课程内容：
1 1 AI绘画的原理.mp4
1 2 AI绘画平台介绍与Stable Diffusion平台特点.mp4
1 3 Stable Diffusion都能做哪些工作,mp4
1 4 SD的安装与使用,mp4
1 5 SD云端部署青椒云案例,mp4
16 关于在线平台的使用.mp4
21文生图的基础.mp4
2 2 文生图采样与修复,mp4
2 3 文生图词的权重,mp4
2 4 文生图提示词结构,mp4
2 5 使用词典学写词.mp4
26三个脚本命令,mp4
2 7 做个头型采样库,mp4
2 8 需要记住的一些镜头关键词,mp4
2 9 如何保持与提取一张图片的信息,mp4
31 SD模型介绍.mp4
3 2 大模型,mp4
3 3_C站的使用.mp4
3 4 VAE 嵌入式 超网络三个模型,mp4
3 5 什么是Lora模型,mp4
3 6 Lora模型的使用.mp4
3 7常用的5个真人模型介绍.mp4
3 8常用的5个2 5D模型介绍.mp439常用的3个2次元模型介绍.mp4
4 1图生图功能的介绍.mp44 2图生图加入lora模型.mp4
43 图生图手绘绘图功能.mp4
4 4 图生图局部重绘模特换L修脸,mp4
4 5 图生图手涂蒙版同部重绘换装,mp4
46 用图生图拓展设计方案,mp4
51 ControlNet的安装,mp4
5 2InstructP2P直接命令,mp4
5 3 0penpose_姿态1.mp4
540penpose 姿态2.mp4
5 5 Canny硬边缘,mp4
5 6 Lineart线稿.mp4
57 Scribble涂鸦,mp4
5 8 SoftEdge软边缘,mp4
59 MLSD直线与总结,mp4
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103照片竖版变横版..mp4
103照片竖版变横版,mp4
10 4 真人转卡通,mp4
11 1 Lora训练了解与准备,mp4
11 2 Lora训练具体过程,mp4
12 1 关于软件与安装,mp4
12 2了解ComfyU.l.mp4
12 3 设置节点.mp4
12 4 文生图实例,mp4
12 5 加入lora.mp4
12 6 多个正向词控制画面.mp4
127加入controlnet上.mp4
12 8加入controlnet下.mp4
12 09 图生图与局部重绘,mp4
44:5 10 Depth深度模型.mp4
45:5 11 Reference 参考画风光线迁移,mp4
46:5 12 SEG语义分割.mp4
52:5 13 Tile像素增加.mp4
54:5 15 inpaint同部重绘,mp4
55:5 16 Normal常规法线图.mp4
AI绘画Stable Diffusion零基础5步教程：从入门到商业设计快速变现看着别人用AI画出惊艳的商图接单变现，自己却连SD都装不明白？别急，所谓“零基础到商业应用”的教程满天飞，今天我们就来拆解这套学习路径，看看它是真金白银还是又一个知识焦虑的陷阱。
项目本质：一把高度定制的“万能画笔”
Stable Diffusion（SD）本质上是一个开源的AI图像生成引擎。与Midjourney这类“开箱即用”的工具不同，SD更像一台需要你自行组装和调试的高级机床。它的核心魅力在于“可控性”——通过加载不同模型、使用LoRA微调、以及借助ControlNet插件精准控制姿态、线条和构图，你能真正实现“指哪打哪”，满足具体的商业需求，如电商海报、游戏角色设计、文创周边等，这才是其商业价值的基石。
操作流程：五个阶段告别小白
有效的学习不是蛮干。第一步是“环境搭建”，选择本地部署（对电脑配置要求高）或云端部署，顺利跑出第一张图。第二步是“文生图核心”，掌握提示词（Prompt）的语法结构与权重控制，这是下达指令的关键。第三步是“模型体系认知”，理解大模型、VAE、LoRA等各自的作用，并学会在C站等平台寻找优质资源。第四步是“精准控制”，学习图生图、局部重绘，尤其是掌握ControlNet各个处理器（如OpenPose、Canny、Depth）来控制画面。第五步才是“商业应用”，将前四步技能组合，针对特定商业场景（如产品换背景、真人转漫、风格化设计）进行工作流实践。
收益与成本：时间与金钱的换算
潜在收益： 1. 直接变现：在相关平台接单，简单的商品图润饰、头像设计等，单张报价几十到数百元不等。2. 效率提升：将自身设计工作流AI化，可能提升数倍出图效率，节省大量时间成本。3. 创意扩展：为设计师提供海量灵感草图和方案可能性。
主要成本： 1. 学习成本：系统掌握需要投入50-100小时以上的认真学习与实践。2. 硬件/算力成本：本地部署需一台中高端显卡的电脑（投入数千元），或持续支付云端GPU租赁费用。3. 软件摸索成本：过程中会遇到大量报错、调试问题，需要耐心和搜索解决问题的能力。
风险与挑战：不是有手就行
首要风险是“版权争议”。用AI生成的商用图片，其版权归属在法律上尚处灰色地带，且模型本身可能包含未经授权的艺术家风格。其次，技术更新极快，插件的迭代和模型的过时是常态，需要持续学习。最大的挑战在于，它只是一个工具，能否产出商业价值的核心依然取决于使用者的审美、设计知识和项目理解力。指望学个软件就轻松赚钱，是不切实际的。
适合人群：给创造者，而非幻想家
这套教程最适合：1. 已有平面设计、美术或相关领域基础，希望用AI提升效率的设计师。2. 对AI绘画有强烈兴趣，并愿意为之投入大量时间钻研的爱好者。3. 小型电商店主、自媒体运营者等，有明确、高频的图片内容需求，希望降低外包成本的人群。纯粹想“速成捞快钱”的小白，很可能会在半途的复杂配置和调试中放弃。
总结建议
别被“轻松变现”的营销话术迷惑。将SD用于商业，是一条需要扎实投入的学习路径。建议先利用免费教程和资源，用一个月时间完成前四步的基础学习，并尝试为自己或朋友的某个小需求（比如做一个公众号头图）完成完整项目。只有当你能稳定地用自己的技能解决一个具体问题时，商业价值才会随之而来。记住，AI取代的不是设计师，而是不会用AI的设计师。
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