想学好AI绘画，我却有些迷茫了。。

2023-11-30 08:11

大家好，今天跟大家聊聊 AI 绘画。

前段时间看到国泰君安研报，预计未来 5 年 AI 绘画市场规模超 600 亿元！这个新兴市场也会吸引更多企业和资本，打开招聘软件看见，目前相关方向的岗位薪酬已经水涨船高了。

作为相关从业者，我一直密切关注着 AI 绘画的发展，看过也给大家分享过很多相关内容，包括图像生成、AI 算法、数字人等。

今年可以说是 AI 绘画百花齐放的上升期，各种惊艳能力和效果层出不穷，无论是 LensaAI 的创意头像生成，或者是 Midjourney 以假乱真的 AI 绘画效果，再或者是 Adobe Firefly 变魔术般的 AI 修图能力，都让我们叹为观止。

如果你之前还在犹豫观望，现在选择入场 AI 绘画技术无疑是一个好时机；如果你想系统学习 AI 绘画技术，今天的内容你一定用得着。

其实，对于我们技术人来说，跟着网络上各种 AI 绘画使用的教程，简单出图并不难，但很多朋友卡在调用现成的 AI 绘画模型简单玩玩的阶段，想正式入门 AI 绘画领域（系统入门或找一份相关工作），还是有一定挑战的。

我建议大家学 AI 绘画，不仅要学「工具使用」，更要了解其「支撑技术和算法原理」，以便搭建起自己的知识体系，未来遇到新的 AI 绘画论文、代码、模型，也能举一反三。

那么，如何系统学习 AI 绘画呢？

我认为最重要的是，跟着专业的人，看专业成体系的内容。

今天想给大家介绍的这位朋友「南柯」，就非常专业：
头部大厂图像团队技术 leader，高级算法专家；
掌握数字人技术（AI 捏脸、数字人驱动）；
擅长深度学习相关的图像技术（目标检测、分割、分类、人脸识别等）；
100 余项算法创新专利，在视觉领域顶会发表过多篇论文；
作为一名计算机视觉从业者，他一直活跃在 AI 绘画技术领域，推出过很多商用级图像特效。目前在某头部大厂任职，带领团队推动多模态大模型领域的能力建设。可以说，他对 AI 绘画相关技术都了如指掌。
他把「学习 AI 绘画」分为四个阶段：熟悉基础工具、了解基本原理、探究 AI 绘画模型的设计原理再到自己训练模型（例如 LoRA 模型）。具体知识点落实在这幅「AI 绘画学习路径图」，建议先码后看：

今年他跟极客时间合作了一个专栏《AI 绘画核心技术与实战》，在内容已经更新完成的情况下，最近南柯老师正在写加餐，跟着看下来，让我非常惊喜。

一是这种资历的专家能出来开课，把自己独特的学习方法和经验分享出来，真的很难得。

二是专栏内容很专业，真的适合大家：理论与实战结合，不仅有 AI 绘画原理揭秘，还有训练自己的 LoRA 模型等六大项目实战。如果你跟着学下来，可以自己动手做出一些企业级别、真实有用的东西。推荐给大家：

👆识别上图二维码，免费试读

最吸引我的，是他真正做到了夯实基础+项目实操。专栏每一模块都设计了实践内容，带你把学到的技能应用在项目中。老师的思维方式拆解问题的方法都毫无保留的分享出来，值得反复去阅读、反复理解。

课程可以分为四个阶段

热身篇

开启 AI 绘画旅程，带你熟悉各种AI绘画工具与模型，带你安装和部署WebUI，体验Midjourney和 LoRA的玩法，探索 AI 绘画的无限潜能。

基础篇

深入剖析 AI 绘画背后的“黑魔法”，让你真正了解 AI 算法从业者需要掌握的理论技术基础，理解图像生成如何从 GAN 过渡到扩散模型的全过程，并掌握扩散模型各个模块的算法原理。这个模块的最后，还会带你自己动手训练一个扩散模型，为后续进阶学习做好准备。

进阶篇

了解主流模型技术方案，包括 DALL-E 2、Imagen、Stable Diffusion、DeepFloyd、Midjourney 等业界最新最火的模型。掌握了这类技术的学习方法，未来你遇到新的AI绘画论文、代码、模型，也能举一反三。这部分还会带你训练一个自己的 Stable Diffusion 模型，为后续实战演练打牢基础。

综合演练篇

结合前面所学，带你动手尝试各类 AI 绘画项目，包括训练 DreamBooth、LoRA 模型，使用ControlNet 精细化控制内容的生成，做出类似于 LensaAI 这样的相册类效果，借助 Stable Diffusion 给你的照片渲染出各色风格等等。最后，他分享了 AI 视觉相关的前沿应用，帮你开阔视野。

具体内容来看看目录吧：