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内容大纲
本书深入浅出地讲解AIGC艺术设计的基础知识与实际应用。全书共8章，包括艺术设计的新语境：AI的介入、AIGC艺术设计初探、AIGC艺术设计工具、AIGC艺术设计中的风格迁移、AIGC艺术设计中的提示词、AIGC艺术设计应用实战、Lora模型训练应用实战、AIGC艺术设计的思考与展望。本书将理论与实践相结合，实用性强，可帮助学生及时巩固知识，提升操作能力。
全书内容丰富、图文并茂、重点突出、通俗易懂，可作为视觉传达、数字媒体艺术、数字媒体技术等专业相关专业的教材，也可作为AIGC领域的专业技术人才的参考书。 -
作者介绍
石云平，西安邮电大学副教授，硕士生导师，数字媒体艺术专业负责人，校级“四有”好老师，校级教学督导组成员，“巾帼建功新时代”先进个人，UI高级设计师，人工智能设计工程师。长期从事跨学科领域专业研究，研究方向为新媒体艺术与技术、AIGC应用与文化传播。近年来主持并参与厅局级以上项目20余项。获省级教学成果二等奖2项，校级教学成果一等奖2项、二等奖1项。主讲的课程获批陕西省精品在线课程和校级金课称号，获批陕西省混合教学优秀教学案例1项。主编、参编教材多部。 -
目录
第一章 艺术设计的新语境：AI的介入
1.1 艺术设计与AI相关理论
1.1.1 艺术设计的概念
1.1.2 AI相关的概念
1.1.3 AI艺术设计
1.2 AI融入艺术设计的意义
1.2.1 创新思维的激发与拓展
1.2.2 技术工具与创意表达的完美结合
1.2.3 跨学科知识的深度整合
1.2.4 艺术产业的智能化与数字化转型
1.3 AI带给艺术设计的变革
1.3.1 AI重塑艺术设计的创作思维
1.3.2 AI革新艺术设计的选材与工艺思维
1.3.3 AI加快艺术设计的创作流程
1.3.4 AI介入艺术设计的价值取向与审美标准的演变
1.4 习题
1.4.1 思考题
1.4.2 综合论述题
第二章 AIGC艺术设计初探
2.1 AIGC基础
2.1.1 AIGC基本概念
2.1.2 AIGC产业链：基础设计、模型、应用
2.1.3 AIGC生态产业的发展阶段
2.1.4 AIGC应用场景
2.1.5 AIGC营收模式
2.2 AIGC大模型基础
2.2.1 AIGC大模型的概念
2.2.2 AIGC大模型训练的目的和一般流程
2.2.3 “成熟”AIGC大模型的必备要素
2.3 AIGC艺术设计与传统艺术设计
2.3.1 AIGC艺术设计与传统艺术设计的联系
2.3.2 AIGC艺术设计与传统艺术设计的区别
2.4 AIGC艺术设计的发展
2.4.1 早期萌芽阶段（1950s～1990s）
2.4.2 沉淀积累阶段（1990s～2010s）
2.4.3 快速发展阶段（2010s～至今）
2.4.4 未来发展阶段展望
2.5 AIGC艺术设计的变迁
2.5.1 AIGC艺术设计与传统艺术设计方式流程对比
2.5.2 从绘画到影像的变迁
2.5.3 静态AIGC艺术设计及典型作品
2.5.4 动态AIGC艺术设计及典型作品
2.6 习题
2.6.1 思考题
2.6.2 综合论述题
第三章 AIGC艺术设计工具
3.1 AIGC大模型及常用工具
3.1.1 预训练大模型：GPT
3.1.2 扩散模型：Midjourney、Stable Diffusion
3.1.3 生成对抗网络模型：Runway
3.1.4 预训练+扩散模型：Sora
3.1.5 新一代大语言模型：DeepSeek
3.1.6 阿里云模型：通义家族
3.1.7 文心大模型：文心一言
3.1.8 本土化AI绘画模型：奇域AI
3.1.9 AI视频生成模型：Luma和可灵
3.1.10 AI音乐制作模型：Suno AI
3.2 AIGC艺术设计工具对比解读
3.2.1 七大国产AIGC艺术设计工具实力对比
3.2.2 如何选择合适的AIGC艺术设计平台
3.2.3 常用AIGC艺术设计工具分类汇总
3.3 习题
3.3.1 思考题
3.3.2 综合论述题
第四章 AIGC艺术设计中的风格迁移
4.1 风格迁移基础
4.2 风格迁移原理
4.3 风格迁移与跨界创新
4.3.1 风格迁移与跨界创新的意义
4.3.2 Midjourney在风格迁移与跨界创新方面的优势
4.4 Midjourney使用提示词进行风格迁移
