Curs de Generare Imagini AI

Lecția 1 • Fundamente etice și juridice

Introduce aspectele legate de drepturile de autor, consimțământ și părtinire specifice imaginilor generate de AI. Stabilește așteptări privind practica responsabilă pe parcursul cursului.

Lecția 2 • Concepte tehnologice de bază

Explică modelele de difuzie, GAN-urile și arhitecturile bazate pe transformatoare la nivel conceptual. Oferă cursanților vocabularul necesar pentru a înțelege comportamentul instrumentelor fără a necesita cunoștințe de programare.

Lecția 3 • Ce este generarea de imagini AI

Definește generarea de imagini AI și o diferențiază de instrumentele tradiționale de artă digitală. Stabilește înțelegerea de bază necesară pentru toate capitolele următoare.

Lecția 4 • Prezentare generală a platformelor și instrumentelor majore

Analizează principalele platforme de generare a imaginilor AI și punctele lor forte distincte. Ajută cursanții să aleagă instrumentul potrivit pentru obiective creative specifice.

Lecția 1 • Anatomia unui prompt eficient

Descompune componentele unui prompt bine structurat: subiect, stil, mediu și atmosferă. Oferă un cadru reutilizabil aplicat în fiecare exercițiu ulterior de creare de prompturi.

Lecția 2 • Tehnici de limbaj descriptiv

Antrenează alegerea precisă și sugestivă a cuvintelor pentru a ghida rezultatul modelului către vizualurile dorite. Îmbunătățește direct calitatea promptului înainte ca cursanții să întâlnească parametri avansați.

Lecția 3 • Prompturi negative

Învață cum să excludeți elemente nedorite folosind câmpuri de prompt negativ. Reduce artefactele comune și rezultatele incorecte în imaginile generate.

Lecția 4 • Stil și referințe artistice în prompturi

Explorează modul în care referirea la stiluri artistice, mișcări și tehnici modelează rezultatul modelului. Extinde vocabularul creativ al cursantului pentru dirijarea esteticii vizuale.

Lecția 1 • Selectarea modelului și punctele de control

Prezintă modelele de bază, punctele de control ajustate fin și efectul lor asupra stilului rezultatului. Echipează cursanții să selecteze modelul potrivit pentru fiecare brief creativ.

Lecția 2 • Rezoluție, raport de aspect și tiling

Acoperă dimensiunile de ieșire, selectarea raportului de aspect și setările de tiling continuu. Pregătește cursanții să producă imagini dimensionate corect pentru livrabile profesionale specifice.

Lecția 3 • Valori seed și reproductibilitate

Explică modul în care numerele seed controlează aleatorietatea și permit reproducerea exactă a rezultatelor. Permite cursanților să fixeze rezultatele de succes și să itereze de la o bază stabilă.

Lecția 4 • Metode și pași de eșantionare

Explică modul în care diferiții sampleri afectează calitatea imaginii, viteza și coerența stilului. Conectează alegerea sampler-ului la compromisurile practice pe care cursanții le vor gestiona în producție.

Lecția 1 • Fundamentele Inpainting-ului

Învață inpainting-ul bazat pe măști pentru a înlocui sau repara regiuni specifice ale imaginii. Oferă cursanților control chirurgical asupra zonelor vizate fără a afecta restul imaginii.

Lecția 2 • Fundamentele imagine-la-imagine

Introduce pipeline-ul img2img și modul în care imaginile de intrare ghidează generarea. Se bazează pe abilitățile de prompt din Capitolul 2 prin adăugarea referinței vizuale ca un al doilea strat de intrare.

Lecția 3 • Schiță și desen în linii în imagine

Convertește schițele brute și desenele în linii în imagini complet redate folosind img2img. Face legătura între ideea tradițională și redarea asistată de AI pentru dezvoltarea conceptelor.

Lecția 4 • Transfer de stil cu Img2Img

Folosește img2img pentru a aplica stiluri artistice fotografiilor și operelor de artă existente. Extinde tehnicile de stil bazate pe prompt în fluxuri de lucru de transformare conduse de imagini.

