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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《MJ SD智能設(shè)計(jì) ： AI商業(yè)案例實(shí)操》深入講解了AI繪圖的基本原理和操作技巧，旨在為讀者提供全面的知識(shí)體系和實(shí)戰(zhàn)指導(dǎo)。特別針對(duì)市面上認(rèn)可度較高的兩款A(yù)I繪圖工具 Midjourney和Stable Diffusion提供了詳細(xì)的操作指南，無(wú)論是設(shè)計(jì)領(lǐng)域的新手還是有一定基礎(chǔ)的設(shè)計(jì)師，都可以通過(guò)《MJ SD智能設(shè)計(jì) ： AI商業(yè)案例實(shí)操》掌握AI繪圖技術(shù)。書(shū)中通過(guò)手把手的教學(xué)方式，從零基礎(chǔ)開(kāi)始，逐步引導(dǎo)讀者深入了解AI與設(shè)計(jì)的結(jié)合。豐富的商業(yè)實(shí)用案例貫穿全書(shū)，將理論與實(shí)際操作有機(jī)結(jié)合，使讀者不僅能掌握基礎(chǔ)技能，還能提升商業(yè)應(yīng)用能力?！禡J SD智能設(shè)計(jì) ： AI商業(yè)案例實(shí)操》的主要特色在于，它既通俗易懂又具備一定的專(zhuān)業(yè)深度，相信無(wú)論是零基礎(chǔ)的讀者還是有經(jīng)驗(yàn)的設(shè)計(jì)專(zhuān)業(yè)人士，都能從中獲益?！禡J SD智能設(shè)計(jì) ： AI商業(yè)案例實(shí)操》適合對(duì)AI、設(shè)計(jì)及繪畫(huà)領(lǐng)域感興趣的讀者閱讀，包括設(shè)計(jì)專(zhuān)業(yè)人士、美術(shù)設(shè)計(jì)類(lèi)專(zhuān)業(yè)在校學(xué)生、設(shè)計(jì)及繪畫(huà)愛(ài)好者，以及非專(zhuān)業(yè)人士。

作者簡(jiǎn)介

　　吳博雄，阿里健康體驗(yàn)設(shè)計(jì)專(zhuān)家。AIGC前沿玩家，AI設(shè)計(jì)博主，網(wǎng)名：玩AI的熊社長(zhǎng)。免費(fèi)分享Midjourney、Stable Diffusion等各類(lèi)AI工具教程。在小紅書(shū)分享《AI頭像制作》等精品教程，累計(jì)學(xué)習(xí)人數(shù)超10萬(wàn)。王大可，阿里健康資深體驗(yàn)設(shè)計(jì)師。國(guó)內(nèi)首批將AI設(shè)計(jì)用于公益藝術(shù)展的全棧設(shè)計(jì)師，曾獲德國(guó)紅點(diǎn)、法國(guó)戛納、日本GDA、香港DFA等國(guó)際大獎(jiǎng)。通過(guò)開(kāi)設(shè)直播課程及撰寫(xiě)相關(guān)教程文章等，致力于將AI設(shè)計(jì)領(lǐng)域知識(shí)傳遞給更廣大受眾。個(gè)人公眾號(hào)：體驗(yàn)設(shè)計(jì)研究。李超，多學(xué)科設(shè)計(jì)師，阿里巴巴澳門(mén)通品牌市場(chǎng)副總裁，原阿里健康設(shè)計(jì)負(fù)責(zé)人。張大川，資深體驗(yàn)設(shè)計(jì)專(zhuān)家。近20年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，先后負(fù)責(zé)騰訊、阿里巴巴重點(diǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作，AI設(shè)計(jì)早期玩家，致力于AI在設(shè)計(jì)行業(yè)的應(yīng)用研究。

圖書(shū)目錄

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(diǎn)
1.3?AI繪圖工具的分類(lèi)及特點(diǎn)
1.4?本章小結(jié)
第2章?Midjourney新手入門(mén)
2.1?Midjourney的注冊(cè)與安裝
2.1.1?注冊(cè)賬號(hào)
2.1.2?App安裝
2.2?Midjourney的設(shè)計(jì)環(huán)境搭建
2.2.1?創(chuàng)建服務(wù)器
2.2.2?邀請(qǐng)機(jī)器人
2.3?使用費(fèi)用
2.4?Midjourney生成的第一幅AI繪畫(huà)
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(yǔ)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(wú)縫平鋪圖案
3.4?命令
3.4.1?命令列表
3.4.2?想象（畫(huà)圖）
3.4.3?設(shè)置
3.4.4?圖片轉(zhuǎn)提示詞
3.4.5?提示語(yǔ)精簡(jiǎn)
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(shí)戰(zhàn)
5.1?人物頭像設(shè)計(jì)
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(fèi)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(bào)設(shè)計(jì)
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(jì)
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(jì)
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(mén)
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(kāi)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(diǎn)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(yùn)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(shí)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(jì)
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(jí)符號(hào)：AI品牌符號(hào)創(chuàng)意設(shè)計(jì)
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(jì)：AI室內(nèi)設(shè)計(jì)
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(jì)：AI產(chǎn)品概念設(shè)計(jì)
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(jì)：AI圖標(biāo)Logo設(shè)計(jì)
8.9.1?需求分析
8.9.2?解決思路
8.9.3?AI工作流
8.10? 場(chǎng)景設(shè)計(jì)：AI場(chǎng)景設(shè)計(jì)
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(jí)選項(xiàng)
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(yíng)銷(xiāo)海報(bào)實(shí)戰(zhàn)
9.5.1?IP人物形象生成
9.5.2?氛圍場(chǎng)景生成
9.5.3?合成與排版