商用級AIGC繪畫創作與技巧（Midjourney+Stable Diffusion）：AI繪畫的基本概念、發展歷史、使用方法……步入AI繪畫的世界，學習AI繪畫的技能，並感受AI繪畫的魅力！

AI繪畫是藝術創作領域一項前所未有的變革，
它的出現，可能會徹底改變藝術家們沿襲了數千年的創作方法。

AI繪畫技術的影響是深遠的，
我們仍處在這次技術浪潮的初期，
但已經可以預見在不遠的將來，
插畫、設計等領域將因之迎來鉅變。


▍什麼是AI繪畫？
AI繪畫（Artificial Intelligence Painting）指的是應用人工智慧技術生成繪畫作品。這項技術的產生源於電腦科學、神經網路和機器學習等領域的發展。最早的電腦生成技術可以追溯到1950年代，近年來的發展則主要歸功於深度學習技術的進步以及硬體效能的提升。

▍Midjourney是什麼？
Midjourney是一個由同名研究實驗室開發的人工智慧程式，自2022年7月12日起開始公開測試。
透過運用最新的AI技術，Midjourney能根據使用者輸入的自然語言描述自動生成圖片，這意味著使用者無須具備任何藝術天賦或繪畫技巧，只需簡單地輸入一段文字描述，它便能創作出令人驚嘆的影像。

▍Midjourney怎麼用？
Midjourney完全執行在雲端，沒有專用客戶端，使用者需要透過Discord平台與Midjourney機器人進行互動。因此，執行Midjourney對裝置硬體沒有很高的要求，無論是電腦還是手機，只要可以訪問Discord就能使用Midjourney。

▍Stable Diffusion是什麼？
Stable Diffusion由StabilityAI公司開發，無疑是最知名也最有影響力的技術之一。得益於其卓越的圖片生成效果、完全開源的特點以及相對較低的配置需求（可在消費級GPU上執行），在推出後不久它就流行開來，大量開發者以及公司加入它的社群參與共建，同時，還有很多公司基於Stable Diffusion推出了自己的AI繪畫應用。

▍Stable Diffusion怎麼用？
Stable Diffusion本身並不支持圖形介面，需要透過使用命令列的方式呼叫，這對普通使用者而言操作體驗很不友好。因此，一些開發者為它開發了各種圖形介面，其中最流行的當數Stable Diffusion Web UI，它是一個基於瀏覽器的操作介面，同時也是一個免費開源專案，任何人都可以安裝和使用。

★本書特色：本書介紹AI繪畫的基礎知識以及Midjourney和Stable Diffusion兩大流行AI繪畫工具的用法。全書共10章，內容細緻，邏輯清晰，語言通俗易懂，從AI繪畫的基本概念以及發展歷史講起，隨後結合Midjourney和Stable Diffusion，詳細介紹AI繪畫的使用方法以及常用技巧，同時本書還包含大量範例，以幫助讀者更容易理解內容。

菅小冬，自由插畫師，創業公司藝術總監。視覺中國簽約插畫師，喜歡音樂、美食、電影，正在探索基於AI的藝術創作之路。

前言

在過去的幾年中，AI繪畫技術取得了令人矚目的進步，並隨著Dall·E、Midjourney、Stable Diffusion等產品的釋出進入大眾視野，迅速引起了廣泛的關注。彷彿就在一夜之間，很多人都開始談論AI繪畫，人們一邊驚嘆於它出色的能力，一邊又擔心它可能帶來的衝擊。

筆者從事設計和插畫工作多年，用過很多設計相關的軟體和平台，回顧這些年用過的設計工具，經常感慨技術發展之快，讓今天的藝術創作者們擁有了眾多以前難以想像的利器，從而大大提升了創作的效率。然而，所有這些工具給筆者帶來的驚訝，都不如去年注意到AI繪畫領域的進展時所受到的震撼。

與Photoshop等工具不同，AI繪畫不僅能增強創作者已有的技藝，還能賦予創作者一些新的能力。更具體一點來說，使用Photoshop等工具進行創作，需要你本身具備一定的美術技能，而使用AI繪畫進行創作，即使你完全不會畫畫也可以創作出令人讚嘆的畫作。

AI繪畫是一種前所未有的新事物，它令人興奮，同時也給人一種危機感，它的出現可能會為藝術創作領域帶來巨大的改變。

雖然AI繪畫背後的原理和細節十分複雜，但神奇的是，它所呈現出來的基本互動形式卻極為簡單，創作者只需輸入文字描述，AI就能生成你想要的影像。這種形式本身就是技術與藝術結合到極致的一個美妙設計。

