从MJ到SD，九周精通AI绘画，MJ基础至SD模型训练全方位教学

《从MJ 到SD，九周精通 AI 绘画》是一套专为追求艺术创新与技术融合的学习者精心设计的全方位 AI 绘画进阶课程。帮助学习者从零开始，逐步掌握从 Midjourney 到 Stable Diffusion 两大主流 AI 绘画平台的操作精髓与无限潜能，使艺术创作更加高效、个性化。

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课程特色

• 课程精心规划了九周的学习周期，内容由浅入深，系统全面。通过丰富的实战案例与详细的解析指导，帮助学习者运用 AI 技术解决创作中的实际问题，提升作品质量与创作效率。同时，课程还将分享最新的 AI 绘画趋势与行业动态，助学习者紧跟时代步伐。

课程内容

• 第一周：AI 绘画启蒙与 MidJourney 入门：理解 Diffusion 模型原理，掌握 AI 绘画三要素，进行 MidJourney 实操，包括注册账号和掌握基础语法，还有案例拆解和中文提示词优化技巧等。
• 第二周：提示词工程大师课：学习分层提示法以精准控制画面元素，掌握参数魔法，如 –chaos 和 –stylize 的作用，通过动态提示词网站进行实战。
• 第三周：风格化训练与 MidJourney 进阶：掌握风格迁移技巧，如混合艺术家风格，进行行业应用实战，如电商主图和游戏概念设计，学习多图生成策略。
• 第四周：转战 Stable Diffusion 生态：完成环境配置，进行模型库导航，掌握基础操作，如正负提示词协同工作，初步应用 ControlNet。
• 第五周：Lora 个性化模型训练：准备数据，使用 Captioner 工具自动生成提示词，通过 Kohya_ss GUI 实操进行训练流程，包括设置学习率 / 步数，进行验证集测试与过拟合检测，了解应用场景。
• 第六周：模型微调与梦境编辑：掌握 LoRA 和 Fine – tuning 的选择策略，进行 Dreambooth 实战以训练个人数字分身，学习风格融合，如合并多个 Lora 模型。
• 第七周：动态控制与高级参数：深度应用 ControlNet，如姿态控制和深度图控制，使用动态提示词实现渐变效果，了解多模型协同工作流。
• 第八周：工作流优化与批量生产：利用自动化工具如 Python 脚本批量生成提示词，整合 Img2Img 进行快速迭代，掌握性能优化方法，对比云端训练平台。
• 第九周：商业项目实战：拆解行业案例，如游戏原画外包项目和 NFT 艺术生成，进行训练数据清洗，处理输出结果差异化，了解职业发展路径，提供工具包和硬件建议。

课程截图

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