商业AI绘画工作流程项目实践课程

深入分解操作概念，利用预定义的提示词，选择采样技术，并阐明中间旅程应用程序和配置。

细化线稿、增强图像精度、风格转换、内容替换、面部表情控制等，使图像精确符合我们的规格。

通过训练塑造多样化的风格和角色。重点配置高级参数，特别是测试、计算和验证学习率，以实现最佳模型性能。

AI绘画课程侧重于项目应用。小森商业AI绘画工作流程实践课程 Commercial AI Workflow Practical Course with Xiaosen

详细讲解操作原理、提示词预设的使用、采样方式的选择、中途使用和设置的讲解。

对线稿进行着色、提高图像精度、风格转换、替换内容、控制面部表情等，让图像更准确地符合我们的要求。

通过训练产生不同的风格和角色。重点讲解专家级参数的设置，尤其是学习率的测试、计算和验证，以达到模型的最佳效果。

理论与实践相结合，涉及：欧美、民族风、写实、动漫、卡通等多种风格，以及Q版写实、预告片、漫画、模型图。

课程时长：12.5小时 1920X1080 mp4 语言：英语+中英文字幕（云桥网络 机译）含课程文件


课程目录：
00.宣传篇
00. 简介——开启修炼之路
01. AIGC 能做什么

01. SD操作及原理
02. 安装部署
03. SD工作原理
04. 界面布局
05. 生成图像
06. 型号分类
07. AI图表参数拉取
08. 预设提示
09. 采样方法

02. 易于使用的插件
10. 厨房 – 界面布局
11. 提示多合一 – 提示插件
12. 附加网络 – Lora 插件
13. Openpose 编辑器 – 编辑动作
14. Dwopenpose 处理器
15. Lora 提示工具 – 触发词保存
16. ADetailer – 面部修复
17. Mediapipe Face – 面部控制
18. 嵌入预设
19. 分割任何内容 – 分离图像元素
20. 插件更新方法

03. 屏幕调整技巧
21. 高清放大
22. 低显存产生大图像
23. 秘技——换头
24. 修复手部

04.控制技术
25. Controlnet 接口和处理器
26. 线稿自动清理
27. 自动着色技术
28. 参考图像模式
29. 参考图像的扩展使用 – 切换角度和表情符号
30. 平铺处理器 – 提高准确性
31. 平铺处理器 – 艺术风格转换
32. 平铺处理器 – 替换内容
33. 姿态控制技术
34. 面部表情控制技术
35. 如何进行多人构图

05. Midjourney使用
36. 注册购买账号
37. 设置参数说明
38. 命令字符使用
39. 提醒词及生成图片
40. 后缀说明

06. 基本应用
41. 3D 渲染图标
42. 装甲图标
43. 盲盒 – 手工渲染
44. Brawl Stars – 宝箱制作
45. Brawl Stars – 角色制作

07. 炼金专家
46. Lora训练脚本安装
47. 训练集准备
48. 专家级参数讲解
49. LOL流派训练-测试学习率
50. 如何计算学习率
51. LOL流派训练-训练与效果测试
52. 角色训练–创建原创角色训练集
53. 角色训练——预处理和标注技术
54. 角色训练——训练和模型测试
55. 训练失败问题总结

08.商业项目申请
56. 僵尸主题 – 人物绘画
57. SIFU – 风格化头像
58. 中国主题 – 场景概念设计
59. 万国崛起 – 3D 整体建筑
60. 万国崛起 – 3D 人物绘画第 1 部分
61. 万国崛起 – 3D 人物绘画第 2 部分
62. 炉石传说 – 卡牌包装设计
63. 神话主题 – 人物绘画第 1 部分
64. 神话主题 – 人物绘画第 2 部分
65. 英雄联盟 – IRELIA 第 1 部分
66. 英雄联盟 – IRELIA 第 2 部分
67. 三国主题– Q 版本转换为现实主义
68. 街头霸王 – 任天堂明星大乱斗兄弟 第 1 部分
69. 街头霸王 – 任天堂明星大乱斗兄弟 第 2 部分
70. 原子之心 – 概念三视图第 1 部分
71. 原子之心 – 概念三视图第 2 部分
72. 个人作品– AI辅助个人创作
73. 流浪地球 – 故事板演示

09. 商业法律纠纷
74.人工智能侵权责任界定

AI painting courses focused on project applications.

Detailed explanation of operational principles, usage of prompt word presets, selection of sampling methods, and explanation of Midjourney usage and settings.

Coloring the line draft, improving image accuracy, style conversion, replacing content, controlling facial expressions, etc., to make the image match our requirements more accurately.

Generate different styles and characters through training. Focus on explaining the setting of expert level parameters, especially the testing, calculation, and validation of learning rates, to achieve the best results of the model.

Combination of theory and practice, involving: European and American, national style, realistic, anime, cartoon and other styles, as well as Q version realism, trailers, cartoons, model maps.