4.4.1 Midjourney风格迁移参考格式
4.4.2 Midjourney风格迁移应用
4.5 Midjourney25种常见艺术风格迁移应用
4.6 习题
4.6.1 思考题
4.6.2 综合论述题
第五章 AIGC艺术设计中的提示词
5.1 提示词的本质特征
5.2 提示词设计的一般原则
5.3 提示词设计策略
5.3.1 提示词的基础规则
5.3.2 提示词优化技巧
5.4 提示词设计方法
5.4.1 提示词设计一般公式
5.4.2 提示词设计的“4W1H”方法
5.5 提示词实战应用与常见提示词归纳
5.5.1 图像生成中的提示词应用
5.5.2 Midjourney常见提示词
5.6 习题
5.6.1 思考题
5.6.2 实践题
第六章 AIGC艺术设计应用实战
6.1 AIGC艺术设计一般流程
6.2 AIGC标志设计应用实战
6.2.1 案例描述
6.2.2 创作过程解析
6.3 AIGC海报设计应用实战
6.3.1 案例描述
6.3.2 创作过程解析
6.4 AIGC广告设计应用实战
6.4.1 案例描述
6.4.2 创作过程解析
6.5 AIGC装置设计应用实战
6.5.1 案例描述
6.5.2 创作过程解析
6.6 AIGC界面设计应用实战
6.6.1 案例描述
6.6.2 创作过程解析
6.7 AIGC信息可视化设计应用实战
6.7.1 案例描述
6.7.2 创作过程解析
6.8 AIGC视频创作应用实战
6.8.1 案例描述
6.8.2 创作过程解析
6.9 AIGC艺术创意设计应用实战
6.9.1 案例描述
6.9.2 创作过程解析
6.10 AIGC艺术创意设计应用实战
6.10.1 案例描述
6.10.2 创作过程解析
6.11 AIGC进行IP形象创作应用实战
6.11.1 案例描述
6.11.2 创作过程解析
6.12 常见问题与解决方案
6.13 习题
6.13.1 思考题
6.13.2 实践题
第七章 Lora模型训练应用实战
7.1 LoRA模型基础
7.1.1 LoRA模型基本概念
7.1.2 LoRA模型核心原理
7.1.3 LoRA模型优势
7.1.4 LoRA模型应用场景
7.2 水墨山水LoRA训练模型描述
7.3 水墨山水LoRA模型训练流程
7.4 水墨山水LoRA模型训练过程
7.4.1 前期：数据清洗，选定风格建立训练集
7.4.2 中期：模型调整相关参数后训练及模型验证
7.4.3 后期：测试模型有效性
7.5 水墨山水LoRA模型输出
7.6 习题
7.6.1 思考题
7.6.2 实践题
第8章 Comfy UI工作流入门
8.1 节点式工作流优势
8.2 环境搭建指南
8.2.1 本地 云端部署方案
8.2.2 插件生态系统安装
8.3 核心节点模块
8.3.1 加载器（Checkpoint VAE LoRA）
8.3.2 提示词编码器（CLIP Text）
8.4 典型工作流构建流程
8.4.1 文生图（Text-to-Image）基础流程
8.4.2 图生图（Image-to-Image）进阶流程
8.4.3 视频生成（Video Generation）高阶流程
8.5 习题
8.5.1 思考题
8.5.2 实践题
第9章 AIGC艺术设计的思考与展望
9.1 AIGC对艺术设计产业链的影响
9.1.1 AIGC在艺术设计产业链中扮演的角色
9.1.2 AIGC带给艺术设计产业链的挑战
9.1.3 AIGC带给艺术设计产业链的机遇
9.1.4 未来艺术设计是否会被AIGC替代
9.2 AIGC对设计师的影响
9.2.1 AIGC时代设计师角色的转变
9.2.2 AIGC时代设计师的核心作用
9.2.3 AIGC时代设计师应具备的技能和素养
9.2.4 未来产品设计师和AI协作的工作模式与伦理考量
9.3 AIGC艺术设计与创新政策、法律法规
9.3.1 AI作品著作权创设与保护
9.3.2 AIGC时代艺术创作与著作权保护边界
9.4 如何正确进行AIGC艺术设计
9.5 习题
9.5.1 思考题
9.5.2 分析题
结语 迈向跨界共生的无界创新时代
附录1 重要术语解释
附录2 颜色的RGB值与HEX值对照表
附录3 AI工具集
附录4 Midjourney提示词
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