AIGC绘画设计——Stable Diffusion进阶使用
本文解说，模子底模，VAE美化模子，Lora模子，hypernetwork。文本Stable Diffusion 简称sd
接待关注留言，不定期追加更新！
使用模子
C站：
huggingface：[https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-
image](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/models%3Fpipeline_tag%3Dtext-
to-image “https://huggingface.co/models?pipeline_tag=text-to-image”)
大模子（底模子）
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/837a2607cc0ec0bc5359b3630dbe47ad.webp?x-oss-process=image/format,png
stable diffusion webui 部署完成后，checkpoint是放底模 home\webui\models 目次下
常见模式：后缀ckpt/safetensors
常见大小：2G-7G
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/9530e651e6d2489eaacb5a833c3cda52.png
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/89c7ad199c5c4d4cb09081c78437776b.png
Realistic
Vision：传神的照片风格。
Anything v5：动漫风格。
Dreamshaper：写实绘画风格。
VAE美化模子
可以明白为滤镜，选择VAE就像给图片套上了一层滤镜，会改变图片原有的颜色风格；一般默认是无，而且有些大模子中会自带VAE
常见模式：后缀ckpt/pt
名字中带有vae
stable-diffusion-webui 默认页面并没有表现 VAE
设置部分，所以必要先设置一下。首先点击「Settings」，然后点左侧菜单的「User interface」这个
Tab，拉到下面有个选项叫做Quicksettings list，在输入框里面添加,sd_vae,CLIP_stop_at_last_layers:
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/2892dfd6d4e04d52a314f5c969932aec.png
最后点击上面的「Apply settings」，在点「Reload UI」就会重新刷新页面，即可看到头部的 VAE 区域:
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/7a949174b43f4ec88a90defb6e647c59.png
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/6f69479f44e3409aaf2c90161bd6bb24.png
可以去C站和huggingface下载
我们把这些 VAE 模子下载并把它放入到models/VAE目次下:
1. wget https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/resolve/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt -O ~/workspace/stable-diffusion-webui/models/VAE/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt
2. wget https://huggingface.co/AIARTCHAN/aichan_blend/resolve/main/vae/Anything-V3.0.vae.safetensors -O ~/workspace/stable-diffusion-webui/models/VAE/Anything-V3.0.vae.safetensors
3. wget "https://huggingface.co/AIARTCHAN/aichan_blend/resolve/main/vae/Berry's%20Mix.vae.safetensors" -O
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/17261bd9fef646efb869da7b9a9b8a05.png
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e5cf64b047fb452a844691be46154f70.png
所谓没有对比就没有伤害，对比明显可以感受到不加 VAE 图片长处灰蒙蒙的，不够美丽，另外是细节不够，而加了不同的 VAE
都有了更好的颜色结果，细节更全了 (微调)。
最后，注意不同的 VAE 适配的模子不同，也不是某个 VAE 可以用在任何模子下，否则大概会天生非常奇怪的图。
Lora模子
LoRA模子是通过截取大模子的某一特定部分天生的小模子，虽然不如大模子的能力完整，但短小干练。因为练习方向明确，所以在天生特定内容的情况下，结果会更多。
