保姆级 Stable Diffusion 教程，看完这篇就够了！

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前言

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前言

2022 年 8 月，在美国科罗拉多州举办了一场新兴数字艺术家竞赛，一幅名为《太空歌剧院》的作品获得“数字艺术/数字修饰照片”类别的一等奖，神奇的是，该作品的作者并没有绘画基础，这幅画是他用 AI 生成的。

这一事件展示了 AI 在绘画领域惊人的创造力，让人们见识到，AI 作品不仅可以具有如此精心雕刻般的细节，还可以拥有独特的风格。更重要的是，创作者只要通过自然语言将创作需求描述清楚，就能借助 AI 生成高品质的作品。理想在这一刻照进了现实，这一重大突破让很多曾经拥有画家梦、艺术家梦的人热血沸腾！

什么是 AI 绘画呢？AI 绘画是指使用人工智能算法生成图像或绘画作品，它基于机器学习模型，可以接受不同的提示词、引导图等作为输入参数来生成各种风格和内容的视觉艺术品。比如，图 1 就是给 AI 输入提示词 a cute cat 得到的绘图结果。

所有的AI设计工具，安装包、模型和插件，都已经整理好了，👇获取~

那么如果随口说出几个指令就能画出好看的图画？那未来插画师、摄影师是不是不存在了？或者说没有学习过绘画的普通用户同样能创作出优质的绘画作品？

当然，前者在不同用户心中肯定都有不同的答案，但后者我可以告诉你是的。AI 绘画的大门正在为所有人敞开，而通往这扇门，我们就不得不提到一个优秀的绘图工具 Stable Diffusion。

1.什么是 Stable Diffusion

在当下流行的 AI 绘画工具中，Midjourney 和 Stable Diffusion 是风头最盛的，它们在产品策略上各有长处。

Midjourney 的优势在于它通过 Discord 来构建自己的 AI 绘画社区，这个策略一方面使得用户能够在社区互相学习提示词的使用技巧，从而激发用户的兴趣，刺激产品的传播；另一方面通过庞大的用户数量积累了独有的数据集，进而可以根据用户需求有针对性地训练模型并快速进行产品迭代，形成正反馈循环。

Stable Diffusion 的厉害之处在于它可以在运行于大多数配备有合适 GPU 的个人计算机上，而且，它开源了项目代码和模型权重。这样一来，开发者就可以在它的基础上进行二次开发、做插件、做工具，这就有了如今结合 Stable Diffusion 流行起来的 Stable Diffusion WebUI、LoRA、ControlNet 等开源项目。这就相当于给 Stable Diffusion 的发展增加了大量的盟友，极大地丰富了它的功能和特性。

对于想要使用 Stable Diffusion 来进行 AI 绘画的用户来说，开源意味着更大的灵活性和自由度，我们可以借助 Stable Diffusion 丰富的相关模型和扩展插件来满足我们自己独特的 AI 绘画创作需求，这也是我们选择介绍 Stable Diffusion 的重要原因之一。

Stable Diffusion 是一款在 2022 年发布的支持由文本生成图像的 AI 绘画工具，它主要用于根据文本描述生成对应图像的任务，也可以应用于其他任务，比如对原图像内的部分遮罩区域进行重绘的内补绘制功能（Inpainting）、在原图像外部范围进行延伸画图的外补绘制功能（Outpainting）、在提示词（Prompt）引导下基于输入图像生成新图像的图生图功能等。

2.Stable Diffusion 模型

Stable Diffusion 最核心的部分是它的模型，要理解 Stable Diffusion 所使用的潜在扩散模型背后的技术细节需要一定的算法基础，因此我们在这里只用尽量简要的语言介绍一下扩散模型的训练过程，帮助大家对它建立一个大概的印象。

(1) 扩散模型的训练需要先找到大量高质量的图像数据，训练时先进行正向扩散，即对每张图像按照高斯噪声公式逐步向数据中添加噪声，直到整张图像变成一张全是噪声的图像（噪声数据）。在这个训练的过程中，会记录所有步骤，然后用神经网络来反向学习噪声分布和数据分布之间的关系，即学习如何给一个全是噪声的图像降噪，生成一张高清图像，如图 2 所示：

图2 扩散模型训练过程

(2) 所有高质量图像都经过步骤 (1) 后，就会得到一个训练好的扩散模型，机器就可以通过噪声来对图像进行预测。这样一来，整个绘画的过程就是 AI 用一组随机噪声（随机数）来预测基于它们能画出一个什么样的图像，即从一堆凌乱的随机数中画出图像。这是一个大力出奇迹的过程，但厉害的是最终能产出清晰度非常高和细节较为完美的图像。

来欣赏几张 Stable Diffusion 生成的高质量图片吧~

从左往右港口；底下洞穴的水晶沉积物

从左往右甜美风小姐姐；二次元小姐姐

3.Stable Diffusion 的应用场景

Stable Diffusion 作为一款强大的 AI 绘画工具，可以用在哪些场景呢？

数字艺术创作。Stable Diffusion 作为一款 AI 绘画工具，可以辅助绘画工作者进行创作。例如，Stable Diffusion 结合图生图、ControlNet 等能力，可以根据艺术家的涂鸦或线稿，为作品自动上色或生成草稿，大大提高艺术创作的效率。
游戏设计。Stable Diffusion 可以辅助设计师设计游戏中的素材，如角色、场景、道具等。设计师只需要提供概念素材，Stable Diffusion 就可以生成多种不同风格的画面，然后设计师进行选择和修改即可，这样可以节省游戏素材设计的时间成本。
广告创意。Stable Diffusion 可以快速产生多种创意方案和视觉效果供广告人选择和融合，这可以有效地拓展创意设计的思路。
教育应用。Stable Diffusion 绘画工具也可以用于制作绘本，帮助学生学习绘画技巧。例如，Stable Diffusion 可以根据学生的绘画进度和水平提供个性化的绘画指导、练习和作业，这样可以增强学生的学习兴趣和体验。
定制商品。电商平台可以使用 Stable Diffusion 为用户定制各种商品，如衣服、手机壳等。用户只需要提供一张图片或概念素材，Stable Diffusion 就可以生成大量个性化设计方案以供选择，满足用户的个性化定制需求。
界面设计。Stable Diffusion 可以快速生成多种界面样式，供设计师参考，这样可以拓展设计师的创意，尤其在初期概念设计阶段非常有用。
室内设计。Stable Diffusion 还可以生成风格多样的室内装修方案，为设计师提供创意参考。同样，借助 Stable Diffusion 的能力，可以在初期快速给客户提供大量的选择，大大提升设计师的工作效率。

这里也只是列出了 Stable Diffusion 的一部分应用场景，随着相关技术的进步，Stable Diffusion 的应用场景还会越来越广泛，成为大家提高创造力和生产力的好帮手。当然，艺术创意和审美判断仍然需要人类的专业知识和审美眼光，只有人与机器更好地结合、互补，设计领域才可以发展得更好。

