AI Képgenerálás Képzés

1. óra • Etikai és jogi alapok

Bemutatja a szerzői jog, a hozzájárulás és a torzítás kérdéseit, amelyek kifejezetten az AI által generált képekre vonatkoznak. Meghatározza a felelős gyakorlat elvárásait, amelyek végigkísérik a kurzust.

2. óra • Alapvető technológiai fogalmak

Fogalmi szinten magyarázza a diffúziós modelleket, a GAN-okat és a transzformer-alapú architektúrákat. A tanulók megismerik a szókészletet az eszköz viselkedésének megértéséhez anélkül, hogy programozási ismeretekre lenne szükségük.

3. óra • Mi az AI képgenerálás

Meghatározza az AI képgenerálást, és megkülönbözteti a hagyományos digitális művészeti eszközöktől. Megteremti az alapszintű megértést, amely az összes további fejezethez szükséges.

4. óra • A legfontosabb platformok és eszközök áttekintése

Áttekinti a vezető AI képgeneráló platformokat és azok eltérő erősségeit. Segít a tanulóknak kiválasztani a megfelelő eszközt az adott kreatív célokhoz.

1. óra • Egy hatékony prompt felépítése

Részletesen bemutatja egy jól strukturált prompt összetevőit: téma, stílus, médium és hangulat. Egy újrafelhasználható keretrendszert biztosít, amelyet minden további promptírási gyakorlatban alkalmazni fognak.

2. óra • Leíró nyelvi technikák

Precíz, hangulatos szóválasztásra tanít, hogy a modell kimenetét a kívánt vizuális irányba terelje. Közvetlenül javítja a prompt minőségét, mielőtt a tanulók fejlettebb paraméterekkel találkoznának.

3. óra • Negatív promptolás

Megtanítja, hogyan lehet kizárni a nem kívánt elemeket a negatív prompt mezők használatával. Csökkenti a generált képekben a gyakori műtermékeket és a céltévesztett kimeneteket.

4. óra • Stílus és művészhivatkozás alapú promptolás

Feltárja, hogyan alakítják a modell kimenetét a művészeti stílusokra, irányzatokra és technikákra való hivatkozások. Bővíti a tanuló kreatív szókincsét a vizuális esztétika irányításához.

1. óra • Modellválasztás és ellenőrzőpontok

Bemutatja az alapmodelleket, a finomhangolt ellenőrzőpontokat és azok hatását a kimeneti stílusra. Felkészíti a tanulókat a megfelelő modell kiválasztására minden kreatív briefhez.

2. óra • Képfelbontás, képarány és csempézés

Lefedi a kimeneti méreteket, a képarány kiválasztását és a zökkenőmentes csempézési beállításokat. Felkészíti a tanulókat arra, hogy a megfelelő méretű képeket hozzanak létre konkrét szakmai munkákhoz.

3. óra • Magértékek és reprodukálhatóság

Elmagyarázza, hogyan szabályozzák a magszámok a véletlenszerűséget, és hogyan teszik lehetővé a pontos eredmények reprodukálását. Lehetővé teszi a tanulók számára, hogy rögzítsék a sikeres kimeneteket, és egy stabil alapról iteráljanak.

4. óra • Mintavételezési módszerek és lépések

Elmagyarázza, hogy a különböző mintavevők hogyan befolyásolják a képminőséget, a sebességet és a stílus koherenciáját. Összekapcsolja a mintavevő választását a gyakorlati kompromisszumokkal, amelyeket a tanulók a termelésben kezelni fognak.

1. óra • A festés alapjai

Maszk alapú festést tanít a kép bizonyos területeinek cseréjéhez vagy javításához. Sebészi pontosságú vezérlést ad a tanulóknak a célzott területek felett anélkül, hogy a kép többi részét érintené.

2. óra • A képből képbe alapjai

Bemutatja az img2img folyamatot, és hogy a bemeneti képek hogyan irányítják a generálást. A 2. fejezet promptkészségeire épít, hozzáadva a vizuális referenciát második beviteli rétegként.

3. óra • Vázlat és vonalrajz képvé alakítása

Durva vázlatokat és vonalrajzokat alakít át teljesen kidolgozott képekké az img2img segítségével. Áthidalja a hagyományos ötletelést az AI-asszisztált rendereléssel a koncepciófejlesztésben.

4. óra • Stílusátvitel az img2img segítségével

Az img2img segítségével művészi stílusokat alkalmaz fényképekre és meglévő műalkotásokra. Kiterjeszti a prompt alapú stílustechnikákat a képvezérelt átalakítási munkafolyamatokra.

