99% задоволених покупців і 33 з них оцінили курс вище ніж 4 зірки
Ви економите: 
Покваптеся! Закінчується через 
Курс перекладено та озвучено українською мовою. Він складається з відеоуроків для самостійного вивчення без зворотного зв’язку з викладачем. Доступ до всіх матеріалів курсу відкривається одразу після оплати.
Зверніть увагу! Автор курсу використовує програми з англомовним інтерфейсом — саме так працюють спеціалісти у всьому світі. Багато сучасних інструментів, включно з сервісами штучного інтелекту (Midjourney, Runway, Sora та інші), існують виключно англійською мовою. Це дає змогу бути на передовій технологій і не залежати від локалізацій.
Викладач може використовувати платне програмне забезпечення під час занять. У курс не входить софт, підписки чи спеціальні пропозиції — покупка ліцензій повністю лягає на студента.
Для роботи в курсі використовуються такі інструменти: ComfyUI, Git, будь-яке програмне забезпечення для 3D-моделювання (наприклад, Houdini, Blender, Cinema 4D).
Від однієї 3D-сцени до десятків фотореалістичних ітерацій за лічені хвилини
Втомилися витрачати години на рендеринг однієї ідеї? Уявіть, що ви можете миттєво генерувати безліч варіацій вашого 3D-проєкту, тестуючи різні стилі, освітлення та композиції. Це не магія, а сила штучного інтелекту, яку ви можете опанувати.
Цей курс — ваш практичний посібник зі світу AI-рендерингу. Ви навчитеся використовувати ComfyUI — потужний нодовий інструмент, щоб перетворити ваші базові 3D-сцени на вражаючі візуальні концепції. Забудьте про довге очікування та відкрийте для себе робочий процес, де ваші творчі ідеї втілюються миттєво.
Для кого цей курс?
- 3D-дизайнерів та архітектурних візуалізаторів, які прагнуть прискорити процес створення концептів та ітерацій.
- Концепт-художників та ілюстраторів, що хочуть інтегрувати AI у свій творчий пайплайн.
- Ентузіастів цифрового мистецтва, які бажають дослідити нові можливості на стику 3D та штучного інтелекту.
- Спеціалістів, які прагнуть оптимізувати робочі процеси та створювати більше варіантів для клієнтів за менший час.
Що ви отримаєте від цього курсу?
- Впевнене володіння ComfyUI: Ви пройдете шлях від встановлення та налаштування до створення складних робочих процесів (workflows) для генерації зображень.
- Повний контроль над AI: Навчитеся керувати штучним інтелектом за допомогою технологій ControlNet (Depth та Kani), змушуючи його точно дотримуватися вашої композиції, об’ємів та контурів.
- Майстерність роботи з моделлю Flux: Опануєте одну з найпотужніших моделей для генерації зображень та техніки Image-to-Image для перетворення ваших рендерів.
- Стилізація за допомогою LoRA: Дізнаєтесь, як використовувати кастомні LoRA-моделі для надання вашим рендерам унікального стилю — від мінімалізму до бруталізму.
- Професійний апскейлінг: Навчитеся збільшувати роздільну здатність зображень, додаючи нові деталі та досягаючи фінальної якості, готової для портфоліо.
Програма курсу: Від налаштування ComfyUI до фотореалістичних рендерів з ШІ
Урок 1. Базове дослідження інтерфейсу та вузлів у ComfyUI
- Основи нодового (node-based) інтерфейсу ComfyUI та логіка роботи “зліва направо”.
- Огляд ключових вузлів: завантажувачі моделей (Loaders) та KSampler як головний “двигун” генерації.
- Встановлення та керування кастомними вузлами через ComfyUI Manager для розширення функціоналу.
- Практичне використання готових шаблонів (templates) для миттєвого старту роботи.
Урок 2. Використання Flux та технік Image-to-Image у ComfyUI
- Підготовка 3D-сцени та ключових рендер-пасів (Depth, Canny) для ефективного керування ШІ.
- Робота з потужною моделлю Flux: завантаження та використання готових шаблонів.
- Основи техніки Image-to-Image: як перетворити ваш базовий рендер на основу для безлічі варіацій.
- Вивчення ключового параметра “denoise” для точного контролю ступеня впливу ШІ на вихідне зображення.