如此多应用场景，相信 Stable Diffusion 未来会被更多人使用并且满足更多人的需求，无论你是否会画画，学习使用这个工具会让你的工作效率倍增，且亲手实现自己脑海里的无限 idea。

关于AI绘画技术储备

学好 AI绘画不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 AI绘画还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 AI绘画学习资料，给那些想学习 AI绘画的小伙伴们一点帮助！

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一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
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文章来源于互联网:保姆级 Stable Diffusion 教程，看完这篇就够了！

2022 年 8月，在美国科罗拉多州举办了一场新兴数字艺术家竞赛，一幅名为《太空歌剧院》的作品获得“数字艺术/数字修饰照片”类别的一等奖，神奇的是，该作品的作者并没有绘画基础，这幅画是他用
AI 生成的。

这一事件展示了 AI
在绘画领域惊人的创造力，让人们见识到，AI
作品不仅可以具有如此精心雕刻般的细节，还可以拥有独特的风格。更重要的是，创作者只要通过自然语言将创作需求描述清楚，就能借助 AI
生成高品质的作品。理想在这一刻照进了现实，这一重大突破让很多曾经拥有画家梦、艺术家梦的人热血沸腾！

什么是 AI 绘画呢？AI
绘画是指使用人工智能算法生成图像或绘画作品，它基于机器学习模型，可以接受不同的提示词、引导图等作为输入参数来生成各种风格和内容的视觉艺术品。比如，图
1 就是给 AI 输入提示词 a cute cat 得到的绘图结果。

图 1 AI 绘画：a cute cat

那么如果随口说出几个指令就能画出好看的图画？那未来插画师、摄影师是不是不存在了？或者说没有学习过绘画的普通用户同样能创作出优质的绘画作品？

当然，前者在不同用户心中肯定都有不同的答案，但后者我可以告诉你是的。AI 绘画的大门正在为所有人敞开，而通往这扇门，我们就不得不提到一个优秀的绘图工具
Stable Diffusion。

1.什么是 Stable Diffusion

在当下流行的 AI 绘画工具中，Midjourney 和 Stable Diffusion 是风头最盛的，它们在产品策略上各有长处。

Midjourney 的优势在于它通过 Discord 来构建自己的 AI
绘画社区，这个策略一方面使得用户能够在社区互相学习提示词的使用技巧，从而激发用户的兴趣，刺激产品的传播；另一方面通过庞大的用户数量积累了独有的数据集，进而可以根据用户需求有针对性地训练模型并快速进行产品迭代，形成正反馈循环。

Stable Diffusion 的厉害之处在于它可以在运行于大多数配备有合适 GPU
的个人计算机上，而且，它开源了项目代码和模型权重。这样一来，开发者就可以在它的基础上进行二次开发、做插件、做工具，这就有了如今结合 Stable
Diffusion 流行起来的 Stable Diffusion WebUI、LoRA、ControlNet 等开源项目。这就相当于给 Stable
Diffusion 的发展增加了大量的盟友，极大地丰富了它的功能和特性。

对于想要使用 Stable Diffusion 来进行 AI 绘画的用户来说，开源意味着更大的灵活性和自由度，我们可以借助 Stable Diffusion
丰富的相关模型和扩展插件来满足我们自己独特的 AI 绘画创作需求，这也是我们选择介绍 Stable Diffusion 的重要原因之一。

Stable Diffusion 是一款在 2022 年发布的支持由文本生成图像的 AI
绘画工具，它主要用于根据文本描述生成对应图像的任务，也可以应用于其他任务，比如对原图像内的部分遮罩区域进行重绘的内补绘制功能（Inpainting）、在原图像外部范围进行延伸画图的外补绘制功能（Outpainting）、在提示词（Prompt）引导下基于输入图像生成新图像的图生图功能等。

2.Stable Diffusion 模型

Stable Diffusion 最核心的部分是它的模型，要理解 Stable Diffusion
所使用的潜在扩散模型背后的技术细节需要一定的算法基础，因此我们在这里只用尽量简要的语言介绍一下扩散模型的训练过程，帮助大家对它建立一个大概的印象。

(1)
扩散模型的训练需要先找到大量高质量的图像数据，训练时先进行正向扩散，即对每张图像按照高斯噪声公式逐步向数据中添加噪声，直到整张图像变成一张全是噪声的图像（噪声数据）。在这个训练的过程中，会记录所有步骤，然后用神经网络来反向学习噪声分布和数据分布之间的关系，即学习如何给一个全是噪声的图像降噪，生成一张高清图像，如图
2 所示：

图2 扩散模型训练过程

(2) 所有高质量图像都经过步骤 (1) 后，就会得到一个训练好的扩散模型，机器就可以通过噪声来对图像进行预测。这样一来，整个绘画的过程就是 AI
用一组随机噪声（随机数）来预测基于它们能画出一个什么样的图像，即从一堆凌乱的随机数中画出图像。这是一个大力出奇迹的过程，但厉害的是最终能产出清晰度非常高和细节较为完美的图像。

来欣赏几张 Stable Diffusion 生成的高质量图片吧~

从左往右港口；底下洞穴的水晶沉积物

从左往右甜美风小姐姐；二次元小姐姐

3.Stable Diffusion 的应用场景

Stable Diffusion 作为一款强大的 AI 绘画工具，可以用在哪些场景呢？

数字艺术创作。Stable Diffusion 作为一款 AI 绘画工具，可以辅助绘画工作者进行创作。例如，Stable Diffusion 结合图生图、ControlNet 等能力，可以根据艺术家的涂鸦或线稿，为作品自动上色或生成草稿，大大提高艺术创作的效率。
游戏设计。Stable Diffusion 可以辅助设计师设计游戏中的素材，如角色、场景、道具等。设计师只需要提供概念素材，Stable Diffusion 就可以生成多种不同风格的画面，然后设计师进行选择和修改即可，这样可以节省游戏素材设计的时间成本。
广告创意。Stable Diffusion 可以快速产生多种创意方案和视觉效果供广告人选择和融合，这可以有效地拓展创意设计的思路。
教育应用。Stable Diffusion 绘画工具也可以用于制作绘本，帮助学生学习绘画技巧。例如，Stable Diffusion 可以根据学生的绘画进度和水平提供个性化的绘画指导、练习和作业，这样可以增强学生的学习兴趣和体验。
定制商品。电商平台可以使用 Stable Diffusion 为用户定制各种商品，如衣服、手机壳等。用户只需要提供一张图片或概念素材，Stable Diffusion 就可以生成大量个性化设计方案以供选择，满足用户的个性化定制需求。
界面设计。Stable Diffusion 可以快速生成多种界面样式，供设计师参考，这样可以拓展设计师的创意，尤其在初期概念设计阶段非常有用。
室内设计。Stable Diffusion 还可以生成风格多样的室内装修方案，为设计师提供创意参考。同样，借助 Stable Diffusion 的能力，可以在初期快速给客户提供大量的选择，大大提升设计师的工作效率。

