课程概览：
这套课程是一份非常完整的设计师AI工具实战指南，内容覆盖了从基础认知到项目落地的全流程。课程精心编排了25个视频章节，围绕当下最主流的两大AI设计工具——Midjourney和Stable Diffusion展开，同时结合室内设计、建筑设计和园林景观等实际项目场景，帮助设计师真正把AI能力转化为职场竞争力。
无论你是刚接触AI设计的新手，还是希望系统提升工作效率的资深设计师，这套课程都能提供清晰的学习路径。课程从工具注册、参数设置等最基础的操作讲起，逐步深入到模型训练、风格迁移等进阶技巧，最后通过完整的案例演示，让你看到AI工具在实际项目中是如何发挥作用的。
Midjourney核心技能：
在Midjourney的学习模块中，课程首先带你完成账号注册和基础设置，详细讲解了预设配置、操作命令以及常用引擎参数的含义与使用场景。这些看似基础的内容，其实是后续高效出图的关键。课程特别强调了高级参数的运用技巧，比如如何通过调整参数来控制画面的风格倾向、细节丰富度和渲染质量。
关键词书写是Midjourney使用中最核心的能力之一。课程专门用了一个章节来讲解关键词的书写范式，包括如何组织描述词、如何添加风格限定、如何控制构图和光影等。掌握了这套方法，你就能更精准地表达设计意图，让AI生成符合预期的图像。此外，课程还专门展示了Midjourney在室内设计中的辅助应用，包括概念方案生成、材质搭配参考等实用场景。
Stable Diffusion基础应用：
Stable Diffusion作为另一款强大的开源AI工具，课程同样安排了系统的入门教学。从平台基本介绍开始，逐步引导你完成本地部署和模型安装，让你拥有一个完全自主可控的AI设计环境。随后，课程深入讲解了文生图和图生图两大核心功能，并通过实际操作演示，帮助你理解不同参数对生成结果的影响。
在基础应用部分，课程还特别加入了线稿图制作、seg语义分割图生成、风格模板制作等内容。这些技术点对于设计师来说非常实用，比如通过线稿图结合AI生成，可以快速将手绘草图转化为逼真的效果图；而seg语义分割图则能够更精确地控制画面中每个区域的元素，为后续的精细化设计打下基础。此外，课程还教授了如何获取和使用各类Stable Diffusion模型，让你能够灵活选择不同风格的预训练模型来适配项目需求。
Stable Diffusion进阶技法：
当掌握了基础操作之后，课程带领你进入更高级的应用层面。ControlNet多向精准控制技术是这一模块的重点，它允许你通过多种输入条件（如边缘检测、深度图、姿态估计等）来精确引导AI生成内容，真正实现“指哪打哪”的控制效果。这对于需要精确还原设计构思的场景尤其重要。
课程还介绍了StableSR插件的高精度放大技法，解决了AI生成图像分辨率不足的痛点；Anything局部修改操作技法则让你能够对生成图像中的特定区域进行精细调整，而不影响其他部分的效果。此外，XYZ测试功能可以帮助你快速对比不同采样器和参数组合的效果，从而选择最优的生成方案，大幅提升工作效率。
模型训练与风格定制：
为了让AI工具更好地服务于个性化设计需求，课程安排了Lora模型训练的全流程教学。从数据准备、训练参数设置到模型测试与优化，每一步都有详细的操作演示。通过训练自己的Lora模型，你可以让AI学习并复现特定的设计风格或元素，比如公司独有的材质库、常用的家具样式等，从而在项目中保持设计风格的统一性。
课程还讲解了如何利用XYZ功能制作效果图风格表，系统性地对比不同风格参数下的生成结果。这不仅是个人学习的好工具，也是团队协作中统一设计语言的有效方法。通过风格表，团队成员可以快速预览并选择符合项目调性的AI生成方案。
实战案例演示：
课程的最后一部分聚焦于实际项目操作，分别演示了室内设计、建筑设计和园林景观三个不同领域的AI出图流程。在室内生图流程中，你能够看到从空间分析、风格定位到方案生成的全过程；建筑出图流程则展示了如何利用AI快速生成建筑外观方案、体量分析图等；园林景观出图流程涵盖了从场地分析、植物配置到景观效果图制作的完整链条。
这些案例演示不仅仅是操作步骤的罗列，更重要的是展示了设计师如何将AI工具融入自己的工作流中。每个案例都包含了思路解析、参数选择和后期调整的完整思考过程，让你不仅学会操作，更懂得如何在实际项目中灵活应用这些技术。通过这套课程的学习，你将能够建立起一套属于自己的AI辅助设计工作流，让设计效率得到质的提升。
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