當然，儘管只要會打字就能使用AI繪畫，但要自如地驅動AI繪製出你心中理想的畫面，仍然需要了解很多細節與技巧。就如同攝影，儘管如今任何人都可以很方便地使用手機拍照，但要想拍出優秀的照片，仍然需要了解很多攝影知識。如果想深入學習AI繪畫，一本系統地介紹AI繪畫的書籍無疑會很有幫助，這便是編寫本書的目的。

本書的主要內容包括AI繪畫的基本概念、發展歷史以及目前最流行的兩大AI繪畫工具——Midjourney和Stable Diffusion的詳細介紹和使用方法。在闡述理論知識的同時，本書還準備了大量範例，以幫助讀者更容易理解和掌握AI繪畫這一強大的工具。

本書適用於對AI繪畫感興趣、希望了解和學習這一領域知識的廣大讀者，包括但不限於藝術家、設計師、教育工作者、研究人員以及業餘愛好者。對於初學者，建議從頭到尾按順序閱讀；對於有一定基礎的讀者，可根據自己的需求有選擇地閱讀相關章節。

在編寫本書的過程中，筆者得到了很多人的幫助，特別要感謝編輯在本書編寫過程中給予的寶貴建議與指導。同時也要感謝我的家人，在創作過程中始終給予我包容和鼓勵。如果沒有他們，本書不可能順利完成。

AI繪畫領域充滿了無限可能，希望本書能為你的AI繪畫之旅帶來啟發和幫助。

內容簡介
前言
第1章　AI繪畫簡介
第2章　AI繪畫的發展歷史
第3章　Midjourney介紹
第4章　Midjourney的常用設定以及引數
第5章　Midjourney創作範例
第6章　Midjourney進階用法
第7章　Stable Diffusion介紹
第8章　Stable Diffusion創作範例
第9章　Stable Diffusion進階用法
第10章　AI繪畫的思考與展望

第2章　AI繪畫的發展歷史
在深入學習之前，首先介紹一些AI的基本概念，並回顧一下AI繪畫的發展歷史。本章內容不涉及過於專業的知識，如果讀者迫不及待地想要開始實踐環節，可以跳過本章。但如果時間允許，仍然建議閱讀本章，因為這些基礎知識將有助於讀者更容易理解AI繪畫的工作原理。

2.1　什麼是人工智慧

人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱AI）是電腦科學的一個重要分支，是一門尋求模擬、擴展和增強人的智慧的科學和技術領域，涉及電腦科學、心理學、哲學、神經科學、語言學等多個學科。人工智慧的主要目標是使電腦或其他裝置能夠執行一些通常需要人類智慧才能完成的任務，如學習、理解、推理、解決問題、識別模式、處理自然語言、感知和判斷等。

人工智慧的發展可以分為兩大類——弱人工智慧（Weak AI）和強人工智慧（Strong AI）。弱人工智慧是指專門設計用來解決特定問題的智慧系統，如語音識別、影像識別和推薦系統等。這些系統在某些特定任務上表現出高度的智慧，但它們並不具備廣泛的認知能力或自主意識。

強人工智慧則是指具有廣泛認知能力和類人意識的智慧系統，這種系統理論上可以像人類一樣處理各種問題，獨立地學習和成長。然而，儘管人工智慧領域已經取得了顯著的進展，但目前尚未實現強人工智慧。

本書所介紹的AI繪畫屬於弱人工智慧範疇。

人工智慧的歷史可以追溯到1940—50年代。那時，一批來自不同領域（數學、心理學、工程學、經濟學和政治學）的科學家開始探討製造人工大腦的可能性。1956年，約翰·麥卡錫（John McCarthy）等人在為著名的達特茅斯會議撰寫的提案中創造了「人工智慧」一詞，這次會議也正式將人工智慧劃分為一個新的領域。從那時起，人工智慧經歷了多次發展高潮和谷底。總體來說，人工智慧的發展可以分為四個階段。