这里也只是列出了 Stable Diffusion 的一部分应用场景，随着相关技术的进步，Stable Diffusion
的应用场景还会越来越广泛，成为大家提高创造力和生产力的好帮手。当然，艺术创意和审美判断仍然需要人类的专业知识和审美眼光，只有人与机器更好地结合、互补，设计领域才可以发展得更好。

如此多应用场景，相信 Stable Diffusion
未来会被更多人使用并且满足更多人的需求，无论你是否会画画，学习使用这个工具会让你的工作效率倍增，且亲手实现自己脑海里的无限 idea。

4.保姆级Stable Diffusion教程（可分享电子版文末领取）

这是一本为零基础读者量身打造的 Stable Diffusion
“喂饭版”教程。读完就可以上手操作，帮助你快速掌握新技能。不论是做设计、做自媒体还是改图、修图，通通一本书就能搞定！

作者：关键帧

秉承着让大家都能入门学习的理念，作者说：“决不让一位读者卡在安装上！”不管你是什么操作系统，都可以找到对应的安装指导，给大家一个丝滑的入门体验。

全书分为 5 章，包含 Stable Diffusion
的各种使用方法，文生图，只需你来描述它就可以画，同时熟悉界面组成。提示词技巧更是满满干货，作者剖析语法与结构，提供现成可参考的提示词。

还可以局部重绘，给小猫戴上帽子、把手里的苹果换成梨子。给模糊图片修复磨皮：再也不用受困于低分辨率图片啦！更可以从图片中反推出提示词：海量图片均是我的提示词素材。扩展配置，进阶技巧，常用的技能都在这里！

只要掌握创作的底层逻辑和行之有效的方法，Stable Diffusion 绝对可以助你提升工作效率。一键搞定批量渲染，快速确定风格调性，不再人工试错！

作者介绍

关键帧，中科院博士，前阿里巴巴技术专家，公众号“关键帧
Keyframe”主理人，长期从事互联网内容领域基础技术和业务研发及管理工作，热爱系统性分享行业技术经验并广受粉丝好评，热衷于探索 AIGC
技术发展和业务落地，对 AIGC 业务前景有着独特的洞察。

大咖推荐

这本 Stable Diffusion 入门书覆盖内容非常全面，文字通俗易懂，图文并茂，是市面上不可多得的关于 Stable Diffusion
的实操大全，是平面设计工作者和业余绘图爱好者的好帮手。

——易子立，南京大学副教授，图像生成算法 DualGAN 第一作者
《零基础玩转 Stable Diffusion》是一把开启 AI 绘画世界大门的钥匙。作者以实用为核心，分步骤教你如何本地部署并运用 Stable
Diffusion，使艺术创作更加自由和高效。本书不仅是艺术爱好者的新宠，也是设计师提升工作效率的利器。让我们一起跟随作者，探索 AI 绘画的无限未来！
——Reynold，公众号“互联网 er 的早读课”主理人
本书从零开始，详细介绍了 Stable Diffusion 的基本概念以及必须掌握的各种丰富设置参数，读者如能按照本书一步步实践，必能熟练掌握 Stable
Diffusion 这一强大而免费的 AI 绘画工具。
——城主，公众号“Web3天空之城”主理人
初次涉足 AI 绘画领域，在寻求一本入门书时，一次偶然的机会让我遇到了这本通俗易懂的 Stable Diffusion
教程。在看完几页后，我发现该书对零基础同学非常友好，于是将它推荐给大家。本书介绍基础概念和实际技巧，是你走进 AI 绘画世界的不二之选！
——贾文博，公众号“壹念视觉”主理人
本书以简明实用为特色，“手把手”带领读者探索Stable Diffusion。书中的实用操作指南和丰富的示例可以让大家快速掌握
AI绘画技巧。对所有对AI绘画感兴趣的人来说，这是一份不容错过的AI 绘画入门指南，它将带你进入一个充满创意和惊喜的艺术世界！
——冯振，《OpenCV 4 快速入门》作者，公众号“小白学视觉“主理人
当艺术的奇妙之门向我们敞开，无论你是初涉绘画的新手还是想要提高技能的绘画爱好者，这本《零基础玩转 Stable Diffusion》都将成为你探索 AI
绘画创作世界的“灵魂伴侣”。
—— @Jack Cui
随着人工智能技术的普及，AI绘图越来越受到人们的重视，特别是在绘图设计领域中。本书从最基础的软件安装开始，通过大量实操案例，全方位介绍免费AI绘图工具Stable
Diffusion的各种使用方法，帮助大家快速掌握AI绘图，相信这本书会是广大AI绘图学习者的福音。
——宁海涛，公众号“DataCharm”主理人，畅销书《科研论文配图绘制指南——基于 Python》作者
这是一本通俗易懂的 AI 绘画实战书，作者以简明干练的写作方式，为读者揭开 AIGC 的一层层神秘面纱。通过阅读本书，你将全面深刻地掌握 Stable
Diffusion 绘图软件的部署和使用方法，书中的案例也将从多角度提升你的 AI 绘画实战能力。
—— @致敬大神
从零开始探索AI 绘画，必定要有一本好书伴身，相信每一位朋友都能通过这本书体会到 AI 世界的魅力！
—— @娜乌斯嘉，AI绘画博主

针对各位AIGC初学者，这里列举了一条完整的学习计划，感兴趣的可以阅读看看，希望对你的学习之路有所帮助，废话不多说，进入正题：

目标应该是这样的：

第一阶段（30天）：AI-GPT从入门到深度应用

该阶段首先通过介绍AI-GPT从入门到深度应用目录结构让大家对GPT有一个简单的认识，同时知道为什么要学习GPT使用方法。然后我们会正式学习GPT深度玩法应用场景。

———–

GPT的定义与概述
GPT与其他AI对比区别
GPT超强记忆力体验
万能GPT如何帮你解决一切问题？
GPT表达方式优化
GPT多类复杂应用场景解读
3步刨根问底获取终极方案
4步提高技巧-GPT高情商沟通
GPT深度玩法应用场景
GPT高级角色扮演-教学老师
GPT高级角色扮演-育儿专家
GPT高级角色扮演-职业顾问
GPT高级角色扮演-专业私人健身教练
GPT高级角色扮演-心理健康顾问
GPT高级角色扮演-程序UX/UI界面开发顾问
GPT高级角色扮演-产品经理
GPT高级技巧-游戏IP角色扮演
GPT高级技巧-文本冒险游戏引导
GPT实操练习-销售行业
GPT实操练习-菜谱推荐
GPT实操练习-美容护肤
GPT实操练习-知识问答
GPT实操练习-语言学习
GPT实操练习-科学减脂
GPT实操练习-情感咨询
GPT实操练习-私人医生
GPT实操练习-语言翻译
GPT实操练习-作业辅导
GPT实操练习-聊天陪伴
GPT实操练习-育儿建议
GPT实操练习-资产配置
GPT实操练习-教学课程编排
GPT实操练习-活动策划
GPT实操练习-法律顾问
GPT实操练习-旅游指南
GPT实操练习-编辑剧本
GPT实操练习-面试招聘
GPT实操练习-宠物护理和训练
GPT实操练习-吸睛爆款标题生成
GPT实操练习-自媒体爆款软件拆解
GPT实操练习-自媒体文章创作
GPT实操练习-高效写作推广方案
GPT实操练习-星座分析
GPT实操练习-原创音乐创作
GPT实操练习-起名/解梦/写诗/写情书/写小说
GPT提升工作效率-Word关键字词提取
GPT提升工作效率-Word翻译实现
GPT提升工作效率-Word自动填写、排版
GPT提升工作效率-Word自动纠错、建议
GPT提升工作效率-Word批量生产优质文章
GPT提升工作效率-Excel自动化实现数据计算、分析
GPT提升工作效率-Excel快速生成、拆分及合并实战
GPT提升工作效率-Excel生成复杂任务实战
GPT提升工作效率-Excel用Chat Excel让效率起飞
GPT提升工作效率–PPT文档内容读取实现
GPT提升工作效率–PPT快速批量调整PPT文档
GPT提升工作效率-文件批量创建、复制、移动等高效操作
GPT提升工作效率-文件遍历、搜索等高效操作
GPT提升工作效率-邮件自动发送
GPT提升工作效率-邮件自动回复
GPT接入QQ与QQ群实战
GPT接入微信与微信群实战
GPT接入QQ与VX多用户访问实战
GPT接入工具与脚本部署实战

