Stable Diffusion AI 線上課程教學影片

線上AI教學課程內容

歡迎來到「Stable Diffusion AI 線上課程」！在這個課程中，你將深入探索 Stable Diffusion 的強大功能，這是一個開源的 AI 圖像生成工具，能夠根據文字描述創造出令人驚嘆的圖像。無論你是藝術家、設計師、遊戲開發者，還是對 AI 藝術充滿好奇，本課程都將為你提供所需的知識和技能，讓你能夠充分利用 Stable Diffusion 的潛力。

 

我們將從 Stable Diffusion 的基礎知識開始，逐步深入到更進階的技術和工作流程。你將學習如何安裝和配置 Stable Diffusion，掌握提示工程的藝術，探索各種模型和擴展，並學習如何使用 ControlNet 等工具來精確控制圖像生成過程。此外，我們還會分享一些實用的技巧和資源，幫助你更好地利用 Stable Diffusion，並將其應用到你的個人或商業專案中。

 

課程大綱

第一單元：Stable Diffusion 簡介與入門

• 課程簡介：
  • 介紹 Stable Diffusion 的基本概念和功能
  • Stable Diffusion 的應用場景和優勢
  • 課程目標和學習方法
• Stable Diffusion 安裝與配置：
  • 本地安裝 Stable Diffusion (Automatic1111 WebUI)
  • 雲端使用 Stable Diffusion (Google Colab)
  • 硬體需求與設定
• Stable Diffusion WebUI 介面導覽：
  • Txt2Img (文字生成圖片)
  • Img2Img (圖片生成圖片)
  • 其他重要功能介紹
• 第一次生成圖片：
  • 使用提示詞生成圖片
  • 調整參數 (Sampling Method, Steps, CFG Scale)
  • 理解種子 (Seed) 的作用

 

第二單元：提示工程 (Prompt Engineering)

• 提示詞的結構與要素：
  • 主體 (Subject)
  • 風格 (Style)
  • 環境 (Environment)
  • 光線 (Lighting)
  • 色彩 (Color)
  • 細節 (Details)
• 如何編寫有效的提示詞：
  • 清晰明確的描述
  • 使用具體的詞彙
  • 運用想像力
  • 參考藝術史和設計資源
• 正面提示詞 (Positive Prompt) 與負面提示詞 (Negative Prompt)：
  • 使用正面提示詞描述想要的元素
  • 使用負面提示詞排除不想要的元素
  • 優化圖片的技巧
• 提示詞的範例與練習：
  • 不同主題和風格的提示詞範例
  • 實際操作練習，生成不同風格的圖片

 

第三單元：模型 (Models) 與 LoRA

• 模型 (Models) 的概念與種類：
  • 基礎模型 (Base Models)
  • 融合模型 (Merged Models)
  • 風格模型 (Style Models)
• 如何選擇適合的模型：
  • 根據需求選擇模型
  • 模型的評估與比較
• LoRA (Low-Rank Adaptation)：
  • LoRA 的概念與優勢
  • 如何使用 LoRA
  • LoRA 的應用範例
• 模型與 LoRA 的下載與管理：
  • 下載模型的網站 (Civitai 等)
  • 模型的存放位置與管理

 

第四單元：Img2Img 與 ControlNet

• Img2Img (圖片生成圖片)：
  • 使用圖片作為參考
  • 調整 Denoising Strength
  • 創造圖片變化
• ControlNet：
  • ControlNet 的概念與功能
  • 使用 ControlNet 進行精確控制
  • ControlNet 的不同模型 (Canny, Depth, Pose 等)
• 使用 ControlNet 進行圖像編輯：
  • 線稿上色
  • 姿勢控制
  • 深度控制
• ControlNet 的進階應用：
  • 創造複雜的場景
  • 風格轉換

 

第五單元：擴展 (Extensions) 與工作流程

• 常用的 Stable Diffusion 擴展：
  • Deforum (影片生成)
  • ADetailer (臉部修復)
  • 更多擴展介紹
• 擴展的安裝與使用：
  • 如何在 WebUI 中安裝擴展
  • 擴展的設定與調整
• Stable Diffusion 的工作流程：
  • 從概念到圖像的流程
  • 優化工作流程的技巧
• 批次生成 (Batch Process)：
  • 一次生成多張圖片
  • 節省時間與資源

 

第六單元：進階技巧與應用

• 修復臉部 (Face Restoration)：
  • 使用 CodeFormer 或 GFPGAN
  • 改善臉部細節
• 放大圖片 (Upscaling)：
  • 使用 RealESRGAN 或 Lanczos
  • 提升圖片解析度
• 無縫貼圖 (Seamless Textures)：
  • 創造可平鋪的紋理
  • 應用於遊戲開發或設計
• 影片生成 (Video Generation)：
  • 使用 Deforum 擴展
  • 創造動畫效果

 

第七單元：Stable Diffusion 的商業應用

• Stable Diffusion 的授權與使用條款：
  • 了解 Stable Diffusion 的授權方式
  • 商業使用的注意事項
• Stable Diffusion 在行銷與廣告的應用：
  • 創造吸睛的廣告素材
  • 設計社群媒體貼文
  • 製作產品原型
• Stable Diffusion 在設計領域的應用：
  • 設計 Logo 和品牌形象
  • 製作網站素材
  • 創造遊戲美術
• Stable Diffusion 在藝術創作的應用：
  • 創造個人藝術作品
  • 參與藝術展覽
  • 銷售數位藝術品

 

第八單元：實戰專案

• 專案一：設計一本科幻小說的封面和內頁插圖
• 專案二：為一家餐廳設計菜單和宣傳海報
• 專案三：創作一系列奇幻風格的角色設計
• 學員作品分享與討論

 

第九單元：Stable Diffusion 的未來與發展

• Stable Diffusion 的最新功能與更新
• AI 藝術的發展趨勢
• 如何持續學習與精進
• 社群資源與交流

 

課程目標

• 掌握 Stable Diffusion 的安裝、配置和基本操作。
• 學會編寫有效的提示詞，創造出符合需求的圖像。
• 了解不同的模型、LoRA 和擴展，並能應用於實際專案中。
• 掌握 ControlNet 的使用，精確控制圖像生成過程。
• 掌握 Stable Diffusion 的商業應用，並能將其應用到你的工作或事業中。
• 持續學習和精進，成為 Stable Diffusion 的高手。