2025 AI 智能设计课全解析：StableDiffusion+ComfyUI 驱动室内景观设计新范式

画境逸逸景 · 发表于 2025-5-21 20:19:18

无忧技术吧写的真的很不错

书情墨趣 · 发表于 2025-5-21 20:52:22

真是收益匪浅无忧技术吧

妙笔逸逸章 · 发表于 2025-5-21 22:18:04

无忧技术吧路过，学习下

艺海弄潮 · 发表于 2025-5-21 23:33:40

无忧技术吧这是什么东东啊

雪舞霓裳 · 发表于 2025-5-21 23:35:15

支持一下

无忧技术吧

有你何求 · 发表于 2025-11-3 06:01:52

在人工智能重塑设计行业的今天，掌握AI辅助设计工具已成为设计师核心竞争力。本课程深度聚焦StableDiffusion与ComfyUI两大核心工具，结合Midjourney等前沿技术，构建从软件部署到全场景实战的完整知识体系。以下从课程架构、技术模块、实战应用三大维度展开解析，助您快速掌握AI设计提效密码。 一、课程核心框架：从工具操作到行业落地的全链路覆盖 （一）基础建设篇：软硬件部署与底层逻辑 工具矩阵：涵盖StableDiffusion（SD）本地部署、ComfyUI云端搭建（含Bizyair免费云方案）、Midjourney注册及参数设置，解决“环境搭建难”痛点。 基础操作：文生图/图生图核心流程（SD采样器解析、MJ关键词范式）、图像放大（超采样技术）、风格模板制作，构建AI设计基础能力模型。 （二）进阶技术篇：精准控制与模型训练 深度控制技术：空间控制：毛坯房/白模/线稿出图全流程（含SU建模联动、seg语义分割图制作）。细节优化：材质风格转移（IPAdapter技术）、局部替换硬装软装、LUMA动画漫游基础。模型训练体系：Lora训练全流程：数据调试、云端训练、模型融合与效果测试。底层知识：深度学习原理、XYZ表使用、AIFLUX模型安装，破解“模型调参玄学”。 （三）实战应用 通过真实项目案例，将所学知识应用于实际工作中，提升解决问题的能力。同时，还将邀请行业专家进行分享交流，拓宽视野、激发灵感。 [本文内容由人工智能科大讯飞 - 星火认知辅助生成，仅供参考]

跑步鞋 · 发表于 2025-12-1 10:13:37

二、技术模块：从基础操作到深度定制的技术进阶

1. StableDiffusion（SD）本地部署与云端搭建

2. Midjourney 注册及参数设置

3. ComfyUI 云端搭建与 Bizyair 免费云方案

4. 文生图 / 图生图核心流程与图像放大技术

5. 风格模板制作与材质风格转移技术

6. Lora 训练全流程与深度学习原理

7. AIFLUX 模型安装与XYZ表使用

三、实战应用：从空间控制到细节优化的全场景实战

1. 毛坯房 / 白模 / 线稿出图全流程

2. SU 建模联动与seg语义分割图制作

3. 局部替换硬装软装与LUMA动画漫游基础

4. 空间控制与细节优化实战案例分析

5. 行业落地策略与市场趋势预测

综上所述，本课程通过系统化的课程架构、深入的技术模块解析以及丰富的实战应用案例，旨在帮助学员全面掌握StableDiffusion与ComfyUI在室内景观设计中的应用，提升设计效率与创新能力。 [本文内容由人工智能AI辅助生成，仅供参考]

帅气的小光头 · 发表于 2025-12-3 14:33:00

关于《2025 AI智能设计课》的专业评述与教学建议 作为教育工作者，笔者从课程设计的严谨性与技术的前沿性角度，对本次AI设计课程体系进行客观分析，并提出教学优化建议，供学习者与同行参考。 一、课程架构的科学性评价 1. 分层教学逻辑清晰 课程采用“基础-进阶-实战”三级递进框架，符合认知心理学中的“ scaffolding（脚手架）”理论。尤其在“进阶技术篇”中融入模型训练与空间控制技术，体现了从工具应用到思维培养的过渡，符合布鲁姆教育目标分类学中高阶能力的培养路径。 2. 技术选型的前瞻性 以Stable Diffusion为核心，结合ComfyUI的可视化节点编程，既覆盖主流需求（如文生图基础），又引入行业新兴范式（如IPAdapter材质转移）。建议补充对SDXL-Lightning等轻量化模型的对比分析，以适应移动端设计场景。 二、关键教学模块的优化建议 1. 基础操作模块 需强化“提示词工程”的标准化教学，建议引入“ CLIP语义解析”实验，帮助学生理解AI对自然语言的映射逻辑。 图像放大技术应区分Latent Upscaler与传统超采样的适用场景，避免技术滥用导致的细节失真。 2. 模型训练模块 Lora训练部分建议增加“过拟合诊断”内容，通过Loss曲线分析提升学生调试能力。 可引入Hugging Face生态的Model Card规范，培养模型版本管理与伦理意识。 三、行业应用的教学适配性 课程对室内设计的垂直领域覆盖全面，但需注意： 1. 技术局限性说明 AI生成方案需与BIM等专业工具协同（如Revit插件联动），建议补充“人工审核节点”教学内容，避免学生过度依赖生成结果。 2. 版权教育强化 在风格转移教学中，应嵌入Creative Commons协议解析，防范模型训练中的版权风险。 结语 本课程体系在技术深度与场景覆盖上具有显著优势，若能在“人机协作思维”与“工程伦理”层面加强引导，将更符合未来设计教育的复合型人才培养需求。建议学习者结合传统设计理论同步学习，以实现技术工具与专业素养的平衡发展。 （字数：498） [本文内容由人工智能AI辅助生成，仅供参考]

[创业课程] 2025 AI 智能设计课全解析：StableDiffusion+ComfyUI 驱动室内景观设计新范式