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熟悉并理解目前人工智能的运作原理！
掌握Stable Diffusion软件界面！
通过不同AI运算规律，达到最高上色出图效率
随心所欲渲染想要的风格！
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Harold Cohen, a Pioneer of Computer-Generated Art
人类对于人工智能所创造的艺术研发一直有迹可循。最早的人工智慧艺术系统之一，是早在1960年代末就被哈罗德·科恩（加利福尼亚大学圣地亚哥分校的教授）所开发的AARON。
而从2014年开始，生成对抗网络（GAN）就已经被AI艺术家所熟练使用。这个系统能够使用“生成器”来创建新图像，并使用“鉴别器”来决定哪些创建的图像被认为是成功的。
Google Deep Dream
Google于2015年发布的DeepDream，则是使用卷积神经网络，通过算法错视查找和增强图像中的模式，从而创建故意过度处理的图像。在DeepDream发布后，几家公司也发布了可以将照片转换为具有知名画集风格艺术图像的应用程序。
随着人工智能（Artificial Intelligence）技术近年来的进步和质的飞跃，已经成为具有实用价值的有效方式。在艺术设计领域，使用和学习AI辅助手段的人越来越多，这种普及程度和速度超过当年电脑刚开始替代手绘效果图。
尽管有人开始担心AI会导致很多人失业，但我始终相信人发明的东西只有人才能彻底驾驭。人工智能，有了人工，智能才有意义。
目前全球范围内，已经有海外院校跟上这波时代的潮流，例如香港浸会大学开设的人工智能与数字媒体（MSc in AI & Digital Media）专业。当然也有少数院校明令禁止使用AI进行作品集申请。
EBEN24fall收获HKBU 人工智能与数媒专业录取的阮同学
我们不讨论AI出图是否被禁用，暂且来享受它在设计中的风格测试、概念初期、拓展深化给我们带来的灵感与便捷。
Stable Diffusion
作为近两年来全球最受到用户认可的AI艺术辅助工具之一，Stable Diffusion 的可拓展性给我们艺术创作的流程带来了很多的便利。
其代码和模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度GPU的电脑硬件上离线运行，而以前的专有文生图模型（如DALL-E和Midjourney）只能通过云计算服务访问。
Stable Diffusion Inpainting
其“局部重绘”功能相当于Photoshop里常用的局部修图功能。这个功能可以用涂抹的方式建立选区，再把选区进行任意发挥。虽然建立选区的方式单一，没有Photoshop完善，但功能设计的初衷是把之前运算出来不完美的图进一步修改完善，因此涂抹的方式简单便捷。
“文生图”功能，可以初步理解为无中生有，靠关键词就可以产生图片。
“图生图”功能：用一张肖像人物速写为例，导入SD，然后产生右边的图。
草图上色：“文生图”+ ControlNet功能。通过添加“ControlNet”功能，似乎比前面所有的功能都能够更大程度地达到了我们期待的效果。
草图上色功能
例如将我们在第一弹Maya实操课中的模型，导出线稿。再用Stable Diffusion进行出图的效果如下⬇️
Stable Diffusion产出效果图
本科课程我们将带大家深入学习AI出图和渲染，零基础掌握高效的离线出图，智能修改图片，以及根据风格需要快速产出效果图！让同学们迅速成为游戏行业/数字空间的竞争者。
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