本书较为系统地讲解了人工智能绘画软件Stable Diffusion的基本使用方法，内容覆盖安装、设置Stable Diffusion的方法，使用文生图与图生图功能生成图像时各个参数的意义，利用ControlNet精准控制图像的技巧，以及自己动手训练LoRA以批量生成定制的个性化图像的要点等诸多技术含量非常高的内容。考虑到Stable Diffusion界面复杂、参数众多，笔者在讲解时，特意使用了大量对比图、示例图与界面图，力图使初学者阅读学习时，能够一步一步按图与文字进行正确操作，并获得理想的效果。本书内容丰富，技术点讲解全面，不仅适合AI绘画爱好者、AI视觉工作者和影像处理从业人员自学，也可以在开设了视觉传达与影像处理相关专业的学校当作教材使用。

第1章 Stable Diffusion的安装与设置 认识Stable Diffusion 2 Stable Diffusion 简介 2 Stable Diffusion 配置要求 2 Stable Diffusion整合包的安装 3 Stable Diffusion WebUI页面布局 5 绘世启动器界面讲解 6 文件夹 6 **选项 7 疑难解答 9 版本管理 10 模型管理 10 小工具 11 灯泡 11 设置 12 第2章 Stable Diffusion文生图操作模块详解 通过简单的案例了解文生图的步骤 14 学习目的 14 生成前的准备工作 14 具体操作步骤 15 迭代步数（Steps） 18 了解迭代步数 18 3组不同迭代步数示例 18 3组示例图像揭示的规律 19 采样方法（Sampler） 20 了解采样方法 20 按采样方法原理 21 按采样方法名称 22 3组不同采样方法示例 23 采样规律总结及** 26 引导系数（CFG Scale） 27 了解引导系数 27 3组不同引导系数示例 27 引导系数规律总结及** 29 采样方法与引导系数���关系 29 了解采样方法与引导系数的关系 29 3组不同采样方法与引导系数示例 30 高分辨率修复（Hires. fix） 33 了解高分辨率修复 33 放大算法详解 34 3组采用不同放大算法示例 35 高分辨率修复使用思路及参数** 37 总批次数、单批数量 37 参数的含义 37 使用技巧 37 随机数种子（Seed） 38 了解种子的重要性 38 固定种子数使用技巧 39 变异随机种子 40 用“XYZ图表”脚本对比参数 41 了解“XYZ图表”脚本 41 设置“XYZ图表”的方法 41 设置“XYZ图表”的技巧 42 利用自定义变量生成图表 43 用Refiner混合模型 44 了解Refiner功能 44 Refiner混合模型效果分析 44 Refiner的使用技巧 45 用ADetailer修复崩坏的脸与手 46 第3章 掌握提示词撰写逻辑及权重控制技巧 认识SD提示词 48 正面提示词 48 负面提示词 49 正面提示词结构 51 质量提示词 52 掌握提示词权重 53 用大括号“{}” 调整权重 53 用小括号“( )” 调整权重 53 用双括号“(( ))” 调整权重 53 用中括号“[ ]”调整权重 54 用冒号“:”调整权重 54 调整权重的技巧与思路 55 精通控制及融合语法 57 [X:when] 精通控制语法 57 [X|Y] 融合语法及使用要点 58 理解提示词顺序对图像效果的影响 60 提示词与复现样图的关系 61 为什么要复现样图 61 哪些因素影响样图复现 61 获得与抹除提示词、设置参数 62 获得提示词与设置参数 62 抹除提示词与设置参数 63 第4章 了解底模与LoRA模型 理解并使用SD底模模型 66 什么是底模模型 66 理解底模模型的应用特点 66 理解并使用LoRA模型 68 认识LoRA模型 68 叠加LoRA模型 70 使用LoRA模型的方法 72 查看LoRA模型信息 73 为LoRA模型添加封面 74 修改LoRA模型预览卡片尺寸 75 以文件夹形式管理LoRA模型 76 底模与LoRA模型匹配技巧 77 安装底模及LoRA模型 79 VAE模型 80 T.I.Embedding模型 81 什么是T.I.Embedding模型 81 T.I.Embedding模型的应用 82 T.I.Embedding模型** 83 第5章 Stable Diffusion图生图操作模块详解 通过简单案例了解图生图的步骤 86 学习目的 86 具体操作步骤 86 掌握反推功能 89 为什么要进行反推 89 图生图模块两种反推功能的区别 90 使用WD1.4标签器反推 90 涂鸦功能详解 91 涂鸦功能介绍 91 涂鸦工作区介绍 92 极抽象参考图涂鸦生成工作流程 92 挖掘涂鸦功能的潜力 94 局部重绘功能详解 95 局部重绘功能介绍 95 局部重绘使用方法 95 重绘时蒙版的细节问题 96 图生图共性参数讲解 97 缩放模式 97 蒙版边缘模糊度 98 蒙版模式 100 蒙版区域内容处理 100 重绘区域 102 仅蒙版区域下边缘预留像素 103 重绘幅度 104 涂鸦重绘功能详解 105 涂鸦重绘功能介绍 105 涂鸦重绘使用方法 105 上传重绘蒙版功能详解 107 上传重绘蒙版功能介绍 107 上传重绘蒙版功能的使用方法 107 第6章 利用ControlNet精准控制图像 认识ControlNet 110 安装方法 110 安装插件 110 安装模型 111 使用方法简介 113 ControlNet 关键参数解析 115 启用 115 低显存模式 115 **像素模式和预处理器分辨率 115 预览窗口 116 控制类型 116 控制权重 117 “引导介入时机”和“引导终止时机” 117 控制模式 118 缩放模式 119 回送和预设 119 ControlNet控制类型详解 120 Canny（硬边缘） 120 MLSD（直线） 123 Lineart（线稿） 127 SoftEdge（软边缘） 129 Scribble/Sketch（涂鸦/草图） 131 Segmentation（语义分割） 132 Depth （深度） 135 NormalMap（法线贴图） 138 OpenPose（姿态） 140 Inpaint（局部重绘） 142 Tile（分块） 143 InstructP2P（指导图生图） 144 Shuffle（随机洗牌） 146 Reference（参考） 147 Recolor（重上色） 148 T2I-Adapter（文生图适配器） 151 IP-Adapter（图生图适配器） 152 光影控制 154 第7章 通过训练LoRA获得个性化图像 为什么要掌握训练LoRA技术 157 训练LoRA的基本流程 158 步骤1：准备软件环境 158 步骤2：确定训练目的 159 步骤3：准备并处理训练素材 159 步骤4：为素材打标签 162 步骤5：设置参数并开始训练 163 步骤6：测试LoRA 163 LoRA训练实战及参数设置 166 LoRA训练实战目标 166 准备并处理素材 167 为素材打标签 167 设置训练参数 172 选择适合的LoRA 176 使用第三方平台训练LoRA 177 第8章 掌握Stable Diffusion辅助功能及插件运用 后期处理 179 PNG图片信息 181 无边图像浏览 182 模型融合、模型转换、模型工具箱 184 模型融合 184 模型转换 185 模型工具箱 185 了解重要设置选项 185 插件的安装 187 插件的作用 187 插件的安装 187 提示词插件的使用 189 十大必装插件列表 192 第9章 Stable Diffusion综合实战案例 制作节日庆典海报插画 195 真实照片转二次元效果 198 将任意图像改为建筑结构 201 将二次元图片真人化 205 AI艺术字 209 为电商产品更换背景 214 批量生成IP形象 218 利用AI设计数码产品 221 名画写实重现 224 生成艺术化二维码 228