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：
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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。
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专家力量：
中国科学院软件研究所，计算研究所高级研究人员
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