1. óra • Póz- és testvezérlés

Az OpenPose-t és csontváz-térképeket használja az emberi figura pozicionálásának vezérlésére a generált képekben. Lehetővé teszi a pontos karakterelhelyezést termék-, divat- és narratív képekhez.

2. óra • Él- és vonalérzékelési vezérlés

Canny, HED és MLSD élérzékelőket használ a szerkezeti körvonalak megőrzésére a referencia képekből. Fenntartja a kompozíciós hűséget, miközben teljes stilisztikai szabadságot enged.

3. óra • Több ControlNet egység kombinálása

Több ControlNet feltételt helyez egymásra az összetett kompozíciós vezérlés érdekében. Felkészíti a tanulókat a fejlett gyártási forgatókönyvekre, amelyek rétegezett strukturális irányítást igényelnek.

4. óra • Bevezetés a ControlNet-be

Elmagyarázza a ControlNet szerepét a strukturális kondicionálás hozzáadásában a szöveges promptokon túl. Elsődleges eszközként pozícionálja a kompozíciós pontosság eléréséhez a szakmai munkafolyamatokban.

1. óra • A betanítás konfigurációja és végrehajtása

Végigvezeti a kulcsfontosságú betanítási hiperparamétereken, beleértve a tanulási sebességet, a lépéseket és a kötegméretet. Megadja a tanulóknak a szükséges vezérlőket a stabil, hatékony betanítási feladatok futtatásához.

2. óra • A betanított modellek értékelése és iterációja

Strukturált értékelési folyamatot alakít ki a finomhangolt modell kimenetének minőségének felmérésére. Megtanítja a tanulóknak a túltanulás, az alultanulás és a stílus sodródásának diagnosztizálását.

3. óra • Egyéni modellek telepítése a munkafolyamatokban

Integrálja a betanított modelleket a gyártási generálási folyamatokba a ControlNet és a promptok mellett. A finomhangolási fejezetet azzal zárja, hogy összekapcsolja a betanítási kimenetet a valódi kreatív használattal.

4. óra • Adathalmaz előkészítése és kurálása

Lefedi a képkiválasztást, a feliratozást és az előfeldolgozást a hatékony modellbetanításhoz. A kiváló minőségű adathalmazok a legnagyobb mértékben meghatározzák a finomhangolt modell minőségét.

1. óra • Színkorrekció és tónusbeállítás

Színkorrekciós és gradálási technikákat alkalmaz az AI kimenetek márka- vagy projektszínpalettájához való igazításához. Áthidalja az AI-generálást a tervezésben és a fotózásban használt szakmai színmunkafolyamatokkal.

2. óra • Fájlok előkészítése a szállításhoz

Lefedi az exportformátumokat, a színprofilokat és a képfelbontási szabványokat a nyomtatott és digitális szállításhoz. Biztosítja, hogy a tanulók olyan professzionális minőségű fájlokat tudjanak átadni, amelyek megfelelnek az ügyfél és a platform specifikációinak.

3. óra • AI-feljavítási módszerek

Összehasonlítja a csempealapú, a látens és a dedikált feljavító modelleket a képfelbontás növelésére. Felkészíti a tanulókat arra, hogy kiválasszák a feljavítási megközelítést, amely a legjobban megőrzi a részleteket az egyes használati esetekben.

4. óra • Arc- és részlet-helyreállítás

Arch-helyreállító eszközöket és részletjavító lépéseket használ a gyakori AI kimeneti hibák kijavítására. A karakter- és portré-generálás során tapasztalt leggyakoribb minőségi problémákkal foglalkozik.

1. óra • Tételes generálás és automatizálás

Tételes feldolgozást, szkriptelést és API-vezérelt automatizálást valósít meg a nagy volumenű kimenethez. Az egyéni generálási készségeket gyártási szintű áteresztőképességgé skálázza.

2. óra • Munkafolyamat-tervezési elvek

Meghatározza a moduláris, dokumentált és megismételhető AI gyártási munkafolyamatok elveit. Az összes korábbi technikai készséget egy strukturált szakmai gyártási rendszerbe ülteti át.

3. óra • AI projektek becslése és méretezése

Keretrendszereket biztosít az idő, a számítási költség és az iterációs ciklusok becsléséhez AI kép projektek esetén. Lehetővé teszi a tanulók számára a szakmai megbízások pontos méretezését és árazását.

4. óra • Prompt- és eszközkönyvtárak

Újrafelhasználható promptkönyvtárakat, stílus-előbeállításokat és eszköz-adattárakat épít a hatékony termelés érdekében. Csökkenti a projektenkénti beállítási időt, és vizuális konzisztenciát kényszerít ki a munkák során.