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零基础学AI绘画，手把手教你从0基础入门Stable Diffusion

课程介绍

课程来自于 零基础学AI绘画，手把手教你从0基础入门Stable Diffusion

人工智能在绘画领域的应用呈现出了许多令人印象深刻的突破。使用机器学习和深度学习的技术，研究人员已经开发出一些可以生成艺术作品的算法和模型。

目前最为知名的机器生成艺术技术之一是GAN（Generative Adversarial Network，生成对抗网络）。GAN通过同时训练两个神经网络——生成器和判别器，使得生成器能够逐渐生成更加逼真的艺术作品，而判别器则试图区分真实作品和生成作品。这种对抗过程促使生成器不断提高生成的作品质量，从而达到逼真的效果。

另外，还有一些其他的方法和技术用于计算机生成艺术作品，如变分自编码器（VAE）和深度卷积神经网络（DCNN）。这些技术的发展为计算机绘画领域带来了很大的进步，使得机器能够以一种创造性的方式产生图像、绘画和艺术作品。

然而，需要注意的是，尽管人工智能在绘画领域已经取得了很多成果，但生成的艺术作品往往缺乏情感、创造力和独特性等方面的特质。艺术创作往往是源于个体独有的灵感和情感，这是目前人工智能难以完全模拟的。

绘画是一个充满创造力和个性的艺术形式，它需要艺术家通过自己的思想、技巧和表达方式来展现作品。虽然人工智能可以辅助绘画过程，但它仍然无法完全替代人类艺术家的创造力和感知能力。。

"Stable Diffusion"（稳定扩散）是一种基于物理参数和数学模型的绘图技术，用于生成具有独特视觉效果的艺术作品。它是由法国艺术家Alain Le Boucher创造的一种绘画方法。

这种绘画技术通过涂抹和拓印的方式来传递颜料和介质之间的相互扩散效应。艺术家将稀薄的颜料和介质混合在一起，然后涂抹在画布或其他绘画表面上。随着时间的推移，颜料会在表面扩散，并形成具有独特纹理和色彩效果的图像。

Stable Diffusion绘图技术的特点是其对颜料的运动进行精确控制。通过调整颜料和介质的浓度、粘度以及表面张力等物理参数，艺术家可以创造出各种不同的效果，如渐变、斑驳和流动的纹理等。稳定扩散的过程中，颜料的扩散速度和方向会受到物理和化学相互作用的影响，从而导致复杂且令人着迷的视觉效果。

稳定扩散绘图技术不仅在艺术创作中具有广泛应用，还在科学研究和工程领域中有一定的价值。它可以模拟各种自然现象和物理过程，比如云层形成、液滴扩散和材料表面纹理等。通过调整参数和控制条件，艺术家和科学家可以利用这种技术来创造出具有独特美感和视觉效果的作品。

文件目录

风险提醒（先看） .txt

01-AIGC绘画方案及试用 .mp4

02-如何用Stable Diffusion开始一幅AI绘画 .mp4

03-看看提示词有哪些玩法 .mp4

04-更进一步：大模型进阶玩法 .mp4

05-上手试试Stable Diffusion的精准可控 .mp4

06-Stable Diffusion的精准可控（实战） .mp4

07-微调模型让数字人成为可能 .mp4

08-数字人之Embeddings及Hypernetwork .mp4

09-数字人之Dreambooth及LoRA .mp4

10-AI绘画的商业化落地思考及展望 .mp4

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