哩布哩布AI海报设计实战:SD工作流案例解析电子书

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内容简介

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目录

1.1　AI绘画有什么用？

1.1.1　提升效率与加速创作过程

1.1.2　激发创意与灵感

1.1.3　降低设计门槛与个性化定制

1.2　将AI融入设计工作流中

1.2.1　前期灵感：生成丰富多样的概念图

1.2.2　中期素材：生成相关素材

1.2.3　后期精修：局部重绘

1.3　AI图像生成原理

2.1　哩布哩布有什么用？——AI绘画

2.2　风格多样

2.3　哩布哩布有什么优势？

3.1　哩布哩布界面布局

3.2　什么是提示词？

3.3　提示词书写规范

3.4　提示词的适用范围

3.5　正向提示词的作用

3.6　负向提示词的意义

3.7　提示词结构

3.7.1　画面内容的描述提示词

3.7.2　参数属性提示词

3.7.3　完整的提示词示例

3.8　提示词通用模板

3.9　强调与减弱——提示词的权重

3.10　利用ChatGPT书写提示词

3.11　WD1.4标签器（反推提示词）

3.12　学习优秀作品的提示词

3.13　综合案例——时尚海报制作

3.13.1　设计工具介绍

3.13.2　海报制作步骤

4.1　采样方法

4.2　采样迭代步数

4.3　提示词引导系数CFG Scale

4.4　随机数种子Seed

4.5　综合案例—书籍/相册封面

4.5.1　设计思路

4.5.2　设计流程

5.1　图生图的作用与原理

5.2　如何使用图生图

5.3　图生图的提示词

5.4　保持风格稳定—随机数种子

5.4.1　图生图修改画面风格

5.4.2　随机数种子深度应用

5.5　图生图的应用

5.5.1　真人换成二次元风格

5.5.2　二次元换成真人现实风格

5.5.3　非人转为人像

5.6　局部精确控制

5.6.1　涂鸦

5.6.2　局部重绘

5.7　综合案例—人物版式设计

5.7.1　设计思路

5.7.2　设计流程

5.7.3　拓展案例

6.1　了解模型

6.2　模型的分类

6.3　挑选合适的模型

7.1　高清放大的种类与原理

7.2　高清修复

7.3　图生图放大

7.4　后期处理

7.5　超清放大Tiled Diffusion

7.6　图生图与文生图中的Tiled Diffusion/Tiled VAE

7.7　综合案例—家具促销内容

7.7.1　设计思路

7.7.2　设计流程

7.7.3　拓展案例

7.8　综合案例—活动节日海报

7.8.1　设计思路

7.8.2　设计流程

8.1　文本嵌入（Textual Inversion）

8.2　低秩模型（LoRA）

8.2.1　LoRA模型的优势与特点

8.2.2　如何使用LoRA模型

8.2.3　LoRA的风格分类

8.2.4　图生图案例

8.3　超网络（Hypernetwork）

8.3.1　超网络模型特征

8.3.2　实操应用

8.4　综合案例—护肤品广告

8.4.1　设计思路

8.4.2　设计流程

8.5　综合案例—服装广告

8.5.1　设计思路

8.5.2　设计流程

9.1　基础用法

9.2　OpenPose（姿态）

9.2.1　捕捉表情

9.2.2　二次元画风姿态

9.3　Canny（硬边缘）

9.3.1　功能特点

9.3.2　汽车案例演示

9.3.3　线稿上色

9.4　Depth（深度图）

9.4.1　空间风格设计

9.4.2　原理小结

9.4.3　建筑风格案例

9.5　SoftEdge（软边缘）

9.5.1　SoftEdge使用方法

9.5.2　与Canny（硬边缘）进行对比

9.6　Scribble/Sketch（涂鸦/草图）

9.6.1　自然景观案例

9.6.2　人物案例

9.6.3　功能原理小结

9.7　Lineart（线稿）

9.7.1　WD1.4工具

9.7.2　添加OpenPose工具

9.7.3　Canny（硬边缘）、SoftEdge（软边缘）和Lineart（线稿）差异

9.8　IP-Adapter风格迁移

9.8.1　卡通人物与风景

9.8.2　赛博朋克场景与人物

9.8.3　插画风景与真人风格

9.8.4　IP-Adapter风格迁移小结

9.9　多重ControlNet

9.9.1　单一ControlNet

9.9.2　SoftEdge+OpenPose

9.9.3　SoftEdge+Depth

9.10　综合案例—汽车主题

9.10.1　设计思路

9.10.2　设计流程

9.11　综合案例—儿童主题