第二阶段（30天）：AI-绘画进阶实战

该阶段我们正式进入AI-绘画进阶实战学习，首先通过了解AI绘画定义与概述，AI绘画的应用领域，PAI绘画与传统绘画的区别，AI绘画的工具分类介绍的基本概念，以及AI绘画工具Midjourney、Stable Diffusion的使用方法，还有AI绘画插件和模板的使用为我们接下来的实战设计学习做铺垫。

———–
AI绘画定义与概述
AI绘画的应用领域
AI绘画与传统绘画的区别
AI绘画的工具分类介绍
AI绘画工具-Midjourney
AI绘画工具-百度文心一格
AI绘画工具-SDWebUI
AI绘画工具-Vega AI
AI绘画工具-微信中的AI绘画小程序
Midjourney学习-Discord账号的注册
Midjourney Bot界面讲解
Midjourney提示词入门
Midjourney高级提示词
Midjourney版本参数学解读
Midjourney功能参数
Midjourney上采样参数
AI绘画组合应用1-Midjourney + GPT
AI绘画组合应用2-Stable Diffusion + GPT
AI绘画组合应用3-AI绘画+ GPT +小红书
AI绘画组合应用4-AI绘画+ GPT +抖音
AI绘画组合应用5-AI绘画+ GPT +公众号
AI绘画组合应用6-AI绘画+ GPT + AI视频
AI绘画组合应用7-AI绘画+ GPT + 小说人物/场景
AI绘画设计-Logo设计
AI绘画设计-套用万能公式
AI绘画设计-引用艺术风格
AI绘画设计-GPT加速设计方案落地
AI绘画设计-Vega AI渲染线稿生成设计
AI绘画设计-摄影
AI绘画设计-头像设计
AI绘画设计-海报设计
AI绘画设计-模特换装
AI绘画设计-家具设计
AI绘画设计-潘顿椅设计
AI绘画设计-沙发设计
AI绘画设计-电视柜设计
AI绘画设计-包装设计的提示词构思

第三阶段（30天）：AI-视频高段位

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份AIGC副业相关的工作，比如电商运营、原画设计、美工、安全分析等岗位；如果新媒体运营学的好，还可以从各大自媒体平台收获平台兼职收益。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

———–
AI视频定义与概述
AI视频制作-方案与创新
AI视频制作-各种工具实操
AI视频制作-美学风格(油画/插画/日漫/水墨)
AI视频制作-形象设定(人物形象服装/造型/表情)
AI视频画面特效处理
AI视频画面拼接
AI视频画面配音
AI视频画面包装
AI视频锁定人物逐一精修
多种表情动作/情节
动态模型转换-视频内部元素关键帧
动态模型转换-图像整体运动
动态模型转换-虚拟人
动态模型转换-表面特效
AI自媒体视频-深问GPT，获取方案
AI自媒体视频-风格设置(诗歌/文言文等)
AI自媒体视频-各行业创意视频设计思路
AI视频风格转换
AI视频字数压缩
AI视频同类型衍生
AI视频Pormpt公式

第四阶段（20天）：AI-虚拟数字人课程

———–
AI数字人工具简介
AI工作台界面功能展示及介绍
AI数字人任务确定
AI数字人素材准备
AI知识、语料的投喂
AI模型训练
AI训练成果展示及改进
AI数字人直播系统工具使用
AI人物在各平台直播
AI数字人在OBS平台直播

第五阶段（45天以上）：AIGC-多渠道变现课程

该阶段是项目演练阶段，大家通过使用之前学习过的AIGC基础知识，项目中分别应用到了新媒体、电子商务等岗位能帮助大家在主流的新媒体和电商平台引流和带货变现。

———–

AI-小红书引流变现
AI-公众号引流变现
AI-知乎引流变现
AI-抖音引流/带货变现
AI-写作变现
AI-B站引流变现
AI-快手引流变现
AI-百家号引流变现
AI-制作素材模板出售变现
AI-周边定制变现
AI-手机壳图案定制变现
AI-周边产品定制变现
AI-服装图案定制变现
AI-个性头像定制变现
AI-起号与知识付费变现
AI-实现淘宝销售变现

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名AIGC的正确特征了。

这份完整版的AIGC资料我已经打包好，需要的点击下方二维码，即可前往免费领取！

文章来源于互联网:保姆级 Stable Diffusion 教程，看完这篇就够了！

相关推荐: Stable Diffusion 2.1-Realistic 模型安装与使用教程

Stable Diffusion 2.1-Realistic 模型安装与使用教程 stable-diffusion-2-1-realistic 项目地址: htt ps://gitcode.com/mirrors/friedrichor/stable-diffu…

2022 年 8 月，在美国科罗拉多州举办了一场新兴数字艺术家竞赛，一幅名为《太空歌剧院》的作品获得“数字艺术/数字修饰照片”类别的一等奖，神奇的是，该作品的作者并没有绘画基础，这幅画是他用 AI 生成的。

这一事件展示了 AI 在绘画领域惊人的创造力，让人们见识到，AI 作品不仅可以具有如此精心雕刻般的细节，还可以拥有独特的风格。更重要的是，创作者只要通过自然语言将创作需求描述清楚，就能借助 AI 生成高品质的作品。理想在这一刻照进了现实，这一重大突破让很多曾经拥有画家梦、艺术家梦的人热血沸腾！

什么是 AI 绘画呢？AI 绘画是指使用人工智能算法生成图像或绘画作品，它基于机器学习模型，可以接受不同的提示词、引导图等作为输入参数来生成各种风格和内容的视觉艺术品。比如，图 1 就是给 AI 输入提示词 a cute cat 得到的绘图结果。