Урок 3. ControlNet та керування глибиною за допомогою FluxD
- Що таке ControlNet і чому це революційна технологія для керованої генерації зображень.
- Використання ControlNet Depth: як змусити ШІ точно дотримуватися композиції та об’єму вашої 3D-сцени.
- Робота з шаблоном FluxDep та завантаження необхідних моделей з Hugging Face.
- Створення варіацій із гарантованим збереженням просторової структури сцени.
Урок 4. ControlNet з Kani та використання кастомних LoRA
- Знайомство з ControlNet Kani: керування генерацією за допомогою контурів та ліній вашого 3D-об’єкта.
- Що таке LoRA: як застосовувати спеціалізовані “мікромоделі” для досягнення конкретного стилю (мінімалізм, бруталізм, фотореалізм).
- Пошук, вибір та завантаження LoRA з популярної платформи Civit.ai.
- Практичне комбінування ControlNet та LoRA для створення стилізованих та водночас контрольованих рендерів.
Урок 5. Фінальний композитинг та збільшення зображень за допомогою Flux
- Базовий композитинг: як повернути вихідний 3D-об’єкт у згенероване ШІ оточення прямо в ComfyUI за допомогою масок.
- Професійні техніки апскейлінгу (upscaling): перетворення зображення з 1024×1024 на деталізоване 2048×2048.
- Використання робочого процесу Image-to-Image для “домальовування” та генерації нових деталей на зображеннях високої роздільної здатності.
Урок 6. Заключні слова
- Підбиття підсумків курсу та систематизація отриманих знань.
- Ключові висновки та практичні поради для подальшої самостійної роботи.
- Натхнення для створення власних унікальних проєктів з використанням штучного інтелекту.
Вимоги до курсу
Для комфортного проходження курсу не потрібні глибокі попередні знання, однак базове розуміння роботи з 3D-графікою та файловою системою буде перевагою. Вам знадобиться:
- Комп’ютер з потужною відеокартою NVIDIA (рекомендовано від 8 ГБ VRAM).
- Стабільний доступ до Інтернету.
- Встановлене програмне забезпечення: ComfyUI та Git.
Готові прискорити свій творчий процес у десятки разів? Приєднуйтесь до курсу та почніть створювати неймовірні 3D-рендери за допомогою штучного інтелекту вже сьогодні!
Анна Підтверджений клієнт –
Дякую! Я тепер не боюся вікна з помилкою «missing model». Знаю, що треба просто подивитись, в яку папку (Checkpoints, LoRas і т.д.) завантажити потрібний файл.
Валентин Підтверджений клієнт –
Це найкраща інвестиція в моє професійне зростання за останній рік. Всі техніки, особливо поєднання 3D пасів з ControlNet, відкрили для мене нові горизонти у створенні контенту.
Максим Підтверджений клієнт –
Дуже цінний курс. Особливо сподобався фінальний етап з композицією оригінальної 3D моделі (крісла) назад в згенероване зображення. Хоч з Kani і були нюанси, сам підхід дуже корисний.
Катерина Підтверджений клієнт –
Нарешті зрозуміла, що таке «VAE ENCODE» і як він працює. Автор пояснює складні речі простою мовою. Це велика рідкість. Дякую!
Михайло Підтверджений клієнт –
Курс чудовий, але було б ще краще, якби додали невеликий розділ про оптимізацію для слабших відеокарт. Згадка про моделі GGUF була, але хотілось би побачити це на практиці.
Юлія Підтверджений клієнт –
Рекомендую всім, хто хоче розвиватися в AI.
Павло Підтверджений клієнт –
Сподобалося, що показали, як з’єднати декілька воркфлоу в один. Наприклад, генерація через ControlNet, а потім апскейл через інший. Дуже потужна техніка.
Ірина Підтверджений клієнт –
Для мене, як для концепт-художника, цей курс — знахідка. Можливість швидко робити десятки ітерацій сцени, змінюючи лише промпт чи LoRA, пришвидшила мою роботу в рази.
Тетяна Підтверджений клієнт –
Сподобалось все, окрім того, що деякі рекомендовані LoRA з Civit.ai, як «Minimalist Interior», не спрацювали так, як очікувалось. Добре, що автор показав альтернативи, але осад залишився.
Андрій Підтверджений клієнт –
Курс — вогонь! Я нарешті зрозумів логіку роботи з нодами, як з’єднувати модель, кліп та VAE. Раніше це здавалося чорною магією. Тепер все логічно.
