书籍：Using Stable Diffusion with Python: Leverage Python to control and automate high-quality AI image generation using Stable Diffusion
作者：Andrew Zhu (Shudong Zhu)
出版：Packt Publishing
编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能
01 书籍介绍
Stable Diffusion是一项变革性的AI工具，允许用户通过编写代码创建出惊人的图像。本书由一位资深微软应用数据科学家撰写，他是Hugging Face Diffusers库的贡献者，拥有超过15年的行业经验。作者将指导读者深入了解Stable Diffusion背后的概念和技术，帮助读者掌握这项强大的工具。
在本书中，您将逐步了解Stable Diffusion的工作原理，掌握扩散模型的理论基础，设置开发环境，并生成您的第一个图像。您还将学习如何优化性能，有效管理显存（VRAM），并利用社区共享资源（如LoRAs、文本反转和ControlNet）来增强您的作品。书中深入探讨了包括面部修复、图像放大和图像修复在内的多种技术，着重讲解如何突破提示词限制、实施定时提示词解析及加权提示词策略，以创建高度定制化且符合行业标准的Stable Diffusion应用。此外，本书还涉及Stable Diffusion在医疗影像、遥感技术和照片增强等领域的实际应用场景。最后，您将学会如何提取生成数据，确保数据持久性，并利用类似BLIP的AI模型进行图像描述提取。
完成本书的学习后，您将有能力使用Python生成和编辑图像，并构建满足业务需求和用户体验的Stable Diffusion应用。
您将学到什么：
· 掌握Stable Diffusion的核心概念及其应用场景，并成功配置工作环境
· 提升性能表现，优化显存（VRAM）使用，充分利用社区贡献资源如LoRAs和文本反转
· 利用ControlNet、IP-Adapter等先进技术，实现前所未有的图像生成控制力和质量
· 探索Stable Diffusion的新发展，如使用AnimateDiff进行视频生成
· 编写高效提示词，并借助大型语言模型（LLMs）实现自动化处理
· 学习从零开始训练自己的Stable Diffusion LoRA模型
适合谁阅读：
本书旨在帮助那些希望通过扩散模型掌控AI图像生成的人士，特别是数据科学家、机器学习工程师、研究人员以及致力于创建基于Stable Diffusion框架的AI图像生成应用的Python开发者。无论您是初学者还是专业人士，都能从本书提供的详尽指导中获益匪浅。
02 作者介绍
Andrew Zhu是一位经验丰富的微软应用数据科学家，活跃于Hugging Face Diffusers库的开发中。他在科技领域积累了超过15年的宝贵经验，擅长以引人入胜的方式解释复杂的机器学习和人工智能概念。
Andrew Zhu经常为Toward Data Science等知名科技媒体撰文，并著有《Microsoft Workflow Foundation 4.0 Cookbook》一书，获得4.5星好评。他对C/C++、Java、C#和JavaScript等多种编程语言均有深厚的理解，目前专注于Python编程。
03 书籍大纲
