这是极客时间的专栏课《AI 绘画核心技术与实战》，主讲人南柯是头部大厂图像团队的技术负责人。课程系统讲解 Stable Diffusion、DALL·E、Imagen 等主流模型的技术方案，配套 WebUI 实操和 LoRA 实战项目，面向想搞懂 AI 绘画原理并动手落地的工程师、产品经理、设计师和 AI 绘画爱好者。
课程主要内容
课程分成应用和原理两条线。应用线从 WebUI 这个免费的 AI 绘画工具箱入手，讲各项绘图功能的使用方法、Prompt 的书写技巧，如何更精准地控制绘画的风格和内容，再到图生图的进阶玩法和创作社区资源，并带一个完整的实战项目：用 LoRA 制作一个属于自己的漫画故事。原理线按技术演进展开：从 GAN 的生成对抗思想讲起，分析它的能力与局限；再进入扩散模型，直观理解加噪与去噪的过程；然后逐个拆解关键组件，包括 Transformer 的注意力机制、UNet 如何预测噪声，以及采样器在速度与质量之间的取舍。两条线互相配合，应用不停留在按钮层面，原理也都有实操对应。
课程大纲（部分）
- WebUI：免费 AI 绘画工具箱的各项绘图功能
- Prompt 使用技巧：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：用 LoRA 制作一个自己的漫画故事
- GAN：生成对抗网络的思想与局限
- 扩散模型：直观理解加噪与去噪
- Transformer：搞懂绘画模型里的注意力机制
- UNet：神经网络如何预测噪声
- 采样器：如何选择更好更快的采样器
适合人群
- 想进入 AIGC 图像方向、需要系统理解模型原理的工程师；
- 负责 AI 绘画相关产品、想搞清技术能力边界的产品经理；
- 已经在用 Stable Diffusion 等工具出图、想弄懂背后原理的设计师；
- 对 AI 绘画有兴趣、愿意钻研技术细节的爱好者。
常见问题
不会编程能学吗？应用线的 WebUI 操作、Prompt 技巧和图生图部分不需要写代码；原理线涉及神经网络概念，零基础理解起来会吃力一些，好在课程讲法偏直观，跟下来问题不大。
和普通的 AI 绘画工具教程有什么区别？这门课的重点是技术方案本身，讲清模型为什么能画图、各组件怎么协作，适合需要知其所以然的学员；只想快速出图的话，纯工具教程更省时间。
学完能做什么？可以独立用 WebUI 完成风格可控的图像生成，训练自己的 LoRA 模型做漫画故事，也能看懂主流文生图模型的技术讨论，为后续的开发或技术选型打基础。
学习建议
建议应用线和原理线穿插着学：先用 WebUI 出几张图建立手感，再回头看扩散模型和 UNet 的原理，抽象概念会具体很多。LoRA 实战项目建议完整做一遍，从准备素材到出片走通全流程，这个项目能把前面学到的 Prompt、图生图和模型知识串起来。原理部分的 Transformer 和采样器两节信息密度高，第一遍看不懂没关系，等应用熟练之后再回来二刷，理解会顺畅不少。学习过程中遇到的报错和参数问题，多数能在课程提到的创作社区里找到答案。
课程获取方式
在线观看/免费下载：AI 绘画核心技术与应用实战教程
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