Procreate入門課，募資優惠最後倒數！
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募資期不知不覺就快要結束了，
目前購課人數已經達到近 800 人 🎉
真的很謝謝大家的支持呀 🙌🏻
除了我的作品周邊以外，目前已經解鎖了 Elecom 類紙膜、Procreate 軟體的抽獎活動了 ✨
現在購課就有機會獲得喔～
課程方面也解鎖了的動植物結合的繪畫教學及插畫家的實務經驗分享，
希望可以帶給大家更多元的繪畫知識，請再期待一下吧！
籌備這次課程是想讓大家知道，踏入繪畫的世界其實沒有很難，
如果想要嘗試各種繪畫媒材的學習，可以先從平板繪圖入門，
不用擔心耗材及攜帶不便，隨時隨地都可以畫上幾筆。
存檔輸出後就是電子檔，IG 分享或是文件配圖也都很方便 👍🏻
一起加入課程，圓自己的繪畫夢吧！
課程內容將包含 ——
✩ 基礎入門｜介面與圖層架構介紹
✩ 手繪質感｜筆刷選擇與畫布紙質
✩ 實際演練｜動物、植物、食物三大主題完整教學
✩ 精美著色｜細膩漸層與浪漫暈染全攻略
✩ 學習素材｜購課附贈 procreate 水彩筆刷與紙質素材包，及多張練習用線稿
✩ 解鎖課程｜動物與植物結合示範、實體化印刷注意事項與接案經驗分享
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• 募資期間：2021/08/26 (四)－2021/09/30(四)
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繪圖機輸出 在 Fw: [轉錄]AI必定成為設計/行銷/繪圖/美編業的標配- 看板AI_Art 的推薦與評價
※ [本文轉錄自 C_Chat 看板 #1aRuGbLH ]
作者: medama ( ) 看板: C_Chat
標題: [轉錄]AI必定成為設計/行銷/繪圖/美編業的標配
時間: Thu May 25 23:52:02 2023
轉錄自FB生活中的城市
建議可以看FB 有各步驟參考教學圖
例：修動漫圖片的兔耳
https://www.facebook.com/CodeInLife
如果你最近有在發囉 AI 繪圖，我可以告訴你 Stable Diffusion 未來必定成為設計/行銷/
繪圖/美編業的標配
要用 Stable Diffusion，硬體部分官方沒有建議的最低需求，但個人認為至少要有以下規
格比較好：
作業系統：Windows 10以上
記憶體：16G以上
顯示卡記憶體：12G以上
Nvidia >>>> AMD
入門建議 RTX 3060，現在一張二手價大約 6000元，便宜經濟實惠；要出大圖可以選有 24G
記憶體的二手 RTX 3090，現在一張約兩萬出頭。
安裝過程
(1) 安裝Git
(2) Git下載Stable Diffusion WebUI：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffu
sion-webui.git
(3) 安裝Python 3.10.6
(4) 啟動SD WebUI
(4-1) 開啟cmd，進到專案目錄後執行「webui-user.bat」
(4-2) 執行成功就會看到URL的資訊
(4-3) 保留終端機開啟，打開瀏覽器進入「https://127.0.0.1:7860」
一定要會的技能：
(1) 文生圖：
輸入 Prompt 就可以生成圖片，有正向也有負向提詞。
(2) 圖生圖
可以將上傳後的圖片加工、調整、合成或局部繪製，可以幫圖片中的人物換場景、髮型、背
景或將畫壞的部分修正。
有非常多參數可以調整，包含算圖的取樣方式、輸出圖片尺寸、輸出圖片與 Prompt 的匹配
程度，都會影響繪圖效果
(3) 多種預訓練模型可以選擇：
除了SD預設的模型，網路上還有許多其他創作者訓練的模型，每個模型擅長的風格不同，可
以在Civitai和Huggingface自行下載安裝
A. https://huggingface.co/
B. https://civitai.com/
(4) 各種模型輔助微調效果：
由預訓練模型生成圖片通常不會一次到位，所以還有非常多模型輔助在預訓練模型的產出結
果上微調，像是人物的動作、背景、光影、色調等等，來達到理想的效果
(5) 自訂圖片的風格：
如果你想繪製的風格已經有一系列圖片可以參考，可以使用 Textual Inversion，從這些圖
片中學習風格後套用在指定物件，或是用 Hypernetwork、LoRA 直接套用喜歡的風格
(6) 自訂圖片的構圖：
ControlNet是一種神經網絡模型，主要用來控制構圖，例如人物動作、場景，也有非常多模
型可以使用，Openpose、canny、scribe幾乎是AI繪圖師必備工具
A. Openpose、3D openpose：可以自行指定人物的骨架來調整動作，或是從圖片解析出的人
物的骨架圖
B. 手部經常崩壞的問題大多也能透過ControlNet的模型解決，例如可以用Canny先人工繪製
線稿再重繪手部
C. Muti-ControlNet：可以使用多個controlnet模型來調整構圖，例如可以下載辨識場景配
置的模組，加上人物動作、手勢的模組
(7) 生成自己的模型：
A. 融合模型：可將至多三個模型融合，產生獨特風格的預訓練模型
B. 自訓練模型：準備好訓練用的圖片資料也可以訓練自己的模型，包含Textual Inversion
、Hypernetwork、LoRA、DreamBooth
(8) 製作動畫：可以透過 gif2gif 或 mov2mov，直接轉 GIF 圖片或影片，另一種方式是用
Multi frame render 將要製作成影片的每一幀圖片重繪後輸出成動畫影片
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※ 轉錄者: medama (180.217.3.102 臺灣), 05/27/2023 02:07:47
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