learning path

以下是 Stable Diffusion 学习路线 及 分阶段教程推荐，涵盖从零基础入门到商业应用的全流程，结合最新（2025年）的中英文优质资源整理而成：

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📌 阶段 1：基础入门（1-3天）

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目标：理解核心概念，完成本地/云端部署，生成第一张AI图片。

📚 学习内容

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1. 核心概念

   • 扩散模型（Diffusion Model）工作原理（正向/逆向扩散）
   • 潜在空间（Latent Space）与提示词（Prompt）的作用
   • 常见术语：Checkpoint、VAE、LoRA、采样器等

2. 安装与运行

   • 本地部署：推荐使用 秋叶整合包（解压即用，适合Windows用户）
   • 云端体验：网易云端SD（免安装，每日免费10次生成）
   • 在线平台：DreamStudio、Leonardo AI（适合低配电脑用户）

3. 基础操作

   • 使用 文生图（Text-to-Image） 生成简单图片
   • 调整 Steps（步数）、CFG Scale（引导系数）、Seed（种子）
   • 学习 正/反向提示词 基础语法

🎯 推荐教程

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• 视频教程：
  • 【B站】2025最详细SD汉化版教程（16集全）（覆盖安装到ControlNet）
  • YouTube: Automatic1111 WebUI 安装指南（英文）
• 文字教程：
  • CSDN：2025零基础SD保姆级教程（含整合包下载）
  • Stable Diffusion中文网：新手必学5个提示词技巧

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📌 阶段 2：进阶使用（1-2周）

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目标：掌握高级提示词工程、ControlNet、图生图等核心功能。

📚 学习内容

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1. Prompt 工程

   • 权重调整（如 (masterpiece:1.2)）、分步写法
   • 风格控制（赛博朋克、水墨风、照片级真实感）
   • 使用 Lexica.art 或 CivitAI 搜索优质Prompt

2. ControlNet（精准控制）

   • OpenPose（人体姿势控制）
   • Canny Edge（线稿生成彩图）
   • Depth（3D场景生成）

3. 图生图（Img2Img）

   • 上传草图生成精细图
   • 局部重绘（Inpainting） 修复瑕疵

4. 模型管理

   • 下载 Checkpoint（大模型） 和 LoRA（微调模型）
   • 使用 CivitAI 筛选风格化模型（如动漫、写实）

🎯 推荐教程

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• 视频教程：
  • 【B站】ControlNet完全指南
  • 秋叶SD教程：图生图最全攻略（36分钟）
• 文字教程：
  • ControlNet官方文档
  • SD图生图操作详解（CSDN）

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📌 阶段 3：模型训练（2-4周）

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目标：训练个性化模型（Dreambooth/LoRA），定制专属风格。

📚 学习内容

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1. Dreambooth

   • 使用 10-20张图片 训练专属人物/风格
   • 调整 Learning Rate、Steps 等超参数

2. LoRA（轻量微调）

   • 训练特定画风（如动漫化、油画）
   • 结合 Checkpoint 使用

3. 数据集准备

   • 图片预处理（统一尺寸、去背景）
   • 使用 Kohya SS GUI 训练LoRA

🎯 推荐教程

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• 视频教程：
  • 【B站】Dreambooth训练教程
  • YouTube: LoRA训练全攻略（英文）
• 文字教程：
  • Dreambooth训练指南（GitHub）
  • LoRA训练参数详解

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📌 阶段 4：商业应用（1个月+）

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目标：优化生成质量，应用于电商、影视、游戏等行业。

📚 学习内容

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1. 超分辨率 & 修复

   • 使用 ESRGAN 提升画质
   • 修复老照片/低分辨率图

2. 批量生成 & 自动化

   • Txt2Img 批量生成
   • 结合 Python API 实现工作流自动化

3. 版权与商业化

   • AI生成图片的版权问题
   • 合规商用方案

🎯 推荐教程

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• 视频教程：
  • 【B站】AI绘画商业化指南
  • YouTube: SD商业案例实战（英文）
• 文字教程：
  • AI绘画版权指南
  • TensorRT加速教程

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📌 阶段 5：深入研究（可选）

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目标：理解底层原理，参与开源开发或优化模型。

📚 学习内容

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1. Diffusion 模型数学原理

   • 研究论文《Denoising Diffusion Probabilistic Models》
   • 理解 U-Net、调度器（Scheduler）

2. 插件开发

   • 基于 Automatic1111 WebUI 开发扩展
   • 使用 Gradio 搭建交互界面

3. 新模型探索

   • Stable Diffusion XL（SDXL）（更高分辨率）
   • Kandinsky 2.2（多模态生成）

🎯 推荐资源

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• 论文：Diffusion Models 综述
• 代码：Stable Diffusion GitHub
• 社区：Stable Diffusion Discord

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📌 总结：学习路线图

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阶段	核心技能	推荐学习时间
1. 基础入门	安装、文生图、Prompt基础	1-3天
2. 进阶使用	ControlNet、图生图、模型管理	1-2周
3. 模型训练	Dreambooth、LoRA、数据集处理	2-4周
4. 商业应用	批量生成、超分辨率、版权合规	1个月+
5. 深入研究	底层原理、插件开发、新模型	可选

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💡 学习建议

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1. 多实践：尝试不同模型组合，积累Prompt库。
2. 加社区：关注 CivitAI、Reddit r/StableDiffusion 获取最新资源。
3. 持续更新：SD生态发展快，定期关注新模型（如SDXL）。