI生成二次元图片

定制自己专属的二次元头像

3.线稿上色

4.商业模特

5.新奇玩法

AI绘画的玩法还有很多很多

例如创意字、艺术二维码、幻术图片等等

这些具体例子的制作方法都有教程,感兴趣的可以看看

02

AI绘画工具—SD

上面这么多的图片都是由一个AI绘画工具生成的,那就是–Stable Diffusion(简称“SD")

简单来说,Stable
Difusion(简称SD)就是一个AI自动生成图片的软件,通过我们输入文字,SD就能生成对应的一张图片,不再需要像以前一样要把图片“画”出来,或者是“拍”出来

03

SD安装教程

在正式开始学习SD之前,我们要先安装SD这个软件


SD安装包,大模型,lora,关键词还是入门的基础资料等,都给大家打包好了!需要的小伙伴文末扫码找我获取就行啦!

写在最后

感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具,具体看这里。

AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

在这里插入图片描述

一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

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二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!
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三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
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四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
在这里插入图片描述

### Stable Diffusion AI 绘画 关键词术语 #### 安装与入门 对于希望进入AI绘画领域的新手而言,获取合适的资源至关重要。Stable Diffusion提供了安装包以及一系列的学习材料,包括但不限于PDF文档和视频教程,旨在帮助用户从零基础开始全面掌握这一技术[^1]。 #### 提示词优化 为了更好地控制由Stable Diffusion生成的艺术作品的效果,使用者可以通过精确设置提示词来影响最终成果的质量。例如,在提示词后面加上`[0-1数值]`可以调节该词语在整个描述中的权重;比如,“FOREST, LOTS OF TREES AND STONES,[FLOWERS: 0.7]”。这种做法允许艺术家更加细致地定义他们期望的画面特征[^2]。 #### 正负向提示词的应用 当涉及到具体场景或风格的选择时,合理运用正向(`prompt`)和反向(`negative prompt`)提示词显得尤为重要。如果目标是避免某些不理想的输出结果,则可以在负面列表里添加相应的关键词。举例来说,要防止模型误解“cowboy shot”而产生穿着牛仔服饰的角色形象,可在负面提示中加入像“full body”或者“closeup”的选项,从而引导算法避开不必要的细节[^3]。 #### 实际应用案例分析 在实际应用场景方面,《AI 绘画 | Stable Diffusion 电商模特》一文中提到的技术可用于创建虚拟试衣间体验。通过对原始图像进行处理并提取服装轮廓作为蒙版,再利用此蒙版将新设计的衣服贴合到人体模型上,进而创造出逼真的展示效果。这种方法不仅提高了工作效率,也为消费者带来了更为直观的商品预览方式[^4]。 ```python # 示例代码用于说明如何加载稳定扩散库(假设存在这样的Python接口) from stable_diffusion import load_model, generate_image_with_prompts model = load_model('path_to_pretrained_weights') image = generate_image_with_prompts( positive_prompt="A beautiful forest with lots of trees and stones", negative_prompt="full body, closeup" ) ```
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