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标题: 黑马新教程发布!多模态AIGC,这一课就够了! [打印本页]

作者: BGM 时间: 前天 18:49
标题: 黑马新教程发布!多模态AIGC,这一课就够了!
大家好，重磅音讯！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，昔日震撼发布！

你能否也曾羡慕那些能用AI画出冷艳作品的“大神”，却苦于本人不会画画、不懂代码？是不是也想抓住AIGC这个风口，却不知道从何学起？

如今，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，带你从工具运用、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！

✅ 零基础敌对：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+ 腾讯混元生图两大抢手工具！

✅ 实战为王：从模型训练到小程序开发，走通商业落地全流程！

✅ 失业加分：AIGC视觉创作才能已成为高薪岗位的“硬通货”！

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戳视频查看导学：

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。你不需求会画画或懂代码，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”疾速搞定中文场景的AI绘画。还将解锁小程序开发实战，教你如何将AI绘画才能嵌入本人的运用中，打造个性化创作工具。

从工具运用、模型训练到商业实战，全程干货，让你疾速从新手变高手，用AI释放你的创造力！

核心亮点

👉全流程闭环教学，回绝知识断层：

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运用开发，每一个环节都衔接严密，让你构成残缺的技术认知；

👉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，疾速进入实战形态。

学习播种

✅️学会应用Stable Diffusion和腾讯混元大模型处理实践工作中的图像生成需求；

✅️深化了解从VAE、GAN到分散模型的算法演进；

✅️掌握SD模型中CLIP、U-Net、VAE的原理；

✅️可以运用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。

课程内容

模块一：AIGC简介

AIGC定义、运用场景及产业分层；

模块二：图像生成

系统讲解VAE、GAN和分散模型三大核心技术；

模块三：Stable Diffusion模型原理

片面解析Stable Diffusion模型；

CLIP模型：了解文本，完成“文图对齐”；

U-Net模型：在潜空间中停止噪声预测与去噪；

VAE模型：完成图像与潜空间之间的紧缩与重建。

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，运用WebUI和JupyterLab停止模型优化和预测。

②模型微调：手把手教学两大定制化技术：

Dreambooth：用大批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践运用，生成个性化图像。

模块五：腾讯混元生图

引见腾讯混元生图、API运用、SaaS运用、小程序AI绘画实际等内容，助力学员完成开箱即用、活学活用。

合适人群

· 对多模态AI感兴味的开发者、设计师

· 寻求技术打破的专业人士

· 想要抓住AIGC风口的内容创作者

· 零基础但盼望学习AI绘画的爱好者

零基础小白建议先打好基础再来应战哦（基础教程可以直接在黑马B学习）！

详细内容

上下滑动查看：

AIGC简介

01-AIGC内容简介

02-AIGC是什么

03-AIGC运用场景

04-AIGC产品外形

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-分散模型图像生成

05-基于分散模型的图像生成运用

SD模型原理

01-章节引见

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模型完成

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模型的运用场景

SD模型训练与部署

01-内容引见

02-Hai平台简介

03-Hai平台优势

04-Hai平台运用场景

05-创建SD服务的流程

06-Hai平台的运用方法

07-服务创建

08-实例详细信息

09-webui衔接方式简介

10-webui衔接方式

11-jupyterlab衔接方式

12-stabledifusion的训练方式

13-dreambooth思想引见

14-dreambooth训练的代码结构

15-dreambooth训练数据预备

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训练思想引见

23-lora训练的代码结构

24-lora训练的数据预备

25-lora训练参数设置

25-lora训练的网络配置

26-lora训练的输入设置

27-lora训练过程及权重保存

28-预训练模型的获取方式

29-模型预测引见

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-内容引见

02-腾讯混元生图引见

03-产品优势

04-腾讯混元生图运用场景

05-腾讯混元生图API运用

07-小程序AI绘画的思绪

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绘画的义务管理

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，只差一门课的间隔

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