图 1 AI 绘画：a cute cat

那么如果随口说出几个指令就能画出好看的图画？那未来插画师、摄影师是不是不存在了？或者说没有学习过绘画的普通用户同样能创作出优质的绘画作品？

当然，前者在不同用户心中肯定都有不同的答案，但后者我可以告诉你是的。AI 绘画的大门正在为所有人敞开，而通往这扇门，我们就不得不提到一个优秀的绘图工具 Stable Diffusion。

1.什么是 Stable Diffusion

在当下流行的 AI 绘画工具中，Midjourney 和 Stable Diffusion 是风头最盛的，它们在产品策略上各有长处。

Midjourney 的优势在于它通过 Discord 来构建自己的 AI 绘画社区，这个策略一方面使得用户能够在社区互相学习提示词的使用技巧，从而激发用户的兴趣，刺激产品的传播；另一方面通过庞大的用户数量积累了独有的数据集，进而可以根据用户需求有针对性地训练模型并快速进行产品迭代，形成正反馈循环。

Stable Diffusion 的厉害之处在于它可以在运行于大多数配备有合适 GPU 的个人计算机上，而且，它开源了项目代码和模型权重。这样一来，开发者就可以在它的基础上进行二次开发、做插件、做工具，这就有了如今结合 Stable Diffusion 流行起来的 Stable Diffusion WebUI、LoRA、ControlNet 等开源项目。这就相当于给 Stable Diffusion 的发展增加了大量的盟友，极大地丰富了它的功能和特性。

对于想要使用 Stable Diffusion 来进行 AI 绘画的用户来说，开源意味着更大的灵活性和自由度，我们可以借助 Stable Diffusion 丰富的相关模型和扩展插件来满足我们自己独特的 AI 绘画创作需求，这也是我们选择介绍 Stable Diffusion 的重要原因之一。

2.Stable Diffusion 模型

Stable Diffusion 最核心的部分是它的模型，要理解 Stable Diffusion 所使用的潜在扩散模型背后的技术细节需要一定的算法基础，因此我们在这里只用尽量简要的语言介绍一下扩散模型的训练过程，帮助大家对它建立一个大概的印象。

(1) 扩散模型的训练需要先找到大量高质量的图像数据，训练时先进行正向扩散，即对每张图像按照高斯噪声公式逐步向数据中添加噪声，直到整张图像变成一张全是噪声的图像（噪声数据）。在这个训练的过程中，会记录所有步骤，然后用神经网络来反向学习噪声分布和数据分布之间的关系，即学习如何给一个全是噪声的图像降噪，生成一张高清图像，如图 2 所示：

图2 扩散模型训练过程

(2) 所有高质量图像都经过步骤 (1) 后，就会得到一个训练好的扩散模型，机器就可以通过噪声来对图像进行预测。这样一来，整个绘画的过程就是 AI 用一组随机噪声（随机数）来预测基于它们能画出一个什么样的图像，即从一堆凌乱的随机数中画出图像。这是一个大力出奇迹的过程，但厉害的是最终能产出清晰度非常高和细节较为完美的图像。

来欣赏几张 Stable Diffusion 生成的高质量图片吧~

从左往右港口；底下洞穴的水晶沉积物

从左往右甜美风小姐姐；二次元小姐姐

3.Stable Diffusion 的应用场景

Stable Diffusion 作为一款强大的 AI 绘画工具，可以用在哪些场景呢？

数字艺术创作。Stable Diffusion 作为一款 AI 绘画工具，可以辅助绘画工作者进行创作。例如，Stable Diffusion 结合图生图、ControlNet 等能力，可以根据艺术家的涂鸦或线稿，为作品自动上色或生成草稿，大大提高艺术创作的效率。
游戏设计。Stable Diffusion 可以辅助设计师设计游戏中的素材，如角色、场景、道具等。设计师只需要提供概念素材，Stable Diffusion 就可以生成多种不同风格的画面，然后设计师进行选择和修改即可，这样可以节省游戏素材设计的时间成本。
广告创意。Stable Diffusion 可以快速产生多种创意方案和视觉效果供广告人选择和融合，这可以有效地拓展创意设计的思路。
教育应用。Stable Diffusion 绘画工具也可以用于制作绘本，帮助学生学习绘画技巧。例如，Stable Diffusion 可以根据学生的绘画进度和水平提供个性化的绘画指导、练习和作业，这样可以增强学生的学习兴趣和体验。
定制商品。电商平台可以使用 Stable Diffusion 为用户定制各种商品，如衣服、手机壳等。用户只需要提供一张图片或概念素材，Stable Diffusion 就可以生成大量个性化设计方案以供选择，满足用户的个性化定制需求。
界面设计。Stable Diffusion 可以快速生成多种界面样式，供设计师参考，这样可以拓展设计师的创意，尤其在初期概念设计阶段非常有用。
室内设计。Stable Diffusion 还可以生成风格多样的室内装修方案，为设计师提供创意参考。同样，借助 Stable Diffusion 的能力，可以在初期快速给客户提供大量的选择，大大提升设计师的工作效率。

这里也只是列出了 Stable Diffusion 的一部分应用场景，随着相关技术的进步，Stable Diffusion 的应用场景还会越来越广泛，成为大家提高创造力和生产力的好帮手。当然，艺术创意和审美判断仍然需要人类的专业知识和审美眼光，只有人与机器更好地结合、互补，设计领域才可以发展得更好。

如此多应用场景，相信 Stable Diffusion 未来会被更多人使用并且满足更多人的需求，无论你是否会画画，学习使用这个工具会让你的工作效率倍增，且亲手实现自己脑海里的无限 idea。

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

1.stable diffusion安装包

随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，比如制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。

最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。

2.stable diffusion视频合集

我们在学习的时候，往往书籍源码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，一步步带你入坑stable diffusion，科学有趣才能更方便的学习下去。

3.stable diffusion模型下载

stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则需要通过使用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。

4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

5.SD从0到落地实战演练

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。

这份完整版的stable diffusion资料我已经打包好，需要的点击下方插件，即可前往免费领取！

文章来源于互联网:保姆级 Stable Diffusion 教程，看完这篇就够了！

相关推荐: Stable Diffusion系列（三）：网络分类与选择

网络分类当使用SD webui绘图时，为了提升绘图质量，可以多种网络混合使用，可选的网络包括了模型、VAE、超网络、Lora和嵌入。其中，模型就是我们所熟知的最核心的生成图片的稳定扩散模型，不需要额外的文件就可以直接运行，大小也最大，通常在2GB以上。而…

2022 年 8 月，在美国科罗拉多州举办了一场新兴数字艺术家竞赛，一幅名为《太空歌剧院》的作品获得“数字艺术/数字修饰照片”类别的一等奖，神奇的是，该作品的作者并没有绘画基础，这幅画是他用 AI 生成的。

这一事件展示了 AI 在绘画领域惊人的创造力，让人们见识到，AI 作品不仅可以具有如此精心雕刻般的细节，还可以拥有独特的风格。更重要的是，创作者只要通过自然语言将创作需求描述清楚，就能借助 AI 生成高品质的作品。理想在这一刻照进了现实，这一重大突破让很多曾经拥有画家梦、艺术家梦的人热血沸腾！

