国产91青青成人a在线/在线视频成人/aaa成人永久在线观看视频/深夜草莓视频app

《AI創意繪畫與視頻制作：基于Stable Diffusion和ControlNet》將帶領讀者探索AI繪畫和短視頻創作的奇妙世界。本書詳細介紹Stable Diffusion的基本概念、原理及其主要功能的使用，闡述如何使用提示詞生成創意無限的圖像，如何使用ControlNet插件對圖像進行精細調整，如何使用Stable Diffusion結合各類插件和第三方應用進行視頻制作。書中精選了大量案例，介紹了AI工具文生圖、圖生圖的創作技巧，以及當前主流短視頻平臺中使用Stable Diffusion制作短視頻所需的熱門技術工具，如Deforum、LoopBack Wave、DepthMap、TemporalKit和EbSynth等。 《AI創意繪畫與視頻制作：基于Stable Diffusion和ControlNet》內容豐富，理論與實踐并重，既適合初學者作為自學參考書，也適合設計師、數字媒體從業者作為參考手冊，同時還可以作為高等院校數字媒體等相關專業的教學用書。

本書針對Stable Diffusion的使用給出了詳細的說明，并通過多種藝術風格的案例介紹了軟件的使用技巧，并對提示詞的使用，給出了大量案例。

書中對于制作高品質、高精度圖像也給出了很多可供參考的方案 ，詳細介紹了ControlNET插件的原理及其在精細化圖像如手部繪制等方面的運用。

介紹了使用Deforum、LoopBack和FILM制作動畫與短視頻的技巧，以及使用Depthap、EbSynth、TemporalKit生成絲滑動畫的多種技巧。

AI創意繪畫一書結合了作者長期研究虛擬人和AI繪畫技術的成果 ，從原理、技術與創意三個方面介紹了AI繪畫與短視頻制作的 技術要點，對于希望運用AI創作的讀者是一本極好的入門教程 。

以ChatGPT為代表的AIGC（人工智能制作內容）技術的興起，掀起了大眾學習AI技術和工具的熱潮，除了ChatGPT和GPT-4大型語言模型應用火熱之外，通過AI自動生成各種風格的圖像的技術也進入人們的視野，這其中包含了Midjourney和Stable Diffusion等。傳統的數字藝術中，如果我們要制作人物動畫和角色圖像，需要做草圖，通過3D建模工具進行建模并賦予貼圖，同時還需要引入光源和渲染模式，制作工序相當復雜而且耗時較長。然而，AI繪圖工具徹底改變了這一切，通過提示詞（或者在參考圖的引導下）即可迅速生成需要的
圖像。
基于開源方式的Stable Diffusion由于靈活度和自由度更高，使其得到了廣泛的使用，大量基于Stable Diffusion制作的精美圖像和視頻也出現在各個主流短視頻平臺上。遺憾的是，市面上系統介紹Stable Diffusion與CoutrolNet結合進行繪畫與視頻制作的書很少，網絡上的知識又呈現碎片化，想要系統掌握Stable Diffusion和ControlNet的應用比較困難。基于此，本書從基礎知識著手，詳細介紹如何進行工具的安裝，如何使用文生圖和圖生圖模塊生成相關圖像，如何使用提示詞，如何結合ControlNet，以及如何使用Deforum等插件進行AI生成視頻。總的來說，這是一本端到端關于Stable Diffusion的技術大全，如果讀者想從事AI繪畫方面的工作或正向著成為AI藝術家而努力，那么閱讀這本書就夠了。
本書主要包含3個部分，首先是基礎知識部分，從人工智能的發展講述生成式AI的發展歷程，以及AIGC的技術棧和當前熱門產品，讓讀者對AI有一個清晰的認識。第二部分介紹Stable Diffusion的主要功能，以及如何使用ControlNet插件對圖像進行精細調整，同時結合大量熱門技術和方法，詳盡介紹如何生成當前主流短視頻平臺的AI圖像。最后一部分介紹如何使用Stable Diffusion結合各類插件和第三方應用進行視頻制作，使得非藝術科班的讀者也有機會做出和大師媲美的作品。
技術的發展速度超出想象，為了寫作本書，筆者收集了大量的信息，以及研究并實踐了最先進的AI繪畫技術和熱門方案，盡力為讀者提供翔實的介紹和詳盡的操作步驟說明，以期待更多的讀者加入AI繪畫的隊伍中，共同促進AI繪畫技術和方案的成熟。
由于編者水平有限，書中難免存在不當之處，敬請廣大讀者和專家批評指正。
在這里特別感謝王金柱編輯給予的幫助和指導，以及妻子姚女士對我的鼓勵和支持。

