《AI绘画大师：Stable Diffusion快速入门与实战技巧 》
本书共9章，利用易学易用的Stable Diffusion为绘画设计从业者和爱好者提高生产力。一方面，提供350幅实操图解，一步步拆解，让读者掌握接到不同需求时如何使用Stable Diffusion出图。另一方面，提供游戏、电商、插画、建筑行业和头像设计等副业领域的实操案例与技巧，满足游戏角色、原画、图标、商品展示图、插画、室内设计和建筑设计的出图需求。结合18个主业和副业场景，提高生产力，实现AI商业化。

《Prompt魔法：提示词工程与ChatGPT行业应用》
这是一本能指引我们每个人赢在AI时代的著作，它将教会我们在各种场景中熟练使用ChatGPT等AI工具和编写提示词，大幅提升我们的工作效率，让我们实现AI普惠，成为AI高手。
本书的几位作者都是AI领域的技术专家和应用布道者，本书是他们丰富实践经验的总结。阅读本书，你将获得以下知识和技能：
认识AIGC将给社会和个体带来的深刻影响及其背后的本质，包括AIGC如何引发生产效率革命、如何重新定义脑力劳动、如何调整社会分工、如何重新分配社会价值等；
ChatGPT/GPT-4、文心一言、Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E3等主流AIGC工具的配置、使用和选型；
提示词（Prompt）编写的入门指南、基本原则、黄金公式和进阶技巧；
AIGC辅助文案写作、文稿翻译、数据分析、邮件撰写、PPT制作、工作总结、知识整理、图片生成等；<

《AI绘画大师：Stable Diffusion快速入门与实战技巧 》
目    录
前言
第1章  认识Stable Diffusion  1
1.1  主流AI绘画工具  1
1.2  Stable Diffusion的独特优势  2
1.2.1  开源免费  2
1.2.2  本地部署  2
1.2.3  高度拓展性  3
1.2.4  内容无  3
1.3  Stable Diffusion的安装  3
1.3.1  本地安装  3
1.3.2  云端安装  4
第2章  Stable Diffusion
  的基础模型及原理  8
2.1  三大生成模型  8
2.1.1  CLIP模型  8
2.1.2  扩散模型  9
2.1.3  VAE模型  10
2.2  5类特定模型  10
2.2.1  Checkpoint大模型  10
2.2.2  Embedding模型  12
2.2.3  Hypernetwork模型  14
2.2.4  LoRA模型  16
2.2.5  VAE模型  18
第3章  Stable Diffusion
  文生图  21
3.1  提示词  21
3.1.1  提示词功能  23
3.1.2  常用提示词  23
3.1.3  提示词语法  30
3.1.4  提示词相关性  34
3.2  图片采样  35
3.2.1  采样的基础原理  35
3.2.2  采样方法的比较与
  选择  36
3.2.3  采样迭代步数  37
3.3  面部修复与高清修复功能  38
3.3.1  面部修复功能原理  38
3.3.2  面部修复效果对比  38
3.3.3  高清修复功能原理  39
3.3.4  高清修复效果对比  40
3.3.5  高清修复功能的
  放大算法选择  41
3.4  分辨率  41
3.5  生成批次与每批数量  41
3.6  随机种子  42
3.7  差异随机种子  45
第4章  Stable Diffusion
  图生图  47
4.1  图生图  47
4.1.1  缩放模式  48
4.1.2  重绘幅度  53
4.2  绘图  53
4.3  局部重绘  56
4.3.1  局部重绘实操  56
4.3.2  蒙版边缘模糊度  59
4.3.3  蒙版模式  59
4.3.4  蒙版区域内容处理  60
4.3.5  重绘区域  62
4.4  局部重绘（手涂蒙版）  63
4.4.1  局部重绘（手涂蒙版）
  实操  63
4.4.2  蒙版透明度  66
4.5  局部重绘（上传蒙版）  66
4.6  批量处理  72
第5章  脚本  75
5.1  X/Y/Z plot  75
5.1.1  轴类型和值  76
5.1.2  参数设置  80
5.2  提示词矩阵  81
5.2.1  语法  81
5.2.2  参数设置  81
5.3  批量载入提示词  82
第6章  附加功能  85
6.1  单张图像  86
6.1.1  缩放模式  87
6.1.2  放大算法  87
6.2  批量处理  89
6.3  从目录进行批量处理  90
6.4  面部马赛克修复还原  91
6.4.1  GFPGAN算法  92
6.4.2  CodeFormer算法  93
6.5  图片信息提取  93
6.6  提示词反推  94
第7章  常用插件扩展  96
7.1  ControlNet  96
7.1.1  ControlNet的安装  97
7.1.2  参数设置  98
7.2  线条约束  102
7.2.1  Canny：硬边缘
  检测  102
7.2.2  SoftEdge：软边缘
  检测  105
7.2.3  MLSD：直线检测  107
7.2.4  Lineart：线稿提取  109
7.2.5  Scribble：涂鸦提取  112
7.3  深度约束  115
7.4  法线约束  119
7.5  色彩分布约束  119
7.6  姿势约束  122
7.6.1  openpose：姿势检测
  预处理器  122
7.6.2  openpose_hand：
  姿势和手势检测
  预处理器  124
7.6.3  openpose_faceonly：
  脸部特征检测
  预处理器  124
7.6.4  openpose_face：
  姿势和脸部特征
  检测预处理器  125
7.6.5  openpose_full：姿势、
  手势和脸部特征检测
  预处理器  126
7.6.6  直接上传姿势图  127
7.6.7  自主生成姿势  128
7.7  内容约束  131
7.8  物品类型约束  135
7.9  分块重采样  136
7.10  局部重绘  138
7.11  指令修改  139
7.12  参数模式  141
7.13  Tag自动填充  142
第8章  Stable Diffusion的
  商业化应用  146
8.1  游戏行业的应用  146
8.1.1  写实角色的
  多视图设计  146
8.1.2  二次元角色的
  多视图设计  149
8.1.3  游戏原画生成  151
8.1.4  游戏图标设计  153
8.2  电商行业的应用  154
8.2.1  模特形象生成  154
8.2.2  指定模特面部特征  155
8.2.3  AI图片高清放大  156
8.3  插画行业的应用  158
8.3.1  线稿生成  159
8.3.2  线稿上色  160
8.3.3  图书插图生成  163
8.3.4  图画扩充  163
8.4  建筑行业的应用  168
8.4.1  无线稿的室内设计  169
8.4.2  室内设计线稿生成  169
8.4.3  室内设计线稿上色  171
8.4.4  建筑线稿生成  173
8.4.5  建筑线稿上色  174
8.5  其他领域的应用  176
8.5.1  旧照片修复  177
8.5.2  图片风格转换  178