课程内容：
1-全面掌握StableDiffusion课程介绍-720P 高清-AVC.mp4
10-Hires高清修复各种放大算法-720P高清-AVC.mp4
11-8x_NMKD-Superscale放大算法-720P 高清-AVC.mp4
12-图生图参数讲解-720P 高清-AVC.mp4
13-局部重绘功能详解-720P 高清-AVC.mp4
14-涂鸦重绘功能讲解-720P 高清-AVC.mp4
15-涂鸦功能讲解-720P高清-AVC.mp4
16-上传重绘蒙版功能讲解-720P 高清-AVC.mp4
17-批量处理与PNG图片信息功能-720P高清-AVC.mp4
18-Extras后期处理功能-720P高清-AVC.mp4
19-Stable diffusion模型、插件安装-720P 高清-AVC.mp4
2-Stable Diffusion Win+Mac安装方法-720P 高清-AVC.mp4
20-SD提示词全攻略，必备提示词插件-720P 高清-AVC.mp4
21-ADetailer脸部修复插件-720P 高清-AVC.mp4
22-SD报错处理技巧与解决方法-720P 高清-AVC.mp4
23-Controlnet全功能讲解-720P高清-AVC.mp4
24-Controlnet控制器开篇与InstructP2P-720P 高清-AVC.mp4
25-openpose姿态控制-720P高清-AVC.mp4
26-Depth深度控制-720P 高清-AVC.mp4
27-NormalMap法线贴图控制-720P 高清-AVC.mp4
28-Controlnet 5个线条控制器讲解-720P高清-AVC.mp4
29-Segmentation语义分割-720P 高清-AVC.mp4
3-eSheep在线的WebUI和ComfyUI平台推荐-720P 高清-AVC.mp4
30-Controlnet inpaint重绘功能-720P高清-AVC.mp4
31-Tile Blur功能-720P 高清-AVC.mp4
32-Recolor重着色功能-720P 高清-AVC.mp4
33-Reference参考、Shuffle随机洗牌-720P 高清-AVC.mp4
34-IP，T2i-Adapter-720P 高清-AVC.mp4
35-新版ip-adapter多模型功能讲解-720P高清-AVC.mp4
36-Controlnet Revision功能-720P 高清-AVC.mp4
37-Brightness+illumination控制器-720P高清-AVC.mp4
38-qrcode二维码控制器-720P 高清-AVC.mp4
39-IP-Adapter-FaceID Lora模型-720P高清-AVC.mp4
4-新手学习Stablediffusion必备知识点-720P高清-AVC.mp4
40-Controlnet instant ID控制器-720P 高清-AVC.mp4
41-Controlnet SparseCtrl控制类型-720P高清-AVC.mp4
42-Control Mask Upload功能-720P 高清-AVC.mp4
43-LightFlow工作流插件-720P 高清-AVc.mp4
44-Inpaint Anything蒙版插件-720P 高清-AVC.mp4
45-宽高比调整助手+移除背景插件-720P高清-AVC.mp4
46-Cutoff提示词分割-720P高清-AVC.mp4
47-ReActor换L插件-720P 高清-AVC.mp4
48-XYZ Plot图表脚本-720P 高清-AVC.mp4
49-Ultimate Upscale放大脚本-720P高清-AVC.mp4
5-Stablediffusion十个常见问题-720P 高清-AVC.mp4
50-Tiled Diffusion放大插件-720P 高清-AVC.mp4
51-StableSR放大脚本-720P高清-AVC.mp4
52-模型下载与分类-720P 高清-AVC.mp4
53-模型推荐与模型训练背后的事-720P 高清-AVC.mp4
54-lora备注、调用与触发词-720P高清-AVC.mp4
55-多Lora叠加与Lora单独控制-720P 高清-AVC.mp4
56-8款Stablediffusion功能性lora模型推荐-720P高清-AVC.mp4
57-SDXL模型与版本更新-720P 高清-AVC.mp4
58-SDXL优势与需要注意的事项-720P 高清-AVC.mp4
59-Stablediffusion LCM模型加速出图-720P高清-AVC.mp4
6-文生图参数详解(上)-720P高清-AVC.mp4
60-SDXL Turbo， LCM模型哪个更快 ?-720P 高清-AVC.mp4
61-生成高清多细节图片的各个要素-720P高清-AVC.mp4
62-Checkpoint Merger模型融合-720P 高清-AVC.mp4
63-训练模型-素材准备-720P 高清-AVC.mp4
64-训练模型-素材处理与打标-720P 高清-AVC.mp4
65-训练模型-打标处理与优化-720P 高清-AVC.mp4
66-训练模型-赛博丹炉-720P 高清-AVC.mp4
67-训练模型-参数详解-720P 高清-AVC.mp4
68-模型序列-秋叶训练器-720P高清-AVC.mp4
69-训练模型-检验模型-720P 高清-AVC.mp4
7-文生图参数详解(下)-720P 高清-AVC.mp4
70-AnimateDiff制作丝滑动画-720P 高清-AVC.mp4
71-Deforum功能详解上-720P 高清-AVC.mp4
72-Deforum功能详解下-720P 高清-AVC.mp4
73-Deforum穿越转场，商业案例-720P 高清-AVC.mp4