馬健健
2023年7月

馬健健，上海交通大學程碩士，先后供職于平安、惠普、美國強 生等國內外知名公司，擔任軟件架構和數據分析技術經理，擁有 十余年豐富的軟件開發架構和技術管理經驗。目前就職于上海某 知名外資公司擔任數據平臺技術經理，主要負責大數據處理、機 器學習應用和數據挖掘方面的研究和實施工作，長期研究AI繪畫 與虛擬人技術，制作了大量AI繪畫和視頻作品，出版《虛擬偶像 AI實現》一書。

目錄

第1章　概述1

1.1　為什么使用Stable Diffusion1

1.2　AI圖像生成模型介紹2

1.3　從小白到AI藝術家4

1.4　總結4

1.5　練習4

第2章　人工智能與圖像生成技術5

2.1　人工智能的發展歷程5

2.2　圖像生成技術的基本原理6

2.2.1　深度神經網絡圖像生成技術6

2.2.2　Stable Diffusion的關鍵組件7

2.3　深度學習框架PyTorch基礎9

2.4　AIGC技術框架介紹10

2.4.1　GAN對抗網絡10

2.4.2　VAE變分自編碼器12

2.4.3　NeRF輻射神經網絡12

2.4.4　CLIP對比性語言－圖像預訓練模型12

2.4.5　CodeFormer人臉清晰化模型13

2.5　總結14

2.6　練習14

第3章　Stable Diffusion技術15

3.1　Stable Diffusion的基本概念和原理15

3.2　安裝Stable Diffusion Web UI18

3.3　Stable Diffusion的界面24

3.4　Stable Difussion的模型25

3.5　生成多個角色同框28

3.6　Inpaint繪制34

3.7　Outpaint繪制37

3.8　修復面部細節39

3.9　總結42

3.10　練習42

第4章　ControlNet的使用43

4.1　ControlNet的基本概念43

4.2　ControlNet的安裝44

4.3　ControlNet的使用方法45

4.4　ControlNet中的模型50

4.4.1　案例一：不同模型下的效果51

4.4.2　案例二：不同模型下的效果56

4.4.3　ControlNet中的Inpaint63

4.5　總結65

4.6　練習65

第5章　結合Stable Diffusion和ControlNet進行AI繪畫創作66

5.1　Stable Diffusion和ControlNet結合使用的優勢66

5.2　使用ControlNet 生成不同角度的圖像67

5.3　ControlNet和Latent Couple結合使用69

5.4　ControlNet生成線稿圖76

5.5　使用LoRA進行高階參數微調生成精細圖像79

5.6　ControlNet對光線的控制 84

5.7　Depth Library修復手部88

5.8　總結93

5.9　練習93

第6章　Prompt提示詞設計94

6.1　什么是Prompt94

6.2　Prompt的基本構成97

6.2.1　主語97

6.2.2　修飾語104

6.3　正向提示詞和反向提示詞 127

6.4　人物服裝類提示詞135

6.5　角色鎧甲類提示詞148

6.6　動物圖像的生成154

6.6.1　老虎154

6.6.2　鳥類156

6.6.3　獅子158

6.6.4　鳳凰159

6.6.5　熊貓160

6.7　參數的使用162

6.7.1　CFG Scale（提示詞引導系數）162

6.7.2　Sampling method（采樣方法）163

6.7.3　Seed（種子）166

6.7.4　Sampling steps（穩定擴散）168

6.7.5　 分辨率169

6.8　總結170

6.9　練習170

第7章　Stable Diffusion與ControlNet繪畫實例171

7.1　通過ControlNet生成漫畫171

7.2　通過Stable Diffusion和ControlNet繪制360全景圖像177

7.3　生成QR二維碼182

7.4　生成卡通風格的小屋184

7.5　總結186

7.6　練習186

第8章　動畫的制作187

8.1　使用Deforum插件制作動畫 188

8.1.1　什么是Deforum188

8.1.2　安裝Deforum188

8.1.3　相關參數介紹189

8.1.4　Deforum里的數學公式192

8.1.5　Deforum制作無限循環動畫193

8.2　使用LoopBack Wave來制作絲滑動畫200

8.2.1　什么是LoopBack Wave200

8.2.2　安裝LoopBack Wave200

8.2.3　LoopBack Wave腳本的使用200

8.3　使用FILM對動畫進行補幀204

8.3.1　什么是FILM204

8.3.2　安裝FILM 206

8.3.3　FILM工具的使用208

8.4　使用DepthMap生成3D繪畫實現動畫效果209

8.4.1　什么是DepthMap209

8.4.2　安裝DepthMap209

8.4.3　相關參數介紹210

8.4.4　DepthMap插件的使用212

8.5　使用EbSynth 和TemporalKit實現高質量絲滑效果213

8.5.1　安裝TemporKit213

8.5.2　使用TemporKit生成關鍵幀214

8.5.3　使用EbSynth生成風格化圖像序列217

8.6　總結 220

8.7　練習220