1．早期研究（1950年代—60年代）

第一個階段，科學家們集中精力研究基本的人工智慧概念和理論。代表性成果包括圖靈測試、第一個人工智慧程式（邏輯理論家）以及人工神經網路的基礎研究。

2．知識表示與專家系統（1970年代—80年代）

第二個階段，研究重心轉向利用知識表示、推理和規劃技術，解決更複雜的問題。其間湧現出大量基於知識的專家系統，如早期的醫療診斷系統MYCIN。

3．機器學習與統計方法（1990年代—21世紀初）

第三個階段，人工智慧領域開始廣泛應用機器學習技術，尤其是統計學習方法。代表性技術包括支持向量機（SVM）、隨機森林以及早期的深度學習方法。

4．大數據與深度學習（2010年代—至今）

隨著大數據的興起和計算能力的提高，深度學習技術取得了突破性進展。諸如卷積神經網路（CNN）、循環神經網路（RNN）以及強化學習等領域取得了重要成果。這一階段的人工智慧已在眾多應用場景中取得了顯著的成績，如影像識別、自然語言處理和自動駕駛等。

近幾年，人工智慧技術正在飛速發展，逐漸從實驗室走進人們的日常生活，並在許多領域產生了深遠的影響。例如，醫療領域的AI輔助診斷系統為醫生提供了更準確的診斷建議，提高了治療效果；教育領域的個性化學習系統使得學生能夠根據自己的需求和興趣進行定製化學習；金融領域的智慧投顧則為投資者提供了更加精準的投資建議和風險評估。

此外，在創意產業中，AI也表現出了強大的潛力。例如在藝術、音樂和寫作等領域，越來越多的人類作者正在探索與AI共同創作的可能。

2.2　早期的電腦繪畫嘗試

早在1950年代，電腦科學家便開始嘗試使用演算法生成各式各樣的簡單或複雜的幾何圖形，儘管這些圖形與傳統繪畫存在很大差異，但它們標誌著電腦在藝術創作領域開始初步嘗試。

隨後的幾十年裡，越來越多的科學家和藝術家著手探索電腦繪畫的潛力，他們創作了很多印刷、素描、油畫、照片和數字藝術作品，其中一些人成為電腦藝術領域的先驅，為後人留下了眾多經典作品。

1960年代，德國斯圖加特大學的哲學教授馬克思·本塞（Max Bense）成立了一個非正式的學派，他主張採用更科學的方法研究美學，這一主張對許多早期的電腦藝術從業者產生了深遠的影響。事實上，本塞教授是最早將訊息處理原理應用於美學的學者之一，他的演講廳也是世界上第一個電腦生成藝術展覽的舉辦地。

弗里德·納克（Frieder Nake）在斯圖加特大學攻讀數學專業研究生期間加入了這個由本塞領導的學派，併成為核心成員。1965年，納克釋出了一幅由電腦程式生成的畫作，名為〈向保羅·克利致敬〉（Hommage à Paul Klee）。這幅畫作被認為是數字藝術運動先鋒時代的標誌性之作，是1960年代中期電腦藝術最早階段中最常被引用的畫作之一。

這幅畫的靈感源自保羅·克利（Paul Klee）於1929年創作的〈大路與小道〉（High Roads and Byroads），現藏於德國科隆的路德維希博物館。納克借鑑了克利對比例及畫面中垂直與水平線條關係的探究，編寫了相應的演算法，並使用繪圖儀生成了這幅作品。

繪圖儀是一種機械裝置，用於固定畫筆或毛刷，並透過連線的電腦來控制其運動。在當時的技術背景下，電腦還沒有可以顯示影像的螢幕，藝術家需要藉助繪圖儀等工具將作品展現出來。在編寫電腦程式創作作品時，納克還特意將隨機變數融入程式，讓電腦在某些選項中基於機率自動做出選擇。

哈羅德·科恩（Harold Cohen）是一位英國藝術家，曾代表英國參加1966年的威尼斯雙年展。1968年，他成為加州大學聖地牙哥分校的客座教授，在那裡他接觸到了電腦程式設計。1971年，他向秋季電腦聯合會議展示了一個初步的繪畫系統原型，並因此受邀以訪問學者的身分前往史丹佛人工智慧實驗室，1973年，他在那裡開發了名為AARON的電腦繪畫程式。

AARON的目標是實現獨立的藝術創作，它不同於之前的大部分僅能生成隨機圖片的同類產品，AARON則能夠繪製特定的對象。不過，這個系統與現在被人們理解的人工智慧不同，它沒有透過海量數據學習繪畫，而是一個由開發者建構的「專家系統」，透過人工編碼大量複雜的規則來模仿人類的決策過程。此外，由於當時的電腦存在諸多限制，為了實現繪圖功能，科恩還開發了專用的外接裝置，利用機械臂在紙上移動畫筆進行作畫。

AARON雖然只能按照科恩編碼的風格進行創作，但它能以這種風格繪製出無限的作品。