AI绘画核心技术与实战

课程简介

AI 绘画模型若被随意调用或滥用，可能引发隐私泄露与版权争议。理解其底层机制，是安全使用与合规创新的前提。本课程深入解析扩散模型的加噪 - 去噪原理、CLIP 的图文对齐机制，以及 LoRA、ControlNet 等微调与控制技术，帮助你掌握如何在保持生成效果的同时，明确模型边界与数据来源。通过训练专属风格模型、实现可控图像编辑等实战，建立对 AI 绘画技术链路的清晰认知，为负责任地应用 AIGC 能力奠定基础。

AIGC 浪潮下，AI 绘画异军突起。除了正在研发和探索 AI 绘画算法、应用的专业人士之外，很多其他领域的工程师、产品经理、艺术创作者和投资人，也同样非常热衷研究 AI 绘画。新一代的 AI 绘画不再是少数人的专利，而是逐渐成为一种基础能力。

AI 绘画里有很多有意思的问题，比如：

随着 AI 绘画和 GPT 技术的不断突破，图像编辑未来的交互形式是怎样的？
Midjourney 靠 AI 绘画取得了巨大成功，他们可能采用了哪些独特的算法方案？
为什么像 Stable Diffusion 这样的 AI 绘画模型一出现，GAN 就显得黯然失色了？
我能否训练一个自己专属的 AI 绘画模型，随心所欲创造富有创意的内容？
为了帮你打开 AI 绘画领域的大门，我们邀请了南柯老师，分享他在 AI 绘画技术领域深耕多年的经验。

作者简介

南柯，某头部大厂图像团队技术 leader，高级算法专家。

目前在某头部大厂工作，带领团队推动多模态大模型领域的能力建设。长期活跃于 AI 绘画技术领域，对 AIGC 内容生成、数字人技术（AI 捏脸、数字人驱动）、传统图像、深度学习相关的图像技术（目标检测、分割、分类、人脸识别等），都有深入的理解和丰富的项目经验。有 100 余项算法创新专利，在视觉领域顶会发表过多篇论文。

课程目录

• WebUI：免费AI绘画工具箱的N大绘图功能
• Prompt使用技巧：如何更精准地控制绘画风格和内容？
• 进阶应用：图生图技巧与创作社区初探
• 实战项目（一）：用LoRA制作一个你自己的漫画故事
• 旧画师GAN：天生有缺陷还是学艺不精湛？
• 颠覆者扩散模型：直观去理解加噪与去噪
• AIGC的核心魔法：搞懂Transformer
• 巧用神经网络：如何用UNet预测噪声
• 采样器：龟兔赛跑，如何选择更好更快的采样器？
• …