AI 绘画全能实战课：Midjourney 与 Stable Diffusion 详解
本课程旨在为学习者提供一套完整的 AI 绘画技术链路，深度解析 Midjourney (MJ) 与 Stable Diffusion (SD) 两大顶流工具。内容涵盖从零起步的环境搭建、账号配置，到高阶的脚本自动化处理，通过对 Prompt 设计、参数调优及模型训练的系统讲解，帮助用户实现从静态图像到动态视频的高质量输出。
核心课程大纲
1. 基础起步与环境部署
- 账号与环境： Midjourney 账号申请、Discord 界面操作指南，以及 Stable Diffusion 的本地部署与云端安装。
- 核心机制： 详解 Imagine 指令、Describe 反推、Seed 种子值，以及采样步数、采样器等关键参数的实操应用。
2. Prompt 进阶与自动化出图
- 提示词工程： 掌握 Prompt 书写技巧、Permutation 关键词矩阵以及多提示词的语义分割方法。
- 高效工作流： 文生图脚本应用、Extras 批量处理，以及利用 SD upscale 与 Ultimate SD upscale 实现高质量图像放大。
3. 图像精修与自定义创作
- 扩展与重绘： 运用 Zoom 与 Pan 进行画布扩充，利用 Soft Inpainting 实现柔和重绘，通过 Hires_fix 和 Tiled Diffusion 提升图像分辨率。
- 参考与定制： 深度解析 Cref（角色参考）与 Sref（风格参考），覆盖漫画、建筑、产品设计等全流程实战。
4. 高阶模块与动态生成
- 精准控制 (ControlNet)： 熟练运用 Canny、Lineart、Depth、Openpose 等模型实现精准构图。
- 模型训练 (LoRA)： 涵盖 LoRA 理论、安装、打标流程及 Kohya_ss 参数调优。
- 动态视频： 掌握 Deforum 宇宙视角、Animatediff 丝滑动画以及 Ebsynth 视频转 AI 的核心技术。
适用场景
- 零基础初学者： 快速搭建环境，掌握 AI 绘画基础逻辑。
- 商业设计师： 利用 Cref/Sref 和 ControlNet 确保角色一致性与场景还原度。
- 内容创作者： 通过 Animatediff 和 Deforum 制作 AI 短视频与动态艺术作品。
学习收益
完成本课程后，你将能够独立部署 AI 绘画环境，灵活运用 Prompt 矩阵高效出图。通过掌握 LoRA 训练与 ControlNet 精准控制，你可以在保持艺术风格一致性的前提下，实现对图像细节的绝对掌控，将创作效率提升至工业级水平。
资源获取方式
下载地址： 点击通过夸克网盘下载
正文完