什么是 AI 绘画呢？AI 绘画是指使用人工智能算法生成图像或绘画作品，它基于机器学习模型，可以接受不同的提示词、引导图等作为输入参数来生成各种风格和内容的视觉艺术品。比如，图 1 就是给 AI 输入提示词 a cute cat 得到的绘图结果。

图 1 AI 绘画：a cute cat

那么如果随口说出几个指令就能画出好看的图画？那未来插画师、摄影师是不是不存在了？或者说没有学习过绘画的普通用户同样能创作出优质的绘画作品？

当然，前者在不同用户心中肯定都有不同的答案，但后者我可以告诉你是的。AI 绘画的大门正在为所有人敞开，而通往这扇门，我们就不得不提到一个优秀的绘图工具 Stable Diffusion。

1.什么是 Stable Diffusion

在当下流行的 AI 绘画工具中，Midjourney 和 Stable Diffusion 是风头最盛的，它们在产品策略上各有长处。

Midjourney 的优势在于它通过 Discord 来构建自己的 AI 绘画社区，这个策略一方面使得用户能够在社区互相学习提示词的使用技巧，从而激发用户的兴趣，刺激产品的传播；另一方面通过庞大的用户数量积累了独有的数据集，进而可以根据用户需求有针对性地训练模型并快速进行产品迭代，形成正反馈循环。

Stable Diffusion 的厉害之处在于它可以在运行于大多数配备有合适 GPU 的个人计算机上，而且，它开源了项目代码和模型权重。这样一来，开发者就可以在它的基础上进行二次开发、做插件、做工具，这就有了如今结合 Stable Diffusion 流行起来的 Stable Diffusion WebUI、LoRA、ControlNet 等开源项目。这就相当于给 Stable Diffusion 的发展增加了大量的盟友，极大地丰富了它的功能和特性。

对于想要使用 Stable Diffusion 来进行 AI 绘画的用户来说，开源意味着更大的灵活性和自由度，我们可以借助 Stable Diffusion 丰富的相关模型和扩展插件来满足我们自己独特的 AI 绘画创作需求，这也是我们选择介绍 Stable Diffusion 的重要原因之一。

Stable Diffusion 是一款在 2022 年发布的支持由文本生成图像的 AI 绘画工具，它主要用于根据文本描述生成对应图像的任务，也可以应用于其他任务，比如对原图像内的部分遮罩区域进行重绘的内补绘制功能（Inpainting）、在原图像外部范围进行延伸画图的外补绘制功能（Outpainting）、在提示词（Prompt）引导下基于输入图像生成新图像的图生图功能等。

2.Stable Diffusion 模型

Stable Diffusion 最核心的部分是它的模型，要理解 Stable Diffusion 所使用的潜在扩散模型背后的技术细节需要一定的算法基础，因此我们在这里只用尽量简要的语言介绍一下扩散模型的训练过程，帮助大家对它建立一个大概的印象。

(1) 扩散模型的训练需要先找到大量高质量的图像数据，训练时先进行正向扩散，即对每张图像按照高斯噪声公式逐步向数据中添加噪声，直到整张图像变成一张全是噪声的图像（噪声数据）。在这个训练的过程中，会记录所有步骤，然后用神经网络来反向学习噪声分布和数据分布之间的关系，即学习如何给一个全是噪声的图像降噪，生成一张高清图像，如图 2 所示：

图2 扩散模型训练过程

(2) 所有高质量图像都经过步骤 (1) 后，就会得到一个训练好的扩散模型，机器就可以通过噪声来对图像进行预测。这样一来，整个绘画的过程就是 AI 用一组随机噪声（随机数）来预测基于它们能画出一个什么样的图像，即从一堆凌乱的随机数中画出图像。这是一个大力出奇迹的过程，但厉害的是最终能产出清晰度非常高和细节较为完美的图像。

来欣赏几张 Stable Diffusion 生成的高质量图片吧~

从左往右港口；底下洞穴的水晶沉积物

从左往右甜美风小姐姐；二次元小姐姐

3.Stable Diffusion 的应用场景

Stable Diffusion 作为一款强大的 AI 绘画工具，可以用在哪些场景呢？

数字艺术创作。Stable Diffusion 作为一款 AI 绘画工具，可以辅助绘画工作者进行创作。例如，Stable Diffusion 结合图生图、ControlNet 等能力，可以根据艺术家的涂鸦或线稿，为作品自动上色或生成草稿，大大提高艺术创作的效率。
游戏设计。Stable Diffusion 可以辅助设计师设计游戏中的素材，如角色、场景、道具等。设计师只需要提供概念素材，Stable Diffusion 就可以生成多种不同风格的画面，然后设计师进行选择和修改即可，这样可以节省游戏素材设计的时间成本。
广告创意。Stable Diffusion 可以快速产生多种创意方案和视觉效果供广告人选择和融合，这可以有效地拓展创意设计的思路。
教育应用。Stable Diffusion 绘画工具也可以用于制作绘本，帮助学生学习绘画技巧。例如，Stable Diffusion 可以根据学生的绘画进度和水平提供个性化的绘画指导、练习和作业，这样可以增强学生的学习兴趣和体验。
定制商品。电商平台可以使用 Stable Diffusion 为用户定制各种商品，如衣服、手机壳等。用户只需要提供一张图片或概念素材，Stable Diffusion 就可以生成大量个性化设计方案以供选择，满足用户的个性化定制需求。
界面设计。Stable Diffusion 可以快速生成多种界面样式，供设计师参考，这样可以拓展设计师的创意，尤其在初期概念设计阶段非常有用。
室内设计。Stable Diffusion 还可以生成风格多样的室内装修方案，为设计师提供创意参考。同样，借助 Stable Diffusion 的能力，可以在初期快速给客户提供大量的选择，大大提升设计师的工作效率。

这里也只是列出了 Stable Diffusion 的一部分应用场景，随着相关技术的进步，Stable Diffusion 的应用场景还会越来越广泛，成为大家提高创造力和生产力的好帮手。当然，艺术创意和审美判断仍然需要人类的专业知识和审美眼光，只有人与机器更好地结合、互补，设计领域才可以发展得更好。

如此多应用场景，相信 Stable Diffusion 未来会被更多人使用并且满足更多人的需求，无论你是否会画画，学习使用这个工具会让你的工作效率倍增，且亲手实现自己脑海里的无限 idea。

4.保姆级Stable Diffusion教程

这是一本为零基础读者量身打造的 Stable Diffusion “喂饭版”教程。读完就可以上手操作，帮助你快速掌握新技能。不论是做设计、做自媒体还是改图、修图，通通一本书就能搞定！

作者：关键帧

秉承着让大家都能入门学习的理念，作者说：“决不让一位读者卡在安装上！”不管你是什么操作系统，都可以找到对应的安装指导，给大家一个丝滑的入门体验。

全书分为 5 章，包含 Stable Diffusion 的各种使用方法，文生图，只需你来描述它就可以画，同时熟悉界面组成。提示词技巧更是满满干货，作者剖析语法与结构，提供现成可参考的提示词。