常见模式：后缀ckpt/safetensors/pt
常见大小：100MB
模子下载并把它放入到models/Lora目次下
可以去C站下载搜索Lora模子
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/0fdfe3a8c7504e4f85efe7b66cdce3f4.png
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/f66ff3216e89410687b4625f9b706113.png
Embeddings
通过角色练习产出，能够让你的主模子识别某个指定的角色，因为你的主模子不大概每个角色都熟悉，通过文件名触发。
常见模式：后缀pt
常见大小：几十KB
模子下载放到webui\embeddings
可以去C站下载搜索Embeddings模子
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ec34290e8edd43bf8b51ec203961f4b3.png
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/86a915ea8a5249eb8699a6b8536668e9.png
Hypernetworks
通过画风练习产出，能够指定特定的画风！
常见模式：后缀pt
常见大小：几十KB
模子下载放到webui\models\hypernetworks
可以去C站下载搜索hypernetworks模子
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/606cfed9a6514d46af96b86d44511f96.png
功能类型选择
除了文生图，也可根据本身的需求选择其他选项卡举行操作，以下简单介绍正常流程会用到的选项卡：
图生图 （img2img）：将文生图的结果继续天生图片，或本身上传一张图片，常用于调整和优化图片，或修改图片风格、配景、人物形象等场景；
附加功能 （Extras）：对单张或批量图片举行缩放的操作；
图片信息 （PNG Info）：将当地图片上传后，可以用于其他选项卡的功能中；
模子合并 （Checkpoint Merger）：将多个模子举行不同权重的合并，从而得到一个新的模子；
扩展 ：SD的扩展插件设置区，可以检察已安装的插件内容，并控制开启和禁用状态；也支持通过URL的方式获取其他插件。
掌握提示词技巧
提示语输入基本要求
使用英语形貌 最佳，避免出现单词拼写错误；（不同模子大概有练习中文和日文，可自行判断）
标点符号同样使用英文半角 举行输入；
建议使用逗号隔开 的单词作为提示词；（也可用句号、甚至是空字符（\0)来分隔关键词，可以提高图像质量；
也可以使用自然语言 形貌图片内容，比如：A handsome hero armed with a sword（一个英俊的英雄装配着剑）
提示语形貌和图像风格搭配，相近的形貌不要重复出现
善于利用反向提示语来去除图片的负面结果；
尽大概使用特定寄义 的词汇，比如将 big 调整为 huge ，避免使用有多种寄义的词汇；
避免使用with、and之类的连接词 ；
逗号前后的少量空格并不影响实际结果；
可以通过指定风格提示语 来创作带有殊效或指定画风的图片；(风格获取参考下文 )
姿势的形貌越精简越好 ，否则容易出现肢体重复的情况；（肢体天生是AI硬伤，可用controlnet来办理）
避免过长提示词，越尾部的提示词在图片中的权重默认就越低，因此关键特征尽大概放在头部或通过语法来提高权重；（过长提示词可适当提高天生步数获取更好结果）
输入提示词技巧
输入模板
将本身构思的图片特征抽象为标签形貌，并将标签按分类举行排列，以下为模板示例：
(quality), (subject)(style), (action/scene), (artist), (filters)
(quality) 代表画面的品质，比如 low res 团结 sticker使用来“利用”更多数据集，1girl团结high
quality使用来得到高质量图像。
(subject) 代表画面主题，锁定画面内容，这是任何提示词基本构成部分。
(style) 是画面风格，可选。
(action/scene) 代表动作/场景，形貌了主体在哪里做了什么。
(artist) 代表艺术家名字或者出品公司名称
(filters) 代表一些细节，增补。可以使用 艺术家，工作室，拍照术语，角色名字，风格，殊效等等。
提示词语法
(word) - 将权重提高 1.1 倍
((word)) - 将权重提高 1.21 倍（= 1.1 * 1.1），乘法的关系。
- 将权重低落 90.91%
(word:1.5) - 将权重提高 1.5 倍
(word:0.25) - 将权重淘汰为原先的 25%
wordword - 在提示词中使用字面意义上的 () 字符 使用数字指定权重时，必须使用() 括号。如果未指定数字权重，则假定为
（权重增长通常会占一个提示词位，应当避免加特别多括号）
1. （n）=(n:1.1)
2. （（n））=(n:1.21)
3. （（（n）））=(n:1.331)
4. （（（（n））））=(n:1.4641)
5. （（（（（n）））））=(n:1.61051)
6. （（（（（（n））））））=(n:1.771561)
相关模板
正向提示语：
1. #万能画质要求#
