AI绘画学习是一个复杂的过程，这里我整理了学习的步骤，仅供参考
大致学习步骤是：
1、学习原理；
2、学习MJ入门（也可以跳过）；
3、学习SD基础和进阶部分；
4、学习ComfyUI基础和进阶部分（只想学习SD的可忽略ComfyUI）;
5、通过实操各类案例进一步巩固；
6、学习高阶的商业案例让AI绘画更落地。
一、学习原理
首先需要对AI绘画的原理和基本操作有所了解，可以先看看原理讲解
二、学习MJ
然后通过学习使用MJ了解文生图和图生图的功能
三、学习SD
然后再进入到SD的学习
基础部分
第一课 介绍篇
第二课 下载与安装
第三课 生成一张图片
第四课 界面介绍
第五课 安装拓展的方法
第六课 提示词
第七课 什么是模型
第八课 大模型
第九课 Lora模型
第十课 Embedding
第十一课 基础参数
第十二课 图生图
第十三课 局部重绘
第十四课 上传重绘蒙版
第十五课 X/Y/Z图表
第十六课 后期处理
第十七课 PNG图片信息
第十八课 提示词反推
进阶部分
第十九课 Controlnet介绍
第二十课 Controlnet-线稿约束
第二十一课 Controlnet-姿态约束-OpenPose
第二十二课 Controlnet-深度约束
第二十三课 Controlnet-Tile
第二十四课 Controlnet-Inpaint（局部重绘）
四、学习ComfyUI
第一课 ComfyUI介绍
第二课 ComfyUI的下载与安装
第三课 模型的安装与共享
第四课 ComfyUI的汉化方法
第五课 界面说明
第六课 生成一张图片
第七课 自定义节点的安装
第八课 依赖环境安装
第九课 节点命名和调整
第十课 连接线详解
第十一课 快捷键与基本控制方法
第十二课 图生图工作流讲解
第十三课 文生图工作流及节点讲解
第十四课 高清放大-SD放大
第十五课 反推提示词
第十六课 高清放大-通过模型放大
第十七课 高清放大-非模型放大
第十八课 Lora的使用
第十九课 局部重绘
第二十课 ControlNet的介绍与下载
第二十一课 ControlNet-线稿约束
第二十二课 Controlnet-姿态约束
第二十三课 Controlnet-深度约束
第二十四课 Controlnet-Tile
第二十五课 insightface的下载和安装
第二十六课 IPAdapter介绍与安装
第二十七课 IPAdapter换脸
第二十八课 IPAdapter风格化人物
第二十九课 IPAdapter风格学习
第三十课 IPAdapter Mad Scientist
第三十一课 基础语义分割
第三十二课 语义分割进行局部重绘
第三十三课 人物替换背景
五、ComfyUI进阶部分
进阶部分
六、案例部分
练一练
进阶案例