还可以局部重绘，给小猫戴上帽子、把手里的苹果换成梨子。给模糊图片修复磨皮：再也不用受困于低分辨率图片啦！更可以从图片中反推出提示词：海量图片均是我的提示词素材。扩展配置，进阶技巧，常用的技能都在这里！

只要掌握创作的底层逻辑和行之有效的方法，Stable Diffusion 绝对可以助你提升工作效率。一键搞定批量渲染，快速确定风格调性，不再人工试错！

作者介绍

关键帧，中科院博士，前阿里巴巴技术专家，公众号“关键帧 Keyframe”主理人，长期从事互联网内容领域基础技术和业务研发及管理工作，热爱系统性分享行业技术经验并广受粉丝好评，热衷于探索 AIGC 技术发展和业务落地，对 AIGC 业务前景有着独特的洞察。

大咖推荐

这本 Stable Diffusion 入门书覆盖内容非常全面，文字通俗易懂，图文并茂，是市面上不可多得的关于 Stable Diffusion 的实操大全，是平面设计工作者和业余绘图爱好者的好帮手。

——易子立，南京大学副教授，图像生成算法 DualGAN 第一作者

《零基础玩转 Stable Diffusion》是一把开启 AI 绘画世界大门的钥匙。作者以实用为核心，分步骤教你如何本地部署并运用 Stable Diffusion，使艺术创作更加自由和高效。本书不仅是艺术爱好者的新宠，也是设计师提升工作效率的利器。让我们一起跟随作者，探索 AI 绘画的无限未来！

——Reynold，公众号“互联网 er 的早读课”主理人

本书从零开始，详细介绍了 Stable Diffusion 的基本概念以及必须掌握的各种丰富设置参数，读者如能按照本书一步步实践，必能熟练掌握 Stable Diffusion 这一强大而免费的 AI 绘画工具。

——城主，公众号“Web3天空之城”主理人

初次涉足 AI 绘画领域，在寻求一本入门书时，一次偶然的机会让我遇到了这本通俗易懂的 Stable Diffusion 教程。在看完几页后，我发现该书对零基础同学非常友好，于是将它推荐给大家。本书介绍基础概念和实际技巧，是你走进 AI 绘画世界的不二之选！

——贾文博，公众号“壹念视觉”主理人

本书以简明实用为特色，“手把手”带领读者探索Stable Diffusion。书中的实用操作指南和丰富的示例可以让大家快速掌握 AI绘画技巧。对所有对AI绘画感兴趣的人来说，这是一份不容错过的AI 绘画入门指南，它将带你进入一个充满创意和惊喜的艺术世界！

——冯振，《OpenCV 4 快速入门》作者，公众号“小白学视觉“主理人

当艺术的奇妙之门向我们敞开，无论你是初涉绘画的新手还是想要提高技能的绘画爱好者，这本《零基础玩转 Stable Diffusion》都将成为你探索 AI 绘画创作世界的“灵魂伴侣”。

—— @Jack Cui

随着人工智能技术的普及，AI绘图越来越受到人们的重视，特别是在绘图设计领域中。本书从最基础的软件安装开始，通过大量实操案例，全方位介绍免费AI绘图工具Stable Diffusion的各种使用方法，帮助大家快速掌握AI绘图，相信这本书会是广大AI绘图学习者的福音。

——宁海涛，公众号“DataCharm”主理人，畅销书《科研论文配图绘制指南——基于 Python》作者

这是一本通俗易懂的 AI 绘画实战书，作者以简明干练的写作方式，为读者揭开 AIGC 的一层层神秘面纱。通过阅读本书，你将全面深刻地掌握 Stable Diffusion 绘图软件的部署和使用方法，书中的案例也将从多角度提升你的 AI 绘画实战能力。

—— @致敬大神

从零开始探索AI 绘画，必定要有一本好书伴身，相信每一位朋友都能通过这本书体会到 AI 世界的魅力！

——@娜乌斯嘉，AI绘画博主

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本文转自 https://mp.weixin.qq.com/s?src=11×tamp=1729672281&ver=5583&signature=7WSj8JSynHeZP8oAN1zX3bQ8XZ9nZczBZ2orOiaQL8fDvCT3JGAVgQ3741wU*j3L7nuhJUDAYRxiR2bDAUIgPjo50e4aYxdLLLmw7ICwqGxIIrIJmUAn2YfQOth-eloC&new=1，如有侵权，请联系删除。
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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。

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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。

二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！

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。

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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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。

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文章来源于互联网:保姆级 Stable Diffusion 教程，看完这篇就够了！

相关推荐: Stable Diffusion赋能“黑神话”——助力悟空走进AI奇幻世界

《黑神话：悟空》是由游戏科学公司制作的以中国神话为背景的动作角色扮演游戏，将于2024年8月20日发售。玩家将扮演一位“天命人”，为了探寻昔日传说的真相，踏上一条充满危险与惊奇的西游之路。同时，我们还可以借助AI绘画技术，让悟空这一角色踏入AI构成的奇幻世界…

在美国科罗拉多州举办了一场新兴数字艺术家竞赛，一幅名为《太空歌剧院》的作品获得“数字艺术/数字修饰照片”类别的一等奖，神奇的是，该作品的作者并没有绘画基础，这幅画是他用 AI 生成的。

这让人们充分见识到AI 在绘画领域惊人的创造力，AI 作品不仅可以具有如此精心雕刻般的细节，还可以拥有独特的风格。更重要的是，创作者只要通过自然语言将创作需求描述清楚，就能借助 AI 生成高品质的作品。理想在这一刻照进了现实，这一重大突破让很多曾经拥有画家梦、艺术家梦的人热血沸腾！

AI 绘画的大门正在为所有人敞开，而通往这扇门，我们就不得不提到一个优秀的绘图工具 Stable Diffusion。

需要可以扫描下方，免费获取

一、

什么是 Stable Diffusion？

在当下流行的 AI 绘画工具中，Midjourney 和 Stable Diffusion 是风头最盛的，它们在产品策略上各有长处。

Midjourney 的优势在于它通过 Discord 来构建自己的 AI 绘画社区，这个策略一方面使得用户能够在社区互相学习提示词的使用技巧，从而激发用户的兴趣，刺激产品的传播；另一方面通过庞大的用户数量积累了独有的数据集，进而可以根据用户需求有针对性地训练模型并快速进行产品迭代，形成正反馈循环。

Stable Diffusion 的厉害之处在于它可以在运行于大多数配备有合适 GPU 的个人计算机上，而且，它开源了项目代码和模型权重。这样一来，开发者就可以在它的基础上进行二次开发、做插件、做工具，这就有了如今结合 Stable Diffusion 流行起来的 Stable Diffusion WebUI、LoRA、ControlNet 等开源项目。这就相当于给 Stable Diffusion 的发展增加了大量的盟友，极大地丰富了它的功能和特性。

Stable Diffusion 是一种强大的深度学习文本到图像生成模型。它能够根据用户输入的文本描述，生成高度逼真且富有创意的图像。通过复杂的神经网络架构和大量的训练数据，Stable Diffusion 学会了理解文本的含义，并将其转化为视觉图像。

