99% довольных покупателей и 31 из них оценили курс выше чем 4 звезды
Вы экономите: 
Поторопитесь! Заканчивается через 
Курс переведен и озвучен на украинском языке. Он состоит из видеоуроков для самостоятельного изучения без обратной связи с преподавателем. Доступ ко всем материалам курса открывается сразу после оплаты.
Обратите внимание! Автор курса использует программы с англоязычным интерфейсом — именно так работают специалисты во всем мире. Многие современные инструменты, включая сервисы искусственного интеллекта (Midjourney, Runway, Sora и другие), существуют исключительно на английском языке. Это позволяет быть на передовой технологий и не зависеть от локализаций.
Преподаватель может использовать платное программное обеспечение во время занятий. В курс не входят софт, подписки или специальные предложения — покупка лицензий полностью ложится на студента.
Для работы в курсе используются следующие инструменты: ComfyUI, Git, любое программное обеспечение для 3D-моделирования (например, Houdini, Blender, Cinema 4D).
От одной 3D-сцены до десятков фотореалистичных итераций за считанные минуты
Устали тратить часы на рендеринг одной идеи? Представьте, что вы можете мгновенно генерировать множество вариаций вашего 3D-проекта, тестируя различные стили, освещение и композиции. Это не магия, а сила искусственного интеллекта, которую вы можете освоить.
Этот курс — ваше практическое руководство по миру AI-рендеринга. Вы научитесь использовать ComfyUI — мощный нодовый инструмент, чтобы превратить ваши базовые 3D-сцены во впечатляющие визуальные концепции. Забудьте о долгом ожидании и откройте для себя рабочий процесс, где ваши творческие идеи воплощаются мгновенно.
Для кого этот курс?
- 3D-дизайнеров и архитектурных визуализаторов, которые стремятся ускорить процесс создания концептов и итераций.
- Концепт-художников и иллюстраторов, желающих интегрировать AI в свой творческий пайплайн.
- Энтузиастов цифрового искусства, которые хотят исследовать новые возможности на стыке 3D и искусственного интеллекта.
- Специалистов, которые стремятся оптимизировать рабочие процессы и создавать больше вариантов для клиентов за меньшее время.
Что вы получите от этого курса?
- Уверенное владение ComfyUI: Вы пройдете путь от установки и настройки до создания сложных рабочих процессов (workflows) для генерации изображений.
- Полный контроль над AI: Научитесь управлять искусственным интеллектом с помощью технологий ControlNet (Depth и Kani), заставляя его точно придерживаться вашей композиции, объемов и контуров.
- Мастерство работы с моделью Flux: Овладеете одной из самых мощных моделей для генерации изображений и техникой Image-to-Image для преобразования ваших рендеров.
- Стилизация с помощью LoRA: Узнаете, как использовать кастомные LoRA-модели для придания вашим рендерам уникального стиля — от минимализма до брутализма.
- Профессиональный апскейлинг: Научитесь увеличивать разрешение изображений, добавляя новые детали и достигая финального качества, готового для портфолио.
Программа курса: От настройки ComfyUI до фотореалистичных рендеров с ИИ
Урок 1. Базовое исследование интерфейса и узлов в ComfyUI
- Основы нодового (node-based) интерфейса ComfyUI и логика работы “слева направо”.
- Обзор ключевых узлов: загрузчики моделей (Loaders) и KSampler как главный “двигатель” генерации.
- Установка и управление кастомными узлами через ComfyUI Manager для расширения функционала.
- Практическое использование готовых шаблонов (templates) для мгновенного старта работы.
Урок 2. Использование Flux и техник Image-to-Image в ComfyUI
- Подготовка 3D-сцены и ключевых рендер-пасов (Depth, Canny) для эффективного управления ИИ.
- Работа с мощной моделью Flux: загрузка и использование готовых шаблонов.
- Основы техники Image-to-Image: как превратить ваш базовый рендер в основу для множества вариаций.
- Изучение ключевого параметра “denoise” для точного контроля степени влияния ИИ на исходное изображение.
Урок 3. ControlNet и управление глубиной с помощью FluxD
- Что такое ControlNet и почему это революционная технология для управляемой генерации изображений.