2. (masterpiece, best quality),
反向提示语：
1. #避免糟糕人像的#
2. ugly, fat, obese, chubby, (((deformed))), , bad anatomy,disfigured, poorly drawn face, mutation, mutated, (extra_limb),(ugly), (poorly drawn hands fingers), messy drawing, morbid,mutilated, tranny, trans, trannsexual, , (bad proportions),(poorly drawn body), (poorly drawn legs), worst quality, low quality,normal quality, text, censored, gown, latex, pencil,
3. #避免生成水印和文字内容#
4. lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers,extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality,normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry,
5. #通用#
6. lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry,
7. #避免变形的手和多余的手#
8. extra fingers,fused fingers,too many fingers,mutated hands,malformed limbs,extra limbs,missing arms,poorly drawn hands,
辅助工具推荐
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/ca558a3684c54b2fae27a9e69a3f53f8.png
获取和使用插件
插件体系作为SD的能力扩展，
许多大佬发挥想象力制作了许多强力的插件，个人认为平凡绘图不必要研究太多的插件内容，因为你根本没谁人时间精神，不过有几个常用插件可以安装和实验使用，以下我以当地部署的SD页面为例，介绍怎样获取插件、使用插件和插件推荐：
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/de835a0e3f1b4d739b8ea18331337679.png
sd-webui-additional-networks 为Stable Diffusion
WebUI添加支持更多的网络架构和模子,如RealESRGAN等。
[https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-
networks](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/kohya-ss/sd-
webui-additional-networks “https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-
networks”)
sd-webui-controlnet 为Stable Diffusion WebUI提供控制网络功能,可以精细控制图像天生结果。
[https://github.com/Mikubill/sd-webui-
controlnet](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Mikubill/sd-
webui-controlnet “https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet”)
sd_civitai_extension 将Civitai的模子集成到Stable Diffusion WebUI中,提供更多高质量的模子。
https://github.com/civitai/sd_civitai_extension.git
sd-webui-animatediff 为Stable Diffusion WebUI提供图像动画生乐成能。
[https://github.com/continue-revolution/sd-webui-
animatediff](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/continue-
revolution/sd-webui-animatediff “https://github.com/continue-revolution/sd-
webui-animatediff”)
sd-dynamic-prompts 实现一个微型模板语言,用于Stable Diffusion WebUI中的随机prompt天生。
[https://github.com/adieyal/sd-dynamic-
prompts](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/adieyal/sd-
dynamic-prompts “https://github.com/adieyal/sd-dynamic-prompts”)
