大家好,我是播妞,重磅消息!黑马2026版AI大模型系列教程再迎重磅更新——《多模态AIGC图像生成》教程,今日震撼发布!
你是否也曾羡慕那些能用AI画出惊艳作品的“大神”,却苦于自己不会画画、不懂代码?是不是也想抓住AIGC这个风口,却不知道从何学起?
现在,机会来了!
黑马程序员匠心打造 《多模态AIGC图像生成——从零玩转Stable Diffusion与腾讯混元生图》教程,带你从工具使用、模型训练到商业实战,一站式打通!让你成为“懂技术、能实战”的AIGC专业人才!
✅ 零基础友好:无需美术功底,不用懂代码,跟着做就能出图!
✅ 双核教学:一次学会SD+ 腾讯混元生图两大热门工具!
✅ 实战为王:从模型训练到小程序开发,走通商业落地全流程!
✅ 就业加分:AIGC视觉创作能力已成为高薪岗位的“硬通货”!
该课程以Stable Diffusion和腾讯混元生图为核心,带你玩转AIGC视觉创作。你不需要会画画或懂代码,就能轻松玩转最火的AI绘画工具。
我们将手把手教你用“Stable Diffusion”生成各种炫酷图片,并用“腾讯混元”快速搞定中文场景的AI绘画。还将解锁小程序开发实战,教你如何将AI绘画能力嵌入自己的应用中,打造个性化创作工具。
从工具使用、模型训练到商业实战,全程干货,让你快速从新手变高手,用AI释放你的创造力!
👉全流程闭环教学,拒绝知识断层:
从CLIP/VAE/U-Net的技术内核深度解析,到DreamBooth/LoRA的模型定制实战,再到腾讯云HAI平台的工业级部署,最后完成小程序商业应用开发,每一个环节都衔接紧密,让你形成完整的技术认知;
👉开箱即用无门槛,专注创作本身
基于腾讯云HAI平台搭建学习环境,无需折腾复杂的本地配置,一键启动云端SD服务,让零基础学员也能专注模型创作,快速进入实战状态。
✅️学会利用Stable Diffusion和腾讯混元大模型解决实际工作中的图像生成需求;
✅️深入理解从VAE、GAN到扩散模型的算法演进;
✅️掌握SD模型中CLIP、U-Net、VAE的原理;
✅️能够使用DreamBooth和LoRA的方式微调模型,构建专属的多模态大模型;
✅️完成从模型获取、训练、API调用到小程序开发的全流程。
模块一:AIGC简介
AIGC定义、应用场景及产业分层;
模块二:图像生成
系统讲解VAE、GAN和扩散模型三大核心技术;
模块三:Stable Diffusion模型原理
全面解析Stable Diffusion模型;
CLIP模型:理解文本,实现“文图对齐”;
U-Net模型:在潜空间中进行噪声预测与去噪;
VAE模型:实现图像与潜空间之间的压缩与重建。
模块四:SD模型的训练与部署
①环境搭建:在腾讯Hai平台云端SD服务,使用WebUI和JupyterLab进行模型优化和预测。
②模型微调:手把手教学两大定制化技术:
Dreambooth:用少量图片让模型学习一个新概念。
LoRA:以更低成本为模型赋予一种新风格。
③模型预测:将训练好的模型投入实际使用,生成个性化图像。
模块五:腾讯混元生图
介绍腾讯混元生图、API使用、SaaS应用、小程序AI绘画实践等内容,助力学员实现开箱即用、活学活用。
· 对多模态AI感兴趣的开发者、设计师
· 寻求技术突破的专业人士
· 想要抓住AIGC风口的内容创作者
· 零基础但渴望学习AI绘画的爱好者
零基础小白建议先打好基础再来挑战哦(基础教程可以直接在黑马B学习)!
AIGC简介
01-AIGC内容简介
02-AIGC是什么
03-AIGC应用场景
04-AIGC产品形态
图像生成
01-常见的图像生成算法
02-VAE图像生成
03-GAN图像生成
04-扩散模型图像生成
05-基于扩散模型的图像生成应用
SD模型原理
01-章节介绍
02-SD模型相关概念
03-SD模型发展历程
04-SD模型的特点
05-SD模型原理
06-SD模型实现
07-SD模型架构构成
08-Clip模型
09-unet模型
10-VAE模型
11-SD模型的处理流程
12-SD模型的应用场景
SD模型训练与部署
01-内容介绍
02-Hai平台简介
03-Hai平台优势
04-Hai平台应用场景
05-创建SD服务的流程
06-Hai平台的使用方法
07-服务创建
08-实例详细信息
09-webui连接方式简介
10-webui连接方式
11-jupyterlab连接方式
12-stabledifusion的训练方式
13-dreambooth思想介绍
14-dreambooth训练的代码结构
15-dreambooth训练数据准备
16-dreambooth变量设置和模型转换
17-dreambooth提示词
18-dreambooth加速器设置
19-dreambooth训练参数的设置
20-dreambooth训练过程
21-dreambooth模型权重保存
22-lora训练思想介绍
23-lora训练的代码结构
24-lora训练的数据准备
25-lora训练参数设置
25-lora训练的网络配置
26-lora训练的输出设置
27-lora训练过程及权重保存
28-预训练模型的获取方式
29-模型预测介绍
30-DreamBooth预测效果演示
31-lora预测效果演示
32-内容总结
腾讯混元生图
01-内容介绍
02-腾讯混元生图介绍
03-产品优势
04-腾讯混元生图应用场景
05-腾讯混元生图API使用
07-小程序AI绘画的思路
08-小程序AI绘画的代码结构
09-小程序AI绘画API接口调用
10-小程序AI绘画的任务管理
11-小程序AI绘画中转服务
12-小程序前端界面
13-小程序执行过程
紧跟AI大模型发展前沿
提升职业竞争力
从新手到高手,只差一门课的距离
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