课程目录
1-1class0-1：AI场曼重构-课程案例快内视频ev.mp4
1-2class0-2：AI方案多风格表现-课程案例快闪视频ev.mp4
1-3class0-3：Rhino+SD建筑表现工作流-课程案例快闪视频ev.mp4
1-4class0-4：AI建筑绘图成果展示-四季树屋ev.mp4
1-5class0-5：Lora模型库运用成果展示-Allucy.mp4
1-6class0-6：Lora模型库运用成果展示-AI玛奇玛ev.mp4
1-7class1-1：人工智能绘图上ev.mp4
1-7class1-1：人工智能绘图上evev.mp4
1-8class1-2：人工智能绘图下ev.mp4
1-8class1-2：人工智能绘图下ev.mp4
1-9class1-3：补充：关键词生成器ev.mp4
1-10class2-1：课程更新介绍与lora模型库安装ev.mp4
1-11class2-2:Lora生成超与实人物ev.mp4
1-12class2-3：Lora人物后期调整与修正ev.mp4
1-12class2-3：Lora人物后期调整与修正evev.mp4
1-13class2-4：相机调整ev.mp4
1-13class2-4:相机调整ev.mp4
1-14.class3-1：基本介绍ev.mp4
1-14class3-1：基本介绍evew.mp4
1-15class3-2：模型库选择ev.mp4
1-15class3-2：模型库选择ev.mp4
1-16class3-3：关键词设置与参数影响ev.mp4
1-16class3-3：关键词设置与参数影响ev.mp4
1-17class4-1：基本介绍ev.mp4
1-17class4-1：基本介绍evev.mp4
1-18class4-2：安装与注意事项ev.mp4
1-18class4-2：安装与注意事项ev.mp4
1-19class4-3：模型选择ev.mp4
1-19class4-3：模型选择evev.mp4
1-20class4-4：参数含义ev.mp4
1-20class4-4：参数含义.mp4
1-21class4-5：模型库版本问题ev.mp4
1-21class4-5：模型库版本问题evev.mp4
1-22class4-6：Rhino+SD建筑表现工作流ev.mp4
1-22class4-6：Rhino+SD建筑表现工作流evev.mp4
1-23class4-7：多重controlnetev.mp4
1-24class4-8：技术图纸绘制ev.mp4
1-25class4-9：图纸修正ev.mp4
1-26class4-10：场景重构ev.mp4
1-27class4-11：着色参照与风格参照ev.mp4
1-28.class4-12：手绘图纸改变ev.mp4
1-29class5-1：pix2pix运用ev.mp4
1-30 class5-2:StylePile ev.mp4
1-31class5-3：PS插件stableartev.mp4
1-32class5-4:PS播件autophotoshop.mp4
1-33class6-1AI人脸重绘ev.mp4
1-34class6-2AI智能缩放ev.mp4
1-35class6-3AI批量裁ev.mp4
1-36class6-4comfyUl ev.mp4
1-37.class6-5newbing1ev.mp4
1-38 class6-6newbing2 ev.mp4
1-39class6-7newbing3ev.mp4
1-40class6-8将chatgpt接入微信有哪些方法（1）-Anaconda.pdf
1-41class6-9将ChatGPT接入微信有哪些方法（2）-远程服务器.pdf
1-42class6-10如何在没有境外手机号的情况下使用chatgpt.pdf
1-43class6-11扩展内容-AdobeFireflyev.mp4
想用Stable Diffusion画出心中所想，却被复杂的参数和安装吓退？市面上教程虽多，但系统性的指南凤毛麟角。这套43节的完整教程，声称能带你从入门到精通，是真实力还是吹牛皮？我们来拆解看看。
项目本质：掌握开源的“数字画师”
Stable Diffusion本质上是一个开源的文生图AI模型。它的核心原理是通过“扩散”过程，将随机噪点逐步去噪，最终生成符合你文字描述的高质量图像。与Midjourney等在线工具不同，SD允许你在自己电脑上部署，拥有完全的模型控制权、无限的生成次数和深度定制能力，是追求专业创作和商业应用的必备技能。
操作流程：五步从安装到大师
第一，环境部署。这是第一道坎。教程需要清晰地教你安装Python、Git，部署WebUI，并下载基础模型。一步出错，全盘卡住。
第二，基础掌握。学习最核心的“咒语”——提示词（Prompt）的撰写技巧，以及采样器、步数等关键参数对画面的影响。
第三，插件运用。精通LoRA（风格模型）、ControlNet（精确控制构图、姿势、线稿）等神器，这是从随机出图到精准创作的飞跃。
第四，工作流整合。如何将SD与Photoshop、Rhino等专业软件结合，实现建筑表现、概念设计等专业工作流。
第五，高级应用。涉及批量处理、AI修图、ComfyUI可视化工作流等效率工具，向生产力看齐。
收益与成本分析
潜在收益：
1. 职业竞争力：为设计师、原画师、营销人员大幅提升工作效率和创意表现，带来直接的升职加薪可能。
2. 副业变现：可承接商业插图、头像定制、电商模特图、概念设计等自由工作，单项目报价数百至数千元不等。
3. 学习效率：一套系统教程可节省你数百小时自行摸索和搜寻碎片知识的时间，加速入门进程。
主要成本：
1. 硬件成本：需要一台配备中高端NVIDIA显卡（至少6GB显存）的电脑，这是最大门槛。
2. 时间成本：完整学习并消化43节课，需要投入至少80-100小时。
3. 学习成本：教程本身的费用（如有）。
4. 软件成本：主要为电费和硬件损耗。
风险警告：理想很丰满，现实很骨感
1. 陡峭的学习曲线：即便有教程，面对大量专业术语和参数调整，新手极易产生挫败感，半途而废率极高。
2. 硬件门槛限制：显卡性能直接决定出图速度和质量，低配电脑体验极差，可能让你在第一步就放弃。
3. 技术迭代飞快：AI绘图领域日新月异，今天学的方法，几个月后可能就有更优解，需要持续学习。
4. 版权与伦理争议：生成图像的版权归属模糊，用于商业用途可能存在潜在风险；过度依赖AI可能导致自身基础技能退化。
适合人群
这套教程最适合：视觉设计、建筑、游戏美术等相关领域的专业人士，希望将AI融入工作流；对数字艺术有强烈兴趣且愿意钻研技术的爱好者；具备一定电脑操作基础，有耐心解决报错问题的技术探索者；以及寻求用AI技能开辟副业的自由职业者。如果你只是想“一键生成美女图”，或对电脑操作一窍不通，请谨慎入坑。
总结与建议
Stable Diffusion是一项强大的生产工具，但这套43节教程更像一张需要你亲自动手搭建的“高级机床图纸”。给你的最终建议是：在投入之前，先用自己电脑尝试安装开源版本，测试能否成功运行。如果能，再评估自己是否有足够的连续时间和钻研精神来消化这套课程。记住，教程本身不产生价值，将知识转化为解决实际问题的能力，才是你真正的收益。决定你是否能“精通”的，不是看了多少节课，而是动手调参了多少个小时。
课程下载：