- Использование ControlNet Depth: как заставить ИИ точно придерживаться композиции и объема вашей 3D-сцены.
- Работа с шаблоном FluxDep и загрузка необходимых моделей с Hugging Face.
- Создание вариаций с гарантированным сохранением пространственной структуры сцены.
Урок 4. ControlNet с Kani и использование кастомных LoRA
- Знакомство с ControlNet Kani: управление генерацией с помощью контуров и линий вашего 3D-объекта.
- Что такое LoRA: как применять специализированные “микромодели” для достижения конкретного стиля (минимализм, брутализм, фотореализм).
- Поиск, выбор и загрузка LoRA с популярной платформы Civit.ai.
- Практическое комбинирование ControlNet и LoRA для создания стилизованных и в то же время контролируемых рендеров.
Урок 5. Финальный композитинг и увеличение изображений с помощью Flux
- Базовый композитинг: как вернуть исходный 3D-объект в сгенерированное ИИ окружение прямо в ComfyUI с помощью масок.
- Профессиональные техники апскейлинга (upscaling): преобразование изображения из 1024×1024 в детализированное 2048×2048.
- Использование рабочего процесса Image-to-Image для “дорисовки” и генерации новых деталей на изображениях высокого разрешения.
Урок 6. Заключительные слова
- Подведение итогов курса и систематизация полученных знаний.
- Ключевые выводы и практические советы для дальнейшей самостоятельной работы.
- Вдохновение для создания собственных уникальных проектов с использованием искусственного интеллекта.
Требования к курсу
Для комфортного прохождения курса не требуются глубокие предварительные знания, однако базовое понимание работы с 3D-графикой и файловой системой будет преимуществом. Вам понадобится:
- Компьютер с мощной видеокартой NVIDIA (рекомендуется от 8 ГБ VRAM).
- Стабильный доступ к Интернету.
- Установленное программное обеспечение: ComfyUI и Git.
Готовы ускорить свой творческий процесс в десятки раз? Присоединяйтесь к курсу и начните создавать невероятные 3D-рендеры с помощью искусственного интеллекта уже сегодня!
Анна Подтвержденный клиент –
Спасибо! Я теперь не боюсь окна с ошибкой «missing model». Знаю, что нужно просто посмотреть, в какую папку (Checkpoints, LoRas и т.д.) загрузить нужный файл.
Валентин Подтвержденный клиент –
Это лучшая инвестиция в мой профессиональный рост за последний год. Все техники, особенно сочетание 3D пассов с ControlNet, открыли для меня новые горизонты в создании контента.
Максим Подтвержденный клиент –
Очень ценный курс. Особенно понравился финальный этап с композицией оригинальной 3D модели (кресла) обратно в сгенерированное изображение. Хотя с Kani и были нюансы, сам подход очень полезен.
Екатерина Подтвержденный клиент –
Наконец-то поняла, что такое ‘VAE ENCODE’ и как он работает. Автор объясняет сложные вещи простым языком. Это большая редкость. Спасибо!
Михаил Подтвержденный клиент –
Курс отличный, но было бы ещё лучше, если бы добавили небольшой раздел про оптимизацию для более слабых видеокарт. Упоминание о моделях GGUF было, но хотелось бы увидеть это на практике.
Павел Подтвержденный клиент –
Понравилось, что показали, как соединить несколько воркфлоу в один. Например, генерация через ControlNet, а затем апскейл через другой. Очень мощная техника.
Ирина Подтвержденный клиент –
Для меня, как для концепт-художника, этот курс — находка. Возможность быстро делать десятки итераций сцены, меняя лишь промпт или LoRA, ускорила мою работу в разы.
Татьяна Подтвержденный клиент –
Понравилось всё, кроме того, что некоторые рекомендованные LoRA с Civit.ai, как «Minimalist Interior», не сработали так, как ожидалось. Хорошо, что автор показал альтернативы, но осадок остался.
Андрей Подтвержденный клиент –
Курс — огонь! Я наконец-то понял логику работы с нодами, как соединять модель, клип и VAE. Раньше это казалось чёрной магией. Теперь всё логично.
