Introduction

课程介绍

AI人工智能绘画师探索AI绘画核心知识，领略数字创意无限可能

人工智能绘画课程是一门针对想要提高创作效率的画家、设计师、创意人员和爱好者而设计的课程。本课程结合Stable Diffusion、Midjourney与ChatGPT，通过简化的AI流程和如何将AI生成的图像运用到设计工作中，帮助学习者快速掌握AI绘画技术的核心知识，提高工作效率。

Teaching objectives

教学目标

01-
掌握AI绘画核心技术，
提升设计效率。
02-
学会使用Stable Diffusion
生成图像
03-
掌握插件操作，
了解ChatGPT和Midjourney

Teaching program

教学大纲

AI人工智能绘画师

- AIGC人工智能产品和行业分析

- Stable Diffusion本地部署文生图功能详解

- Stable Diffusion图生图功能详解

- ControlNet扩展插件与模型功能使用

- LORA模型训练

- 综合案例分析与实战（人像）

- 综合案例分析与实战（电商、建筑等）

- AI拓展讲解

1.1 AIGC人工智能产品和行业分析

-AIGC平台分析，人工智能对设计行业的影响人工智能在绘画和设计领域的应用和发展趋势

-设计趋势和风格、理念和思维、创意能力、色彩分析、构图等方面的讲解

-人工智能模型部署、数据可视化、伦理与法律以及人工智能创新商业模式。目前主流AI绘图工具详解
1.2 Stable Diffusion本地部署文生图功能详解

-Stable Diffusion本地安装和环境部署、界面参数和各个功能模块简介、模型种类

-文生图的界面参数和简单用法、提示词prompt基础应用、辅助工具和网站、文生图常用脚本功能讲解
1.3 Stable Diffusion图生图功能详解

-图生图的界面参数和功能对比、图像反推功能

-提示词prompt的语法、权重进阶，图像智能放大
1.4 ControlNet扩展插件与模型功能使用

-Stable Diffusion重要插件功能介绍及安装方法

-ControlNet扩展插件使用技巧

-部分主流模型功能与示例讲解：关键词即时翻译、精细化调节、个性化调节等，画面调整与修复细化
1.5 LORA模型训练

-LORA简介和原理分析、训练LORA模型的方法、通过素材处理生成TAG、参数调整模型训练
1.6 综合案例分析与实战（人像）

-文生图工作流详解：设计思维与想法碰撞、风格确定、色彩趋势和流行度分析、中英文关键词检索和确定、图像生成及精细化修复

-综合案例：卡通人物设计，风格头像设计，二次元人物设计
1.7 综合案例分析与实战（电商、建筑等）

-综合案例：电商产品图设计，建筑和风景图设计，海报合成图设计
1.8 AI拓展讲解

-Midjourney应用方式及操作简介、机器学习和深度学习、图像识别与处理、自然语言处理

-ChatGPT应用方式及操作简介