sd_dreambooth 为Stable Diffusion WebUI提供DreamBooth功能,可以举行细粒度的少样本练习。
https://github.com/d8ahazard/sd_dreambooth_extension
sd-webui-deforum 为Stable Diffusion WebUI添加各种视觉结果,如图像动画、语音天生等。
[https://github.com/deforum-art/sd-webui-
deforum](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/deforum-art/sd-
webui-deforum “https://github.com/deforum-art/sd-webui-deforum”)
Stable-Diffusion-Webui-Civitai-Helper 辅助管理Civitai模子,使其更容易集成到Stable
Diffusion WebUI中。 [https://github.com/butaixianran/Stable-Diffusion-Webui-
Civitai-
Helper](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/butaixianran/Stable-
Diffusion-Webui-Civitai-Helper “https://github.com/butaixianran/Stable-
Diffusion-Webui-Civitai-Helper”)
Tiled Diffusion & VAE 应用瓦片化扩散模子和VAE举行超分辨率图像天生,低落VRAM用量。
[https://github.com/pkuliyi2015/multidiffusion-upscaler-for-
automatic1111](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/pkuliyi2015/multidiffusion-
upscaler-for-automatic1111 “https://github.com/pkuliyi2015/multidiffusion-
upscaler-for-automatic1111”)
了解和设置参数
常用参数的基本介绍
采样器 （Sampler）：不同采样器的图片结果有所差别，具体看下文介绍；
采样迭代步数
（Steps）：图片天生时必要举行多少步的计算，20-50即可，太低图片质量差，太高大概图片失真；更多的步骤意味着从噪声到图像的更小、更准确的步骤。增长这一点直接增长了天生图像所需的时间；
面部修复 （Restore faces）：可选项，修复面部细节，用于人像图片天生；
平铺/分块 （Tiling）：可选项，天平生铺拼接的图案，雷同瓷砖拼接的结果；
高清修复 （Hires.fix）：可选择，常用于大尺寸的高清图片输出需求，非常耗性能速率很慢；
宽度/高度 （Width/Height）：图像的宽度，像素。要增长这个值，你必要更多的显存。大尺度的图像划一性会随着分辨率的提高而变差（模子是在
512x512 的底子上练习的）。非常小的值（例如 256 像素）也会低落图像质量。这个值必须是8的倍数；出图尺寸太宽时，图中大概会出现多个主体，推荐使用
小尺寸分辨率 + 高清修复；
天生批次 （Batch count）：每次实验绘图的批次数；终极出图=天生批次*每批数目
每批数目 （Batch size）：每批绘图的数目，增长这个值可以提高性能，但你也必要更多的 VRAM，默认为1即可；（数目与时间成正比）
提示词相关性 （CFG Scale）：是否严格按照提示词的要求来生图，数值越小AI就会自由发挥，过大过小的数值都会让图片变形；一般7-10。
随机种子
（seed）：是图片天生算法在初始状态的底子，指定一个数值，那么对于相同提示词+同样参数+同样的种子，就会出来一个一模一样的图片；-1是指每次天生时都随机一个值，如许图片的天生绩会有差别性；图片的种子值可在右侧输出的日记中找到；不同显卡由于微架构不同，大概会造成预料之外的不同结果
Samplers 采样器推荐
DPM （离散概率模子）采样器：这些采样器基于离散概率模子，用于图像天生等任务。“2M”、“SDE” 和 “Karras” 变体大概指的是尺度
DPM 方法的特定修改或改进。
欧拉和亨恩采样器
：这些是办理微分方程的数值方法，在逆向扩散过程中至关告急。"欧拉"是一种更简单的方法，而"亨恩"则是一种更准确但计算上更密集的方法。
LMS （朗之万蒙特卡洛采样）：这是一种用于采样的蒙特卡洛方法，在某些场景下以其服从而闻名。
DDIM （去噪扩散隐式模子）：这是扩散模子的一种变体，允许更快的采样，并且可以更加可控。（最初发布的 SD 模子 v1 中附带的采样器）
PLMS （概率流朗之万蒙特卡洛采样）：一种团结了概率流和朗之万蒙特卡洛方法的采样器。（最初发布的 SD 模子 v1 中附带的采样器）
UniPC ：一个为快速采样扩散模子而设计的同一预测-校正框架。 https://github.com/wl-
zhao/UniPC
你大概注意到还有一些采样器的名称中也有一个字母 a 呢？ 比如 Euler a、DPM2 a、DPM++ 2S a、DPM++ 2S a
Karras，它们都属于祖先采样器（ancestral
samplers）。祖先采样器会在每个采样步骤中向图像添加噪声。因为采样结果有一定的随机性，所以它们是随机采样器。