Наталья Подтвержденный клиент –
Очень понравился подход с использованием простого куба в 3D сцене для генерации новых объектов. Это гениально просто и открывает простор для экспериментов. Спасибо за идею!
Владислав Подтвержденный клиент –
Много полезной информации о ControlNet, но немного не хватило глубины в настройках самого K-Sampler. Про Sampler и Scheduler упомянули лишь вскользь.
Дмитрий Подтвержденный клиент –
Отдельная благодарность за урок по установке. Объяснили и про Git, и про ComfyUI Manager. Благодаря этому я без проблем добавил узлы RGTree и другие, которые советовал автор.
Виктория Подтвержденный клиент –
Практический курс, без воды. Понравилось, что мы сразу начали работать с рендер-пасами (depth, cani). Это даёт ощущение полного контроля над процессом.
Екатерина Подтвержденный клиент –
Наконец-то разобралась с настройками генерации.
Людмила Подтвержденный клиент –
Курс классный, но почти весь фокус на модели Flux. Хотелось бы увидеть сравнение с другими подходами или моделями, чтобы понимать преимущества и недостатки.
Тарас Подтвержденный клиент –
Я в восторге от модели Flux. Раньше работал со Stable Diffusion 1.5, и разница в качестве просто колоссальная. Спасибо, что сфокусировались именно на современных инструментах.
Елена Подтвержденный клиент –
Объяснение разницы между ControlNet Kani и Depth было супер полезным. Для моих архитектурных проектов Depth подходит идеально, так как сохраняет объём и композицию.
Сергей Подтвержденный клиент –
Круто, что показали, как затянуть сгенерированное изображение обратно в ComfyUI и восстановить весь воркфлоу. Это экономит кучу времени! Маленькая деталь, но очень важная.
Роман Подтвержденный клиент –
Всё хорошо, но процесс установки ComfyUI и всех зависимостей мог бы быть объяснён чуть подробнее для полных новичков. Пришлось искать дополнительную информацию на YouTube.
Юлия Подтвержденный клиент –
Курс окупился уже после первого урока. Техника апскейла до 2048×2048 с помощью image-to-image – это нечто! Детализация впечатляет. Раньше я думала, что это невозможно.
Игорь Подтвержденный клиент –
Очень понравился урок про кастомные LoRA с сайта Civit.ai. Загрузил несколько моделей для интерьеров, как показывали в курсе, и результаты стали намного стильнее. Это просто находка!
Максим Подтвержденный клиент –
Курс превзошел мои ожидания, очень качественно.
Светлана Подтвержденный клиент –
Отличный контент, но будьте готовы, что ваша видеокарта будет работать на полную. Мои 8GB VRAM едва справлялись с моделями по 20+ ГБ, как FluxO1. Автор предупреждал, но это действительно важно.
Александр Подтвержденный клиент –
Это именно то, что я искал! Не просто теория, а конкретный воркфлоу от 3D сцены до готового концепта. Объяснение параметра «denoise» в K-Sampler было ключевым моментом для меня.
Олег Подтвержденный клиент –
Курс очень информативный, но темп довольно быстрый. Приходилось часто ставить на паузу, чтобы разобраться с подключением узлов. Особенно на этапе с LoRA.
Анастасия Подтвержденный клиент –
Невероятно! Урок про ControlNet с Depth (FluxDep) просто изменил мой подход к визуализации. Теперь мои композиции стабильны, и я могу быстро итерировать идеи для клиентов. 10 из 10!
Марина Подтвержденный клиент –
Я была полным новичком в ComfyUI, и меня пугали эти узлы. Но благодаря готовым шаблонам и чётким объяснениям, я смогла начать работу не с нуля. Уже генерирую свои первые итерации!
Павел Подтвержденный клиент –
Материал актуальный, спикер рассказывает интересно.
Ольга Подтвержденный клиент –
Спасибо за подробный разбор инструментов.
Кирилл Подтвержденный клиент –
Очень мощный курс, мозг кипит, но оно того стоит.
Игорь Подтвержденный клиент –
Узнал много фишек, которые теперь применяю в работе.