课程内容：
01_课程的框架思路及入学礼.mp4
02_智能工具的使用方法及建议.mp4
03_根据不同需求搭配适合自己的学习方式.mp4
04_智能应用的前景分析及案例讲解.mp4
05_——–基础课——–_ev.mp4
06_【基础课】2024_-_SD本地电脑配置+软件安装教程.mp4
07_【基础课】2024_-_SD云端部署教学(Ai风向标专属).mp4
08_【基础课】2024_-_SD界面详细讲解(新手快速入门).mp4
09_【基础课】2024_-_CKPT大模型安装使用教程.mp4
10_【基础课】2024_-_VAE是什么?怎么安装?如何用?.mp4
11_【基础课】2024_-_LORA是什么?怎么安装?如何用?.mp4
12_【基础课】2024_-_Ebedding是什么?怎么安装?如何用?.mp4
13_【基础课】2024_-_插件安装的四种常用方法.mp4
14_【基础课】SD本地安装前的显卡硬件配置讲解.mp4
15_【基础课】SD本地安装部署_-_详细步骤.mp4
16_——–进阶课——–_ev.mp4
17_【进阶课】2024_-_ControlNet是什么，怎么安装?如何使用?.mp4
18_【进阶课】2024_-_Controlnet线条控制、深度图、人物姿态.mp4
19_【进阶课】2024_-_解决_-_画面出现多手多脚的问题.mp4
20_【进阶课】2024_-_解决_-_脸部崩坏面部修复的问题.mp4
21_【进阶课】2024_-_解决_-_跑出马赛克_鬼图的问题.mp4
22_【进阶课】[文生图]参数详细讲解(CKPT、VAE、CLIP层数).mp4
23_【进阶课】[文生图]参数详细讲解(采样方法、CFG、Seed值等).mp4
24_【进阶篇】[文生图]正向提示词应用详解(Prompt构成底层逻辑).mp4
25_【进阶课】[文生图]正向提示词应用详解(各类符号权重作用).mp4
26_【进阶课】[文生图]反向提示词应用详解(含通用反向模版).mp4
27_【进阶课】[图生图]参数详细讲解(底层逻辑实操理解).mp4
28_【进阶课】[图生图]参数详细讲解(局部重绘、涂鸦重绘等实操).mp4
29_——–商业课——–_ev.mp4
30_【商业课】2024_-_[Ai产品]智能换背景融合教学.mp4
31_【商业课】2024_-_摄影-人物嵌入式背景融合(不指定背景).mp4
32_【商业课】2024_-_摄影-人物嵌入式背景融图(指定背景).mp4
33_【商业课】2024_-_[Ai摄影]面部修复详解讲解应用案例.mp4
34_【商业课】2024_-_婚纱照融合背景案例教学.mp4
35_【商业课】2024_-_[摄影]五官定制系列课之r00p.mp4
36_【商业课】2024_-_汉字姓氏设计案例.mp4
37_【商业课】2024_-_艺术字+祝福光影文字+卡通吉祥物龙设计案例.mp4
38_【商业课】2024_-_光影女孩艺术字设计案例.mp4
39_【商业课】2024_-_二维码艺术生成案例.mp4
40_【商业课】LOGO平面海报设计案例.mp4
41_【商业课】老照片高清无损放大案例.mp4
42_【商业课】老照片修复补全_-_案例.mp4
43_【商业课】定制你的3D头像制作案例.mp4
44_【商业课】3D骨骼模型编辑-制作人物三视图案例.mp4
45_——–分割线——–.mp4
46_【基础课】MJ注册使用方法.mp4
47_【基础课】MJ开通会员的三种方式.mp4
48_【基础课】MJ常用命令1-Settings设置.mp4
49_【基础课】MJ常用命令2-不同版本画风的区别.mp4
50_【基础课】MJ常用命令3-Ai绘画命令使用.mp4
51_【基础课】MJ常用命令4-常用参数使用–iw、c、no双冒号等.mp4
