MJ+SD智能設(shè)計：AI商業(yè)案例實操

第1章?走進(jìn)AI繪圖的世界
1.1?AI繪圖與人們的關(guān)系
1.2?AI繪圖的核心算法
1.2.1?GAN模型
1.2.2?Diffusion模型
1.2.3?Diffusion模型的特點
1.3?AI繪圖工具的分類及特點
1.4?本章小結(jié)
第2章?Midjourney新手入門
2.1?Midjourney的注冊與安裝
2.1.1?注冊賬號 
2.1.2?App安裝
2.2?Midjourney的設(shè)計環(huán)境搭建
2.2.1?創(chuàng)建服務(wù)器
2.2.2?邀請機器人
2.3?使用費用
2.4?Midjourney生成的第一幅AI繪畫
2.5?Midjourney的基本操作結(jié)構(gòu)
2.6?本章小結(jié)
第3章?Midjourney操作精講
3.1?Discord界面
3.1.1?輸入?yún)^(qū)
3.1.2?反饋區(qū)
3.1.3?應(yīng)用及頻道區(qū)
3.2?提示詞
3.2.1?什么是提示詞
3.2.2?基本范式
3.2.3?基本語法與準(zhǔn)確性
3.2.4?提示詞權(quán)重
3.2.5?圖片提示詞（墊圖）
3.2.6?風(fēng)格
3.3?參數(shù)
3.3.1?參數(shù)列表
3.3.2?版本與默認(rèn)風(fēng)格
3.3.3?風(fēng)格化權(quán)重
3.3.4?寬高比
3.3.5?混沌（結(jié)果多樣性）
3.3.6?質(zhì)量
3.3.7?負(fù)向提示詞
3.3.8?種子編碼
3.3.9?無縫平鋪圖案
3.4?命令
3.4.1?命令列表
3.4.2?想象（畫圖）
3.4.3?設(shè)置
3.4.4?圖片轉(zhuǎn)提示詞
3.4.5?提示語精簡
3.4.6?風(fēng)格煉制
3.4.7?混合
3.4.8?查看信息
3.5?本章小結(jié)
第4章?Midjourney高階玩法
4.1?鏡頭視角
4.2?取景范圍
4.3?光照氛圍
4.4?質(zhì)感紋理
4.5?本章小結(jié)
第5章?Midjourney商業(yè)實戰(zhàn)
5.1?人物頭像設(shè)計
5.1.1?需求分析
5.1.2?解決思路
5.1.3?AI工作流
5.2?人像精準(zhǔn)換臉，免費獲得創(chuàng)意大片
5.2.1?需求分析
5.2.2?解決思路
5.2.3?AI工作流
5.3?海報設(shè)計
5.3.1?需求分析
5.3.2?解決思路
5.3.3?AI工作流
5.4?繪本設(shè)計
5.4.1?需求分析
5.4.2?解決思路
5.4.3?AI工作流
5.5?商業(yè)展示設(shè)計
5.5.1?需求分析
5.5.2?解決思路
5.5.3?AI工作流
第6章?SD新手入門
6.1?SD本地部署
6.1.1?基于Windows系統(tǒng)本地部署
6.1.2?Python環(huán)境安裝
6.1.3?Git環(huán)境安裝
6.1.4?SDWebUI的下載和安裝
6.1.5?基于macOS的本地部署
6.1.6?Homebrew環(huán)境安裝
6.1.7?macOS中的Python環(huán)境安裝
6.1.8?macOS中的SDWebUI下載和安裝
6.2?SD模型選擇
6.2.1?SD與MJ模型的異同
6.2.2?SD開源基礎(chǔ)模型
6.2.3?下載SD模型
6.2.4?存放SD模型
6.2.5?Checkpoint檢查點模型
6.2.6?LoRA、Embedding等特征模型
6.3?SD基礎(chǔ)操作
6.3.1?首次運行SDWebUI
6.3.2?SDWebUI界面介紹
6.3.3?SDWebUI模塊功能介紹
6.4?SD生成的第一幅作品
6.5?本章小結(jié)
第7章?SD高階玩法
7.1?添加擴(kuò)展的方法
7.1.1?從SDWebUI下載和安裝擴(kuò)展
7.1.2?從網(wǎng)站下載和安裝擴(kuò)展
7.1.3?重啟以完成安裝
7.2?ControlNet控制網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展
7.2.1?ControlNet擴(kuò)展介紹
7.2.2?ControlNet模型的下載和存放
7.2.3?ControlNet控制模型介紹
7.2.4?ControlNet參數(shù)界面介紹
7.2.5?ControlNet案例實操
7.3?PromptAIO 提示詞助手?jǐn)U展
7.3.1?下載與安裝
7.3.2?介紹與使用
7.4?SD圖像放大的多種方法
第8章?SD：完成商業(yè)設(shè)計
8.1?線稿上色
8.1.1?需求分析
8.1.2?解決思路
8.1.3?AI工作流
8.2?2D轉(zhuǎn)3D
8.2.1?需求分析
8.2.2?解決思路
8.2.3?AI工作流
8.3?藝術(shù)字
8.3.1?需求分析
8.3.2?解決思路
8.3.3?AI工作流
8.4?光影字
8.4.1?需求分析
8.4.2?解決思路
8.4.3?AI工作流
8.5?藝術(shù)二維碼
8.5.1?需求分析
8.5.2?解決思路
8.5.3?AI工作流
8.6?超級符號：AI品牌符號創(chuàng)意設(shè)計
8.6.1?需求分析
8.6.2?解決思路
8.6.3?AI工作流
8.7?建筑設(shè)計：AI室內(nèi)設(shè)計
8.7.1?需求分析
8.7.2?解決思路
8.7.3?AI工作流
8.8?工業(yè)設(shè)計：AI產(chǎn)品概念設(shè)計
8.8.1?需求分析
8.8.2?解決思路
8.8.3?AI工作流
8.9?UI設(shè)計：AI圖標(biāo)Logo設(shè)計
8.9.1?需求分析
8.9.2?解決思路
8.9.3?AI工作流
8.10? 場景設(shè)計：AI場景設(shè)計
8.10.1?需求分析
8.10.2?解決思路
8.10.3?AI工作流
第9章?SD模型訓(xùn)練
9.1?什么是AI繪圖大模型
9.2?為什么訓(xùn)練LoRA模型
9.3?LoRA模型訓(xùn)練工作流
9.4?LoRA模型訓(xùn)練詳解
9.4.1?模型訓(xùn)練的前期準(zhǔn)備
9.4.2?模型基礎(chǔ)形象生成
9.4.3?SD圖像預(yù)處理
9.4.4?優(yōu)化描述詞和添加觸發(fā)詞
9.4.5?部署和應(yīng)用AI模型訓(xùn)練工具
9.4.6?選擇訓(xùn)練的模型
9.4.7?模型存放路徑
9.4.8?Parameters參數(shù)設(shè)置
9.4.9?底圖尺寸、學(xué)習(xí)率、圖片裁切和精細(xì)度參數(shù)
9.4.10?高級選項
9.4.11?訓(xùn)練前的參數(shù)檢查
9.4.12?選出最優(yōu)模型版本
9.4.13?“漸進(jìn)式訓(xùn)練法”迭代模型
9.5?LoRA模型應(yīng)用：營銷海報實戰(zhàn)
9.5.1?IP人物形象生成
9.5.2?氛圍場景生成
9.5.3?合成與排版