Lecția 1 • Controlul posturii și al corpului

Folosește OpenPose și hărțile scheletice pentru a controla poziționarea figurii umane în imaginile generate. Permite plasarea precisă a personajelor pentru imagini de produs, modă și narative.

Lecția 2 • Controlul detectării marginilor și liniilor

Folosește detectoare de margini Canny, HED și MLSD pentru a păstra contururile structurale din imaginile de referință. Menține fidelitatea compozițională, permițând în același timp libertate stilistică deplină.

Lecția 3 • Combinarea mai multor unități ControlNet

Stivuiește simultan mai multe condiții ControlNet pentru un control compozițional complex. Pregătește cursanții pentru scenarii avansate de producție care necesită ghidare structurală stratificată.

Lecția 4 • Introducere în ControlNet

Explică rolul ControlNet în adăugarea de condiționări structurale dincolo de prompturile text. Îl poziționează ca instrument principal pentru precizia compozițională în fluxurile de lucru profesionale.

Lecția 1 • Configurarea și execuția antrenării

Prezintă hiperparametrii cheie de antrenare, inclusiv rata de învățare, pașii și dimensiunea lotului. Oferă cursanților controalele necesare pentru a rula sarcini de antrenare stabile și eficiente.

Lecția 2 • Evaluarea și iterarea asupra modelelor antrenate

Stabilește un proces de evaluare structurat pentru evaluarea calității rezultatelor modelului ajustat fin. Învață cursanții să diagnosticheze supraadaptarea, subadaptarea și derivarea stilului.

Lecția 3 • Implementarea modelelor personalizate în fluxurile de lucru

Integrează modelele antrenate în pipeline-urile de generare de producție alături de ControlNet și prompturi. Completează capitolul de ajustare fină conectând rezultatul antrenării la uzul creativ real.

Lecția 4 • Pregătirea și curățarea setului de date

Acoperă selecția imaginilor, adnotarea și preprocesarea pentru antrenarea eficientă a modelului. Seturile de date de înaltă calitate sunt cel mai important factor determinant al calității modelului ajustat fin.

Lecția 1 • Gradare cromatică și ajustare a tonului

Aplică tehnici de corecție și gradare a culorii pentru a unifica rezultatele AI cu paletele de brand sau de proiect. Face legătura între generarea AI și fluxurile de lucru profesionale de culoare utilizate în design și fotografie.

Lecția 2 • Pregătirea fișierelor pentru livrare

Acoperă formatele de export, profilele de culoare și standardele de rezoluție pentru livrarea print și digitală. Asigură că cursanții pot preda fișiere de calitate profesională care îndeplinesc specificațiile clientului și ale platformei.

Lecția 3 • Metode de upscaling AI

Compară modelele de upscaling bazate pe tile, latent și dedicate pentru îmbunătățirea rezoluției. Echipează cursanții să selecteze abordarea de upscaling care păstrează cel mai bine detaliile pentru fiecare caz de utilizare.

Lecția 4 • Restaurarea fețelor și a detaliilor

Folosește instrumente de restaurare a fețelor și treceri de îmbunătățire a detaliilor pentru a remedia defectele comune ale ieșirii AI. Abordează cele mai frecvente probleme de calitate întâlnite în generarea de personaje și portrete.

Lecția 1 • Generare în lot și automatizare

Implementează procesarea în lot, scriptarea și automatizarea bazată pe API pentru ieșirea de volum mare. Scalează abilitățile individuale de generare la un debit de nivel de producție.

Lecția 2 • Principii de proiectare a fluxului de lucru

Stabilește principiile fluxurilor de lucru de producție AI modulare, documentate și reproductibile. Traduce toate abilitățile tehnice anterioare într-un sistem de producție profesional structurat.

Lecția 3 • Estimarea și dimensionarea proiectelor AI

Oferă cadre pentru estimarea timpului, costului de calcul și a ciclurilor de iterație pentru proiecte de imagini AI. Permite cursanților să dimensioneze și să stabilească prețuri pentru angajamente profesionale cu acuratețe.

Lecția 4 • Biblioteci de prompturi și active

Construiește biblioteci reutilizabile de prompturi, presetări de stil și depozite de active pentru o producție eficientă. Reduce timpul de configurare per proiect și impune consistența vizuală în cadrul livrabilelor.