AI創(chuàng)意繪畫與視頻制作：基于Stable Diffusion和ControlNet

定　價：￥119.00

作　者：	馬健健
出版社：	清華大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302647188	出版時間：	2023-11-01	包裝：	平裝-膠訂
開本：	16開	頁數：		字數：

內容簡介

　　《AI創(chuàng)意繪畫與視頻制作：基于Stable Diffusion和ControlNet》將帶領讀者探索AI繪畫和短視頻創(chuàng)作的奇妙世界。本書詳細介紹Stable Diffusion的基本概念、原理及其主要功能的使用，闡述如何使用提示詞生成創(chuàng)意無限的圖像，如何使用ControlNet插件對圖像進行精細調整，如何使用Stable Diffusion結合各類插件和第三方應用進行視頻制作。書中精選了大量案例，介紹了AI工具文生圖、圖生圖的創(chuàng)作技巧，以及當前主流短視頻平臺中使用Stable Diffusion制作短視頻所需的熱門技術工具，如Deforum、LoopBack Wave、DepthMap、TemporalKit和EbSynth等。《AI創(chuàng)意繪畫與視頻制作：基于Stable Diffusion和ControlNet》內容豐富，理論與實踐并重，既適合初學者作為自學參考書，也適合設計師、數字媒體從業(yè)者作為參考手冊，同時還可以作為高等院校數字媒體等相關專業(yè)的教學用書。

作者簡介

　　馬健健，上海交通大學程碩士，先后供職于平安、惠普、美國強生等國內外知名公司，擔任軟件架構和數據分析技術經理，擁有十余年豐富的軟件開發(fā)架構和技術管理經驗。目前就職于上海某知名外資公司擔任數據平臺技術經理，主要負責大數據處理、機器學習應用和數據挖掘方面的研究和實施工作，長期研究AI繪畫與虛擬人技術，制作了大量AI繪畫和視頻作品，出版《虛擬偶像 AI實現》一書。

圖書目錄

目錄
第1章　概述1
1.1　為什么使用Stable Diffusion1
1.2　AI圖像生成模型介紹2
1.3　從小白到AI藝術家4
1.4　總結4
1.5　練習4
第2章　人工智能與圖像生成技術5
2.1　人工智能的發(fā)展歷程5
2.2　圖像生成技術的基本原理6
2.2.1　深度神經網絡圖像生成技術6
2.2.2　Stable Diffusion的關鍵組件7
2.3　深度學習框架PyTorch基礎9
2.4　AIGC技術框架介紹10
2.4.1　GAN對抗網絡10
2.4.2　VAE變分自編碼器12
2.4.3　NeRF輻射神經網絡12
2.4.4　CLIP對比性語言－圖像預訓練模型12
2.4.5　CodeFormer人臉清晰化模型13
2.5　總結14
2.6　練習14
第3章　Stable Diffusion技術15
3.1　Stable Diffusion的基本概念和原理15
3.2　安裝Stable Diffusion Web UI18
3.3　Stable Diffusion的界面24
3.4　Stable Difussion的模型25
3.5　生成多個角色同框28
3.6　Inpaint繪制34
3.7　Outpaint繪制37
3.8　修復面部細節(jié)39
3.9　總結42
3.10　練習42
第4章　ControlNet的使用43
4.1　ControlNet的基本概念43
4.2　ControlNet的安裝44
4.3　ControlNet的使用方法45
4.4　ControlNet中的模型50
4.4.1　案例一：不同模型下的效果51
4.4.2　案例二：不同模型下的效果56
4.4.3　ControlNet中的Inpaint63
4.5　總結65
4.6　練習65
第5章　結合Stable Diffusion和ControlNet進行AI繪畫創(chuàng)作66
5.1　Stable Diffusion和ControlNet結合使用的優(yōu)勢66
5.2　使用ControlNet 生成不同角度的圖像67
5.3　ControlNet和Latent Couple結合使用69
5.4　ControlNet生成線稿圖76
5.5　使用LoRA進行高階參數微調生成精細圖像79
5.6　ControlNet對光線的控制 84
5.7　Depth Library修復手部88
5.8　總結93
5.9　練習93
第6章　Prompt提示詞設計94
6.1　什么是Prompt94
6.2　Prompt的基本構成97
6.2.1　主語97
6.2.2　修飾語104
6.3　正向提示詞和反向提示詞 127
6.4　人物服裝類提示詞135
6.5　角色鎧甲類提示詞148
6.6　動物圖像的生成154
6.6.1　老虎154
6.6.2　鳥類156
6.6.3　獅子158
6.6.4　鳳凰159
6.6.5　熊貓160
6.7　參數的使用162
6.7.1　CFG Scale（提示詞引導系數）162
6.7.2　Sampling method（采樣方法）163
6.7.3　Seed（種子）166
6.7.4　Sampling steps（穩(wěn)定擴散）168
6.7.5　分辨率169
6.8　總結170
6.9　練習170
第7章　Stable Diffusion與ControlNet繪畫實例171
7.1　通過ControlNet生成漫畫171
7.2　通過Stable Diffusion和ControlNet繪制360°全景圖像177
7.3　生成QR二維碼182
7.4　生成卡通風格的小屋184
7.5　總結186
7.6　練習186
第8章　動畫的制作187
8.1　使用Deforum插件制作動畫 188
8.1.1　什么是Deforum188
8.1.2　安裝Deforum188
8.1.3　相關參數介紹189
8.1.4　Deforum里的數學公式192
8.1.5　Deforum制作無限循環(huán)動畫193
8.2　使用LoopBack Wave來制作絲滑動畫200
8.2.1　什么是LoopBack Wave200
8.2.2　安裝LoopBack Wave200
8.2.3　LoopBack Wave腳本的使用200
8.3　使用FILM對動畫進行補幀204
8.3.1　什么是FILM204
8.3.2　安裝FILM 206
8.3.3　FILM工具的使用208
8.4　使用DepthMap生成3D繪畫實現動畫效果209
8.4.1　什么是DepthMap209
8.4.2　安裝DepthMap209
8.4.3　相關參數介紹210
8.4.4　DepthMap插件的使用212
8.5　使用EbSynth 和TemporalKit實現高質量絲滑效果213
8.5.1　安裝TemporKit213
8.5.2　使用TemporKit生成關鍵幀214
8.5.3　使用EbSynth生成風格化圖像序列217
8.6　總結 220
8.7　練習220