74-丝滑不闪视频转绘-720P 高清-AVC.mp4
75-Temporal Kit与FFmpeg配置-720P 高清-AVC.mp4
76-TemporalKit+EbSynth组合-720P 高清-AVC.mp4
77-一站式EbSynth Utility视频插件-720P 高清-AVC.mp4
78-不同动作表情，人物角色一致性(上)-720P 高清-AVC.mp4
79-不同动作表情，人物角色一致性(下)-720P 高清-AVC.mp4
8-Stable diffusion30种采样器全解析-720P 高清-AVC.mp4
80-手指修复、各种手指姿势调整方法-720P 高清-AVC.mp4
81-Stablediffusion终极手指修复法-720P 高清-AVC.mp4
82-人物角色眼睛修复眼神修改-720P 高清-AVC.mp4
83-生成优质图片需要注意的步骤-720P 高清-AVC.mp4
84-AI摄影真人写真与换装案例-720P 高清-AVC.mp4
85-3D IP角色多视图生成技巧-720P 高清-AVC.mp4
86-让AI模特帮你卖货-720P 高清-AVC.mp4
87-Ai淘宝店Ai证件照Ai写真馆-720P 高清-AVC.mp4
88-Ai图片智能扩充功能-720P 高清-AVC.mp4
89-人物、场景、3D转手绘线稿-720P 高清-AVC.mp4
9-高分辨率修复Hires.fix-720P 高清-AVC.mp4
90-手稿图转实物并上色-720P 高清-AVC.mp4
91-签名、字体设计、logo场景案例-720P高清-AVC.mp4
92-产品场景、电商海报设计-720P高清-AVC.mp4
93-毛坯房转精装房室内装修风格制作-720P 高清-AVC.mp4
94-指定衣服、指定背景换裝案例-720P 高清-AVC.mp4
95-Stable diffusion云部署方案-720P 高清-AVC.mp4
96-Stablediffusion Webui 1.8.0版本更新，-720P 高清-AVC.mp4
97-柔和重绘Soft inpainting-720P高清-AVC.mp4
98-Stablediffusion-webui-forge-720P 高清-AVC.mp4
99-Stablediffusion Webui 1.9.0版本更新-720P 高清-AVC.mp4
100-Depth anythinghhand refiner更新-720P高清-AVC.mp4
101-TTPLanet TileV2控制器-720P 高清-AVC.mp4
102-历代SD1、2、3大模型对比评测-720P高清-AVC.mp4
课程素材和资料
看着别人用AI生成惊艳的插画、产品图甚至动画，你是否觉得Stable Diffusion复杂得像天书？市面上教程碎片化，让新手无从下手。一套号称100+课时的教程，真能带你从“安装报错”到“商业出图”吗？我们来冷静拆解。
项目本质：不只是个“滤镜”工具
Stable Diffusion（SD）是一个开源的AI绘画模型。所谓零基础教程，本质是为你搭建一个从“软件使用者”到“视觉创作者”的桥梁。它的核心是教授你如何通过提示词、模型控制和各类插件，将想法精准转化为图像，并应用于具体商业场景，比如电商海报、概念设计等。
操作流程：100+节课的实战路径
一套系统的教程，通常会遵循从底层到应用的逻辑： 1. 环境搭建与核心认知：解决最头痛的安装、部署问题（本地或云端），并厘清大模型、LoRA、VAE等核心概念。 2. 文生图与图生图 mastery：深入学习提示词工程、参数设置（采样器、步数）、以及利用现有图片进行迭代重绘。 3. 精准控制魔法：这是进阶关键。全面掌握ControlNet（控制姿态、构图、线稿）、IP-Adapter（参考图风格）等插件，实现对画面的精确操控。 4. 模型训练与商业化实战：学习训练专属LoRA模型（如定制人物或画风），并套用于写真、电商、室内设计等具体案例中，解决商业需求。
收益分析：你的投入与潜在回报
- 成本投入：主要包括课程费用、符合要求的电脑硬件（或云GPU租赁费用）、以及巨量的个人练习时间。
- 能力收益：掌握一项高需求技能，可极大提升设计、内容创作、营销等工作效率和质量。
- 变现可能：路径包括但不限于：接单制作商业AI图片、提供模型训练服务、运营AI写真馆、赋能原有电商或设计业务。单价从几十元的设计图到数千元的定制项目不等，但高度依赖于你的技术深度和业务能力。
风险警告：别被“轻松赚钱”误导
- 技术迭代极快：SD生态更新迅猛，插件、模型每月都可能换代，需要持续学习，不存在一劳永逸。
- 硬件门槛真实存在：本地运行高质量出图需要一块性能不错的显卡（如NVIDIA RTX 3060 12G以上），是笔不小的开支。
- 出图稳定性挑战：AI出图具有随机性，精准控制人物一致性、细节（如手部）需要大量调试技巧，并非输入关键词就能坐等完美结果。
- 市场竞争与版权争议：使用现有模型产出的图片可能存在潜在版权风险，且随着掌握技术的人增多，简单套模板的竞争会加剧。
适合人群：你适合入坑吗？
适合人群包括：视觉相关从业者（设计、游戏、影视）、有强烈学习热情和动手能力的创作者、寻求业务增效的电商运营或营销人员。你需要有足够的耐心应对调试和报错，并拥有基本的审美能力。如果指望三天速成、零思考变现，请慎重。
结尾总结
总而言之，一套上百课的SD教程，如同一本详尽的“现代魔法书”，价值在于系统性和省去的摸索时间。但在付费前，请务必评估自己的硬件条件和学习毅力。最务实的建议是：先搜索免费的入门教程，完成软件安装并尝试生成你的前100张图。 在这个过程中，你会真正了解自己的兴趣所在和遇到的卡点。如果你能乐此不疲地解决各种报错，并享受创作的乐趣，那么投资一门系统课程来提升效率，才是明智之举。记住，AI是强大的画笔，但握笔的人和头脑中的创意，才是最终的价值核心。
课程下载：
