（1）AIGC绘画概述与技术原理：了解AIGC技术的发展历程与生成原理，掌握扩散模型（Diffusion Model）的核心工作机制及其在图像生成中的应用。对比Midjourney与Stable Diffusion的技术架构差异：MJ的云端闭源服务模式与SD的本地开源生态。学习AI绘画的伦理规范与版权注意事项，建立正确的AI创作价值观。
（2）Midjourney基础入门与环境搭建：掌握Discord账号注册、服务器创建与Midjourney Bot添加的完整流程。学习MJ的订阅方案选择与基础命令操作（/imagine、/blend、/describe、/settings）。熟悉MJ界面功能：U1-U4图像放大、V1-V4图像衍变、重绘、平移等按钮的实用技巧。
（3）Midjourney提示词工程与参数控制：掌握MJ提示词的核心结构：主体描述、风格修饰、构图参数、画质控制。学习常用参数的使用方法：--ar（宽高比）、--v（版本）、--s（风格化）、--c（混乱度）、--iw（图像权重）、--seed（种子值）。掌握风格迁移与多图融合技巧，实现创意效果的精准控制。
（4）Midjourney商业案例实战：学习使用MJ生成多样化艺术风格图像：人像摄影、电影质感、插画风格、产品渲染等。掌握品牌VI设计中的Logo与Icon创意生成方法。实践电商设计场景：产品主图、详情页配图、促销海报的AI辅助创作。学习广告创意制作与情绪板（Mood Board）的快速生成技巧。
（5）Midjourney角色一致性与故事板创作：掌握使用--cref参数实现角色风格迁移与形象固定。学习通过图像提示+种子控制保持多图角色一致性。实践根据故事需求生成角色表及角色换装的方法。探索MJ在漫画创作、绘本设计中的应用潜力。
（6）Stable Diffusion本地部署与环境配置：了解SD本地化部署的硬件要求（NVIDIA GPU 4GB+显存）与推荐配置。掌握Python环境、Git工具的准备与国内源配置方法。学习Stable Diffusion Web UI的下载安装与一键部署流程。掌握启动器配置、插件安装、模型管理与更新的完整技巧。
（7）Stable Diffusion核心参数与界面操作：掌握SD Web UI的界面布局与核心功能区：大模型选择、VAE选择、提示词输入框、采样方法、迭代步数、图像尺寸、CFG引导系数、随机种子等。学习不同采样器（DPM++系列、Euler、DDIM）的性能特点与适用场景。掌握高分辨率修复（Hires.fix）的参数设置技巧。
（8）Stable Diffusion文生图与图生图实战：学习文生图（Text-to-Image）的完整流程：模型选型、提示词撰写、参数调优。掌握图生图（Image-to-Image）的核心技术：重绘幅度（Denoising Strength）控制、图像融合技巧。实践通过图生图实现风格迁移、草图转成图、照片艺术化等应用。
（9）Stable Diffusion ControlNet精准控制：深入理解ControlNet插件的安装与模型下载。掌握常用ControlNet单元的使用方法：Canny边缘检测、Depth深度图、OpenPose姿态识别、Scribble涂鸦转图、SoftEdge软边缘、IP-Adapter风格迁移。实践通过多ControlNet组合实现复杂场景的精准控制。
（10）Stable Diffusion Lora模型训练与应用：理解Lora（低秩适配）模型的核心原理及其在风格定制中的价值。学习Lora模型的下载、安装与调用方法。掌握使用WD标签器反推图片标签、准备训练数据集的技巧。实践训练专属Lora模型（如特定人物风格、产品风格），实现个性化的图像生成。
（11）Stable Diffusion高阶应用与插件生态：学习使用Inpaint Anything实现局部重绘与图像修复。掌握ReActor插件实现人物换脸与面部修复。了解After Detailer（ADetailer）对面部、手部进行精细化优化的方法。探索常用扩展插件：提示词翻译、动态提示、多格漫画生成等。实践将MJ生成的图像导入SD进行精细化优化的工作流。
（12）综合项目实战：商业级AI绘画作品集：结合所学知识，完成一个完整的商业级AI绘画项目（如品牌主视觉设计、电商产品详情页、虚拟数字人形象创作、小说推文配图系列）。涵盖需求分析、工具选型（MJ快速创意发散+SD精准控制优化）、提示词设计、参数调优、后期处理（Photoshop辅助）、作品呈现的全流程。形成个人AI绘画作品集，通过项目实战检验MJ与SD双工具协同应用的效率提升与创意突破。