带有 “Karras” 标签的采样器，它们采用了
https://arxiv.org/abs/2206.00364
文章中推荐的噪声策略。在接近去噪过程结束时，将噪声步长变小。研究人员发现这可以提高图像的质量。
怎样选择符合采样器 如果你想使用快速、新奇且质量不错的算法，最好的选择是 DPM++ 2M Karras，设置 20~30 步。
如果你想要高质量的图像，那么可以思量使用 DPM++ SDE Karras，设置 10~15 步，但要注意这是一个计算较慢的采样器。或者使用 DDIM
求解器，设置 10~15 步。
如果你喜欢稳固、可重现的图像，请避免使用任何原始采样器（SDE 类采样器）。
如果你喜欢简单算法，Euler 和 Heun 是不错的选择。
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/b1752414d23c46d4a5173c016103e209.png
如果对我的文章内容感兴趣，请帮助关注点赞收藏，谢谢~
AIGC（AI Generated
Content）技能，即人工智能天生内容的技能，具有非常广阔的发展前景。随着技能的不断进步，AIGC的应用范围和影响力都将显著扩大。以下是一些关于AIGC技能发展前景的预测和展望：
1、AIGC技能将使得内容创造过程更加主动化，包罗文章、报告、音乐、艺术作品等。这将极大地提高内容生产的服从，低落本钱。2、在游戏、电影和虚拟现实等领域，AIGC技能将能够创造更加丰富和沉浸式的体验，推动娱乐产业的创新。3、AIGC技能可以资助设计师和创意工作者快速天生和迭代设计理念，提高创意过程的服从。
未来，AIGC技能将持续提拔，同时也将与人工智能技能深度融合，在更多领域得到广泛应用。
针对各位AIGC初学者，这里枚举了一条完整的学习计划，感兴趣的可以阅读看看，盼望对你的学习之路有所资助，废话不多说，进入正题：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/48f6914e560a47b8945a09fda99677cb.png#pic_center
目标应该是如许的：
第一阶段（30天）：AI-GPT从入门到深度应用
该阶段首先通过介绍AI-GPT从入门到深度应用目次布局让各人对GPT有一个简单的熟悉，同时知道为什么要学习GPT使用方法。然后我们会正式学习GPT深度玩法应用场景。
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[*]GPT的定义与概述
[*]GPT与其他AI对比区别
[*]GPT超强影象力体验
[*]万能GPT怎样帮你办理齐备问题？
[*]GPT表达方式优化
[*]GPT多类复杂应用场景解读
[*]3步刨根问底获取终极方案
[*]4步提高技巧-GPT高情商沟通
[*]GPT深度玩法应用场景
[*]GPT高级角色扮演-教学老师
[*]GPT高级角色扮演-育儿专家
[*]GPT高级角色扮演-职业顾问
[*]GPT高级角色扮演-专业私人健身教练
[*]GPT高级角色扮演-心理健康顾问
[*]GPT高级角色扮演-程序UX/UI界面开发顾问
[*]GPT高级角色扮演-产物经理
[*]GPT高级技巧-游戏IP角色扮演
[*]GPT高级技巧-文本冒险游戏引导
[*]GPT实练习习-贩卖行业
[*]GPT实练习习-菜谱推荐
[*]GPT实练习习-美容护肤
[*]GPT实练习习-知识问答
[*]GPT实练习习-语言学习
[*]GPT实练习习-科学减脂
[*]GPT实练习习-情感咨询
[*]GPT实练习习-私人医生
[*]GPT实练习习-语言翻译
[*]GPT实练习习-作业辅导
[*]GPT实练习习-谈天伴随
[*]GPT实练习习-育儿建议
[*]GPT实练习习-资产设置
[*]GPT实练习习-教学课程编排
[*]GPT实练习习-活动策划
[*]GPT实练习习-法律顾问
[*]GPT实练习习-旅游指南
[*]GPT实练习习-编辑剧本
[*]GPT实练习习-面试招聘
[*]GPT实练习习-宠物护理和练习
[*]GPT实练习习-吸睛爆款标题天生
[*]GPT实练习习-自媒体爆款软件拆解
[*]GPT实练习习-自媒体文章创作
[*]GPT实练习习-高效写作推广方案
[*]GPT实练习习-星座分析
[*]GPT实练习习-原创音乐创作
[*]GPT实练习习-起名/解梦/写诗/写情书/写小说
[*]GPT提拔工作服从-Word关键字词提取
[*]GPT提拔工作服从-Word翻译实现
[*]GPT提拔工作服从-Word主动填写、排版
[*]GPT提拔工作服从-Word主动纠错、建议
[*]GPT提拔工作服从-Word批量生产优质文章
[*]GPT提拔工作服从-Excel主动化实现数据计算、分析
[*]GPT提拔工作服从-Excel快速天生、拆分及合并实战
[*]GPT提拔工作服从-Excel天生复杂任务实战
[*]GPT提拔工作服从-Excel用Chat Excel让服从起飞
[*]GPT提拔工作服从–PPT文档内容读取实现
[*]GPT提拔工作服从–PPT快速批量调整PPT文档
[*]GPT提拔工作服从-文件批量创建、复制、移动等高效操作
[*]GPT提拔工作服从-文件遍历、搜索等高效操作
[*]GPT提拔工作服从-邮件主动发送
[*]GPT提拔工作服从-邮件主动复兴
[*]GPT接入QQ与QQ群实战
[*]GPT接入微信与微信群实战
[*]GPT接入QQ与VX多用户访问实战
[*]GPT接入工具与脚本部署实战
第二阶段（30天）：AI-绘画进阶实战