52_【基础课】MJ常用命令5-图转文-图片转提示词讲解.mp4
53_【基础课】常用命令6-图片融合-制作卡通头像案例.mp4
54_【基础课】巨鲸Ai绘画-禅语小和尚-人物制作案例.mp4
55_【商业课】2024_-_[老照片修复系列1]破损残缺旧照片补全.mp4
56_【商业课】2024_-_[老照片修复系列2]黑白老照片上色案例.mp4
57_【商业课】2024_-_[老照片修复系列3]老照片高清放大案例.mp4
看到“从零到一”、“快速精通变现”这样的字眼，你是不是以为学了AI绘画就能立刻接单赚钱？先别急着幻想财务自由，这套涵盖Stable Diffusion和Midjourney的系统教程，确实铺了一条路，但这条路陡峭且拥挤。我们来客观看看，路的尽头到底是什么。
一、项目本质：技术工具的商业化流水线
这不是艺术创作课，而是一门教授如何将SD和MJ这两个生产力工具，转化为标准化商业服务的培训。它的核心是建立一套可复制的流程：从软件安装、模型调试（大模型、LoRA等）、提示词工程，到针对具体商业需求（如换背景、老照片修复、Logo设计）的案例实操。它试图把你培训成一个“AI视觉技术员”，而非艺术家。
二、操作流程：三重关卡，层层加码
所谓“系统”，通常意味着你必须闯过三关：第一关，硬核基建：面临SD本地部署的显卡配置、云端部署的复杂设置，以及各种模型、插件的安装与管理。这一步就能劝退很多怕麻烦的纯新手。第二关，核心控制：学习ControlNet控制画面构图、解决AI绘图常见的手部崩坏、面部畸形等技术难题，并深入理解文生图、图生图的各项参数。这是从“能出图”到“出可控图”的关键。第三关，商业套用：将前两关的技能，套用到婚纱照融合、姓氏设计、老照片修复、二维码艺术等具体案例中，形成可售卖的服务套餐。流程完整，但极度依赖动手练习和问题排查能力。
三、收益分析：高潜力与高不确定并存
商业应用的收益天花板确实高，一张定制海报或一个系列的老照片修复，客单价可达数百甚至上千元。但真实收益曲线极其陡峭：前期投入巨大，包括高昂的学习时间成本（精通需要数百小时）、可能的课程费用、以及硬件（高性能显卡）或云服务订阅成本（MJ会员）。零基础新手在3-6个月内可能都无法稳定接单。收益完全取决于你的技术熟练度、营销能力和细分市场的竞争程度。
四、风险警告：三大现实困境
1. 技术快速迭代与学习疲劳：AI绘画工具和模型几乎每周都在更新，你需要持续学习才能跟上，容易陷入技术追逐的疲惫中。
2. 激烈的低价竞争与内卷：当技术门槛降低，大量提供同质化服务（如换背景、修复老照片）的竞争者涌入，市场迅速变成红海，压价严重。
3. 版权与客诉的灰色地带：AI生成作品的版权归属模糊，用于商业设计可能存在潜在法律风险。同时，产出效果与客户预期常有差距，沟通成本和修改成本高昂。
五、适合人群：谁更能熬到变现？
这套教程最适合两类人：一是本身有设计、摄影或美术相关背景，希望用AI提升工作效率和创意表现的专业人士；二是对技术有极强耐心和钻研精神，能忍受长期无回报学习，并善于利用技术开辟细分服务市场的创业者。对于只想“快速变现”的投机者，这无疑是条艰难的道路。
总结一下，这套教程是一张详尽的“地图”和“工具手册”，价值在于能系统化地缩短你独自摸索的时间。但它无法赋予你创造力、审美和商业嗅觉。真正的“变现”关键，在于你能否利用工具，在某个细分领域（比如专精于某一风格的古风头像，或深耕本地老照片修复市场）建立超越技术本身的专业信任和品牌。建议你将其作为一项严肃的技能投资，但请做好长期学习和应对竞争的准备。记住，工具永远在贬值，而结合了行业知识的解决方案和你的个人品牌，才是持久的壁垒。
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