AIGC绘画：Stable Diffusion+ControlNet+LoRA训练培训课程-曙海培训中心

AIGC绘画：Stable Diffusion+ControlNet+LoRA训练培训课程

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• 培训对象： AI绘画设计师、UI/UX设计师、游戏美术师、内容创作者、AIGC爱好者。

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• 培训目标：

  • 掌握Stable Diffusion的原理和部署方法。

  • 熟练使用提示词工程生成高质量图像。

  • 应用ControlNet精准控制图像生成（姿势、深度、边缘）。

  • 能够训练LoRA模型定制专属画风和角色。

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• 培训内容介绍：

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  一、 AIGC绘画与Stable Diffusion原理： 了解扩散模型（Diffusion Model）工作原理，理解Stable Diffusion的架构组成。

  二、 SD部署与WebUI使用： 本地部署Stable Diffusion WebUI（Automatic1111），配置模型文件和扩展插件。

  三、 提示词工程基础： 学习提示词结构（正向提示、反向提示），使用提示词修饰符控制风格、光照、构图。

  四、 采样器与参数调优： 理解不同采样器（Euler、DPM++）的特点，调整步数、CFG Scale等参数优化效果。

  五、 ControlNet核心概念： 了解ControlNet的工作原理，掌握Canny、Depth、OpenPose、Scribble等常用模型。

  六、 ControlNet姿势控制实战： 使用OpenPose提取人物姿势，生成指定动作的人物图像。

  七、 ControlNet深度图与边缘控制： 使用Depth模型控制场景深度，使用Canny控制边缘细节，实现线稿上色。

  八、 图生图与图像修复： 使用img2img修改现有图像，使用Inpainting修复图像缺陷或替换局部内容。

  九、 LoRA训练基础： 理解LoRA的低秩适配原理，准备训练数据集和标签。

  十、 LoRA训练实战（Kohya_ss）： 使用Kohya_ss GUI训练人物LoRA和风格LoRA，调整训练参数。

  十一、 模型融合与风格混合： 合并多个LoRA模型，混合不同风格实现创意效果。

  十二、 实战项目：商业级AI绘画应用： 完成从概念设计到成品的完整项目（如角色设计、产品海报、场景原画），综合运用所学技术。