基礎概念
模型、checkpoint、VAE、Sampler、seed、CFG、解析度與批次。
Learning Path
階段學習路線
先理解概念，再做安裝與實作；每一階段都能回到官方文件確認。
安裝選擇
A1111、Forge、ComfyUI、Diffusers，依照自由度、可控度與自動化需求選入口。
提示詞結構
主體、場景、構圖、鏡頭、光線、材質、負面提示。
圖像修補
img2img、inpaint、outpaint、upscale、臉部細節修復。
模型與 LoRA
SD1.5、SDXL、SD3.5、checkpoint、LoRA、embedding、VAE，組成自己的模型庫。
控制技術
ControlNet、IP-Adapter、遮罩、深度、線稿、姿勢與參考圖，讓風格自由但畫面可控。
訓練與微調
資料集、標註、LoRA、DreamBooth、過擬合與檢查點管理。
自動化輸出
Diffusers pipeline、批次生成、品質篩選、版本紀錄，沉澱自己的創作流程。
Routes
依用途選路線
不用一次學完全部，先照自己的目標選一條路走。
A1111 / Forge
先跑出第一張圖，再理解參數與模型。
提示詞 + LoRA
把角色、風格、產品素材做成可重複模板。
ControlNet + IP-Adapter
用線稿、姿勢、參考圖控制結果，降低隨機性。
Diffusers pipeline
用 Python 做批次生成、LoRA 載入與推理優化。
Sources
核心學習來源
官方文件、模型卡、GitHub 與穩定教程優先。