【AI繪畫(huà)】從零開(kāi)始的AI繪畫(huà)入門(mén)教程——魔法導(dǎo)論

前言
本文章嚴(yán)禁轉(zhuǎn)載
2023年3月份了,技術(shù)日新月異。從10月開(kāi)始跟著我一直在玩AI的應(yīng)該什么都會(huì)了,但是后來(lái)加入的朋友們總是會(huì)漏掉一些技術(shù)、一些知識(shí)。
我的視頻雖然基本上是按順序更新的,但是也免不了會(huì)有一些曲折,不是很適合萌新入門(mén)。所以就有了這個(gè)教程。它總結(jié)了我的全部教程。
這個(gè)教程旨在帶你從零快速入門(mén)AI繪畫(huà),他是一個(gè)類(lèi)似速查表、一個(gè)引言、一個(gè)導(dǎo)論。通過(guò)這篇文章,你會(huì)迅速的認(rèn)識(shí)到 AI是什么、摸清他的技術(shù)結(jié)構(gòu)、以及迅速的跟上最新內(nèi)容。
我會(huì)盡可能的將這篇文章寫(xiě)的簡(jiǎn)潔,他會(huì)為你指導(dǎo)大致的方向以及去哪里學(xué)習(xí)。(都在我這學(xué)?。。。。?/span>
所用到的全部軟件皆為開(kāi)源軟件:stable diffusion webui。
AI 效果
既然是來(lái)看這個(gè)教程應(yīng)該都知道AI繪畫(huà)什么效果了,從二刺螈到真人,只要是能畫(huà)出來(lái)的都能畫(huà)。(我不贊同畫(huà)真人,本篇教程也完全不會(huì)涉及到任何相關(guān)內(nèi)容。)

AI 做得到的
通過(guò)文字描述憑空生成一張圖片(文生圖功能),在基礎(chǔ)圖片上重新繪制或修改一幅圖片(圖生圖功能)
AI 做不到的
AI 是無(wú)法做到你給他一張圖片就直接會(huì)照著畫(huà)出來(lái)無(wú)數(shù)張這個(gè)物體或人物的圖片的。
就比如說(shuō),我這里有一個(gè)立繪,你想讓AI只根據(jù)這一個(gè)立繪就完美畫(huà)出來(lái)各種動(dòng)作角度,抱歉,做不到或者說(shuō)是技術(shù)限制,目前根本就做不好(這有個(gè)專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)叫one shot)。想法是美好的,現(xiàn)實(shí)是殘酷的。目前局限性很大。
AI 經(jīng)過(guò)一定調(diào)教可以做到的(訓(xùn)練模型)
繼續(xù)上文,AI 雖然無(wú)法根據(jù)單一張圖片就完美復(fù)刻物體,但是在擁有足夠的素材進(jìn)行訓(xùn)練以后,就可以學(xué)習(xí)到一個(gè)人物或者畫(huà)師的畫(huà)風(fēng)。
通常來(lái)說(shuō),要擁有較好的效果,人物學(xué)習(xí)最低需要10張以上。畫(huà)風(fēng)學(xué)習(xí)需要50張以上。
初探門(mén)徑
所需配置
推薦配置:擁有Nvidia獨(dú)立顯卡、RTX20系以后的顯卡。僅生成圖片推薦8G顯存(4G是最低保障配置)訓(xùn)練推薦大于12G(越大越好)
內(nèi)存推薦16G及以上。硬盤(pán)推薦使用固態(tài)硬盤(pán),否則你開(kāi)軟件要等個(gè)5-10分鐘。
CPU不做太多要求。
A卡能不能用?能,但是性能損耗很大??梢栽贚inux系統(tǒng)上獲得最佳效果,但是由于我本人沒(méi)有A卡,所以我也不會(huì)做相關(guān)的教程
開(kāi)始:下載安裝整合包
(待更新:新版整合包)

上放視頻內(nèi)教程已過(guò)時(shí),因?yàn)槲?月份給這個(gè)視頻的鏈接更新了最新的整合包。需要使用啟動(dòng)器來(lái)啟動(dòng)。啟動(dòng)器的使用教程如下。整合包已經(jīng)內(nèi)置啟動(dòng)器,只需要你再安裝一下那個(gè)叫dotnet的依賴(lài)即可使用

認(rèn)識(shí)界面
(待更新)文生圖、圖生圖、圖片信息解析、圖庫(kù)瀏覽器、放大、插件管理、設(shè)置。
入門(mén)基礎(chǔ)
文生圖使用
(待更新詳細(xì)參數(shù)講解、Hiresfix講解)由文字描述直接生成圖片
圖生圖使用
(待更新參數(shù)講解)在某一圖片上進(jìn)行修改(全部修改、部分修改、指定顏色修改)
為生成的圖片進(jìn)行放大

查詢(xún)圖片參數(shù)
AI生成圖片會(huì)自動(dòng)保存全部參數(shù)到原圖中:可以在圖片信息內(nèi)通過(guò)解析原圖查看到。
非AI生成圖片或經(jīng)過(guò)壓縮的圖片可以通過(guò) Deepdanbooru、Tagger 來(lái)嘗試反推tag
(視頻較早,僅供參考)

使用圖庫(kù)瀏覽器
使用圖庫(kù)瀏覽器插件管理生成的圖片。
安裝/管理/更新插件
通過(guò)webui自帶的插件管理系統(tǒng)安裝插件,并且及時(shí)更新
進(jìn)階使用
更換模型來(lái)達(dá)到不同的畫(huà)風(fēng)/認(rèn)識(shí)不同人物、物體
參考以下文章。
目前可以見(jiàn)到的模型有:大模型、Embedding模型、Hypernet模型、LoRA模型
常用:大模型、LoRA模型。

用模型合并來(lái)混合風(fēng)格
視頻內(nèi)有一部分提到這個(gè)??梢詤⒖?strong>
(待更新:mbw等新型合并)

使用ControlNet精細(xì)控制畫(huà)面

(待更新:更多實(shí)戰(zhàn)controlnet)
帶師級(jí)別使用
Embedding (Textual inversion)

Hypernetwork訓(xùn)練教程:不更新了
LoRA



Dreambooth / Native Train




更加深入理解原理

前沿探索
都前沿了還需要我引路?自己看去吧。學(xué)無(wú)止境我也自己在學(xué)習(xí)。
簡(jiǎn)單說(shuō)一下:arXiv翻論文,Github翻最新代碼實(shí)現(xiàn)。關(guān)注關(guān)注CVPR等
關(guān)注關(guān)注沐神(搜李沐)
關(guān)注我的最新動(dòng)態(tài),隨時(shí)會(huì)發(fā)點(diǎn)新玩意
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總結(jié)
技術(shù)發(fā)展真的很快,多花心思學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)。
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