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第一周：AI绘画启蒙与MidJourney入门

目标：建立基础认知，快速上手生成第一张AI作品

1. 核心概念
   • 理解Diffusion模型原理（用5分钟比喻解释）
   • AI绘画三要素：提示词、模型、参数
2. MidJourney实操
   • 注册Discord账号，掌握/imagine基础语法
   • 案例拆解：a cute dog, fluffy fur, 3D render, octane lighting
3. 避坑指南
   • 中文提示词优化技巧（如用"水墨画"替代"Chinese painting"）
   • 免费版额度管理策略

第二周：提示词工程大师课

目标：精准控制画面元素，突破生成瓶颈

1. 分层提示法
   • 主体描述 + 风格修饰 + 光照/构图（例：cyberpunk city, neon lights, Dutch angle）
2. 参数魔法
   • --chaos 60控制多样性 vs --stylize 800强化风格
3. 进阶工具
   • 使用MJ Gallery反向解析他人提示词
   • 动态提示词网站（如Lexica）实战

第三周：风格化训练与MidJourney进阶

目标：打造个人风格库，实现商业级输出

1. 风格迁移技巧
   • 混合艺术家风格：by Greg Rutkowski and Alphonse Mucha
2. 行业应用实战
   • 电商主图：product photography of a futuristic sneaker
   • 游戏概念：environmental concept art, Unreal Engine 5
3. 多图生成策略
   • 使用--uplight进行多版本迭代优化

第四周：转战Stable Diffusion生态

目标：搭建本地化AI绘画工作流

1. 环境配置
   • 一键安装方案（推荐ComfyUI或Auto1111）
   • 模型库导航（Civitai、HuggingFace）
2. 基础操作
   • 正负提示词协同工作（例：beautiful women, ((intricate details))）
   • ControlNet初步应用（姿态/线稿控制）

第五周：Lora个性化模型训练

目标：训练专属风格/角色模型

1. 数据准备
   • 10-15张风格统一图片集（人物/画风/物体）
   • 使用Captioner工具自动生成提示词
2. 训练流程
   • Kohya_ss GUI实操：设置学习率/步数
   • 验证集测试与过拟合检测
3. 应用场景
   • 虚拟主播形象生成
   • 品牌视觉资产批量生产

第六周：模型微调与梦境编辑

目标：定制专属绘画模型

1. LoRA vs Fine-tuning选择策略
   • 小样本用LoRA，大样本微调
2. Dreambooth实战
   • 训练个人数字分身（需20-30张多角度照片）
3. 风格融合
   • 合并多个Lora模型（例：赛博朋克+水墨风格）

第七周：动态控制与高级参数

目标：实现复杂画面控制

1. ControlNet深度应用
   • 姿态控制：OpenPose/MoveNet
   • 深度图控制：MiDaS
2. 动态提示词
   • 使用[time:0.5]实现渐变效果
3. 多模型协同
   • 用SD生成线稿 → MJ上色工作流

第八周：工作流优化与批量生产

目标：建立工业化产出体系

1. 自动化工具
   • 使用Python脚本批量生成提示词
   • 整合Img2Img进行快速迭代
2. 性能优化
   • 显存不足解决方案（xformers/half-precision）
   • 云端训练平台对比（RunPod vs Lambda）

第九周：商业项目实战

目标：完成从创意到落地的完整流程

1. 行业案例拆解
   • 游戏原画外包项目全流程
   • NFT艺术生成标准化操作
2. 版权规避策略
   • 训练数据清洗（避免版权图片）
   • 输出结果差异化处理
3. 职业发展路径
   • AI绘画师技能图谱
   • 接单平台与定价策略

配套资源

1. 工具包：Prompt库/模型索引/参数速查表
2. 社区：MidJourney官方论坛 + SD Discord频道
3. 硬件建议：3060 12G显卡起步，推荐4090

 我用夸克网盘分享了「【AI绘画教程】从MJ到SD，九周精通AI绘画，MJ基础至SD模型训练全方位教学」
链接：https://pan.quark.cn/s/381d0af16db1