该阶段我们正式进入AI-绘画进阶实战学习，首先通过了解AI绘画定义与概述 ，AI绘画的应用领域 ，PAI绘画与传统绘画的区别 ，AI绘画的工具分类介绍的基本概念，以及AI绘画工具Midjourney、Stable Diffusion的使用方法，还有AI绘画插件和模板的使用为我们接下来的实战设计学习做铺垫。
[*]-----------
AI绘画定义与概述
[*]AI绘画的应用领域
[*]AI绘画与传统绘画的区别
[*]AI绘画的工具分类介绍
[*]AI绘画工具-Midjourney
[*]AI绘画工具-百度文心一格
[*]AI绘画工具-SDWebUI
[*]AI绘画工具-Vega AI
[*]AI绘画工具-微信中的AI绘画小程序
[*]Midjourney学习-Discord账号的注册
[*]Midjourney Bot界面解说
[*]Midjourney提示词入门
[*]Midjourney高级提示词
[*]Midjourney版本参数学解读
[*]Midjourney功能参数
[*]Midjourney上采样参数
[*]AI绘画组合应用1-Midjourney + GPT
[*]AI绘画组合应用2-Stable Diffusion + GPT
[*]AI绘画组合应用3-AI绘画+ GPT +小红书
[*]AI绘画组合应用4-AI绘画+ GPT +抖音
[*]AI绘画组合应用5-AI绘画+ GPT +公众号
[*]AI绘画组合应用6-AI绘画+ GPT + AI视频
[*]AI绘画组合应用7-AI绘画+ GPT + 小说人物/场景
[*]AI绘画设计-Logo设计
[*]AI绘画设计-套用万能公式
[*]AI绘画设计-引用艺术风格
[*]AI绘画设计-GPT加速设计方案落地
[*]AI绘画设计-Vega AI渲染线稿天生设计
[*]AI绘画设计-拍照
[*]AI绘画设计-头像设计
[*]AI绘画设计-海报设计
[*]AI绘画设计-模特换装
[*]AI绘画设计-家具设计
[*]AI绘画设计-潘顿椅设计
[*]AI绘画设计-沙发设计
[*]AI绘画设计-电视柜设计
[*]AI绘画设计-包装设计的提示词构思
第三阶段（30天）：AI-视频高段位
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份AIGC副业相关的工作，比如电商运营、原画设计、美工、安全分析等岗位；如果新媒体运营学的好，还可以从各大自媒体平台劳绩平台兼职收益。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
[*]-----------
AI视频定义与概述
[*]AI视频制作-方案与创新
[*]AI视频制作-各种工具实操
[*]AI视频制作-美学风格(油画/插画/日漫/水墨)
[*]AI视频制作-形象设定(人物形象服装/造型/表情)
[*]AI视频画面殊效处理
[*]AI视频画面拼接
[*]AI视频画面配音
[*]AI视频画面包装
[*]AI视频锁定人物逐一精修
[*]多种表情动作/情节
[*]动态模子转换-视频内部元素关键帧
[*]动态模子转换-图像团体活动
[*]动态模子转换-虚拟人
[*]动态模子转换-外貌殊效
[*]AI自媒体视频-深问GPT，获取方案
[*]AI自媒体视频-风格设置(诗歌/文言文等)
[*]AI自媒体视频-各行业创意视频设计思绪
[*]AI视频风格转换
[*]AI视频字数压缩
[*]AI视频同类型衍生
[*]AI视频Pormpt公式
第四阶段（20天）：AI-虚拟数字人课程
[*]-----------
AI数字人工具简介
[*]AI工作台界面功能展示及介绍
[*]AI数字人任务确定
[*]AI数字人素材预备
[*]AI知识、语料的投喂
[*]AI模子练习
[*]AI练习成果展示及改进
[*]AI数字人直播体系工具使用
[*]AI人物在各平台直播
[*]AI数字人在OBS平台直播
第五阶段（45天以上）：AIGC-多渠道变现课程
该阶段是项目演练阶段，各人通过使用之前学习过的AIGC底子知识，项目中分别应用到了新媒体、电子商务等岗位能资助各人在主流的新媒体和电商平台引流和带货变现。
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[*]AI-小红书引流变现
[*]AI-公众号引流变现
[*]AI-知乎引流变现
[*]AI-抖音引流/带货变现
[*]AI-写作变现
[*]AI-B站引流变现
[*]AI-快手引流变现
[*]AI-百家号引流变现
[*]AI-制作素材模板出售变现
[*]AI-周边定制变现
[*]AI-手机壳图案定制变现
[*]AI-周边产物定制变现
[*]AI-服装图案定制变现
[*]AI-个性头像定制变现
[*]AI-起号与知识付费变现
[*]AI-实现淘宝贩卖变现
学习是一个过程，只要学习就会有寻衅。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的本身。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名AIGC的正确特征了。
这份完整版的AIGC资料我已经打包好，必要的点击下方二维码，即可前去免费领取！
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6991fdc6c5da46e2a5a1cea06a6e5e5c.png#pic_center
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