简单来说，你可以把它想象成一个神奇的画笔，只要你给出一个描述，它就能为你绘制出一幅独特的画作。无论是风景如画的山水、奇幻的魔法世界，还是逼真的人物肖像，Stable Diffusion 都能轻松应对。

二、

Stable Diffusion 最核心的部分是它的模型

Stable Diffusion 的核心在于其先进的模型结构。这个模型由多个部分组成，包括编码器、解码器和扩散模型等。

编码器负责将输入的文本描述转化为潜在空间中的向量表示。解码器则根据这个向量表示生成图像。而扩散模型则在生成过程中逐渐去除噪声，使得图像越来越清晰。

不同的模型具有不同的特点和优势。有些模型擅长生成逼真的风景，有些则更适合绘制人物。用户可以根据自己的需求选择合适的模型。

(1) 扩散模型的训练需要先找到大量高质量的图像数据，训练时先进行正向扩散，即对每张图像按照高斯噪声公式逐步向数据中添加噪声，直到整张图像变成一张全是噪声的图像（噪声数据）。

在这个训练的过程中，会记录所有步骤，然后用神经网络来反向学习噪声分布和数据分布之间的关系，即学习如何给一个全是噪声的图像降噪，生成一张高清图像。

(2) 所有高质量图像都经过步骤 (1) 后，就会得到一个训练好的扩散模型，机器就可以通过噪声来对图像进行预测。这样一来，整个绘画的过程就是 AI 用一组随机噪声（随机数）来预测基于它们能画出一个什么样的图像，即从一堆凌乱的随机数中画出图像。这是一个大力出奇迹的过程，但厉害的是最终能产出清晰度非常高和细节较为完美的图像。

三、

Stable Diffusion 的应用场景

艺术创作

对于艺术家来说，Stable Diffusion 可以成为一个强大的创作工具。它可以帮助艺术家快速生成灵感，探索不同的风格和主题。艺术家可以在生成的图像基础上进行进一步的加工和创作，创造出更加独特的艺术作品。

设计领域

在设计领域，Stable Diffusion 可以用于快速生成概念设计。无论是产品设计、室内设计还是平面设计，都可以通过输入相关的描述，获得各种创意方案。这大大提高了设计效率，为设计师提供了更多的灵感和选择。

游戏开发

在游戏开发中，Stable Diffusion 可以用于生成游戏场景、角色和道具等。它可以帮助游戏开发者快速创建丰富多样的游戏世界，提高游戏的视觉效果和吸引力。

广告和营销

广告和营销人员可以利用 Stable Diffusion 生成吸引人的广告图像和宣传材料。通过输入产品特点和目标受众的描述，生成符合品牌形象和市场需求的图像，提高广告的效果和影响力。

这里也只是列出了 Stable Diffusion 的一部分应用场景，随着相关技术的进步，Stable Diffusion 的应用场景还会越来越广泛，成为大家提高创造力和生产力的好帮手。当然，艺术创意和审美判断仍然需要人类的专业知识和审美眼光，只有人与机器更好地结合、互补，设计领域才可以发展得更好。

如此多应用场景，相信 Stable Diffusion 未来会被更多人使用并且满足更多人的需求，无论你是否会画画，学习使用这个工具会让你的工作效率倍增，且亲手实现自己脑海里的无限 idea。

四、

怎么更好学习Stable Diffusion

1、软件安装与熟悉

选择安装方式：

1、手动部署：可以参考 webui 的官方 wiki 进行部署。这需要一定的技术基础，要安装 Python、Git 等工具，下载 Stable Diffusion 的代码库，并配置相关环境参数。虽然过程较为复杂，但可以更深入地了解软件的运行机制。

使用整合包：如果觉得手动部署麻烦，可以直接使用整合包，如秋叶的启动器等，解压即用，更新管理也比较方便。不过在使用整合包时，要注意选择可靠的来源，确保软件的安全性和稳定性。

2、熟悉界面操作：安装完成后，花时间熟悉软件的界面和基本操作。了解输入框、选项栏、生成区域和结果展示区域等各个部分的功能，掌握如何输入文本描述、选择模型、调整参数等基本操作。

2、学习提示词技巧

提示词的选择：提示词是生成图像的关键，要学会选择准确、具体、有表现力的提示词。例如，如果想要生成一幅风景图，可以详细描述景色的类型（如山脉、森林、海滩等）、颜色、光线、季节等元素。

正向与负向提示词结合：正向提示词用于描述希望生成图像的特定元素或风格，负向提示词则用于排除不希望出现在生成图像中的元素。合理搭配正、负向提示词可以提高生成图像的质量和符合度。

提示词的优化：学习如何调整提示词的权重、位置等参数，以控制生成图像的细节和风格。例如，通过增加某些关键词的权重，可以让模型更加关注这些元素。

3、模型的使用与管理

模型下载与安装：可以从 Civitai 等平台下载标注有 ckpt 的模型。下载后将模型放入指定的文件夹（一般是 models/stable-diffusion 目录）。了解不同模型的特点和适用场景，如有的模型擅长生成人物，有的模型擅长生成风景。

模型的切换与组合：学会在不同的模型之间进行切换，以获得不同的生成效果。还可以尝试将多个模型进行组合使用，或者使用模型的融合技术，创造出独特的风格。

模型的训练与微调：如果有更高的要求，可以学习如何对模型进行训练和微调。这需要一定的编程和机器学习知识，但可以让生成的图像更加符合自己的特定需求。

4、基础准备

Stable Diffusion 对硬件有一定要求。建议使用不少于 16GB 内存、具备图形处理能力且支持 AI 加速运算的 GPU（推荐使用 NVIDIA 显卡，目前也有对 AMD 显卡的支持，但运算速度相对较慢），并且要有 60GB 以上的硬盘空间用于存储模型等文件。

很显然，这对于学生党和新手小白来说是不划算的，想要学习好AI绘画，尤其是Stable Diffusion ，需要高配置的电脑，这是一笔高傲的成本费用。

建议大家可以试试云电脑来学习Stable Diffusion：

**①硬件要求低：**本地电脑配置不足时，云电脑可以提供强大的计算资源，包括高性能的 CPU、GPU 和充足的内存等，无需担心自己的电脑硬件无法满足 Stable Diffusion 的运行要求。对于初学者来说，如果不想投入大量资金升级本地电脑硬件，云电脑是一个很好的选择。

**②使用方便灵活：**云电脑可以通过网络随时随地访问，只要有网络连接和合适的设备（如笔记本电脑、平板电脑、智能手机等），就可以进行学习和使用 Stable Diffusion，不受时间和地点的限制。而且，云电脑的使用通常比较简单，不需要进行复杂的硬件安装和配置，只需要登录云服务平台即可开始使用。

**③成本较低：**如果只是短期学习或偶尔使用 Stable Diffusion，使用云电脑可以避免购买昂贵的硬件设备，只需支付云服务的租赁费用，成本相对较低。

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