Марія Підтверджений клієнт –
Це один з найкращих курсів, що я проходила останнім часом.
Наталія Підтверджений клієнт –
Дуже сподобався підхід з використанням простого куба в 3D сцені для генерації нових об’єктів. Це геніально просто і відкриває простір для експериментів. Дякую за ідею!
Владислав Підтверджений клієнт –
Багато корисної інформації про ControlNet, але трохи не вистачило глибини в налаштуваннях самого K-Sampler. Про Sampler і Scheduler згадали лише побіжно.
Дмитро Підтверджений клієнт –
Окрема подяка за урок по встановленню. Пояснили і про Git, і про ComfyUI Manager. Завдяки цьому я без проблем додав вузли RGTree та інші, які радив автор.
Вікторія Підтверджений клієнт –
Практичний курс, без води. Сподобалось, що ми одразу почали працювати з рендер-пасами (depth, cani). Це дає відчуття повного контролю над процесом.
Людмила Підтверджений клієнт –
Курс класний, але майже весь фокус на моделі Flux. Хотілося б побачити порівняння з іншими підходами чи моделями, щоб розуміти переваги та недоліки.
Тарас Підтверджений клієнт –
Я в захваті від моделі Flux. Раніше працював зі Stable Diffusion 1.5, і різниця в якості просто колосальна. Дякую, що сфокусувались саме на сучасних інструментах.
Олена Підтверджений клієнт –
Пояснення про різницю між ControlNet Kani та Depth було супер корисним. Для моїх архітектурних проектів Depth підходить ідеально, бо зберігає об’єм і композицію.
Сергій Підтверджений клієнт –
Круто, що показали, як затягнути згенероване зображення назад у ComfyUI і відновити весь воркфлоу. Це економить купу часу! Маленька деталь, але дуже важлива.
Софія Підтверджений клієнт –
Дякую за нові знання та натхнення.
Роман Підтверджений клієнт –
Все добре, але процес встановлення ComfyUI та всіх залежностей міг би бути пояснений трохи детальніше для повних новачків. Довелося шукати додаткову інформацію на YouTube.
Юлія Підтверджений клієнт –
Курс окупився вже після першого уроку. Техніка апскейлу до 2048×2048 за допомогою image-to-image – це щось! Деталізація вражає. Раніше я думала, що це неможливо.
Ігор Підтверджений клієнт –
Дуже сподобався урок про кастомні LoRA з сайту Civit.ai. Завантажив кілька моделей для інтер’єрів, як показували в курсі, і результати стали набагато стильнішими. Це просто знахідка!
Світлана Підтверджений клієнт –
Чудовий контент, але будьте готові, що ваша відеокарта буде працювати на повну. Мої 8GB VRAM ледве справлялися з моделями по 20+ ГБ, як от FluxO1. Автор попереджав, але це справді важливо.
Олександр Підтверджений клієнт –
Це саме те, що я шукав! Не просто теорія, а конкретний воркфлоу від 3D сцени до готового концепту. Пояснення параметра «denoise» у K-Sampler було ключовим моментом для мене.
Наталія Підтверджений клієнт –
Дякую за такий змістовний курс, все дуже цікаво.
Олег Підтверджений клієнт –
Курс дуже інформативний, але темп досить швидкий. Доводилося часто ставити на паузу, щоб розібратися з підключенням вузлів. Особливо на етапі з LoRa.
Анастасія Підтверджений клієнт –
Неймовірно! Урок про ControlNet з Depth (FluxDep) просто змінив мій підхід до візуалізації. Тепер мої композиції стабільні, і я можу швидко ітерувати ідеї для клієнтів. 10 з 10!
Марина Підтверджений клієнт –
Я була повним новачком у ComfyUI, і мене лякали ці вузли. Але завдяки готовим шаблонам і чітким поясненням, я змогла почати роботу не з нуля. Вже генерую свої перші ітерації!
Богдан Підтверджений клієнт –
Все супер, але хотілося б трохи більше прикладів.
Андрій Підтверджений клієнт –
Матеріал подано логічно і послідовно.
Андрій Підтверджений клієнт –
Курс перевершив мої очікування, дуже якісно.
Микола Підтверджений клієнт –
Багато корисної інформації, яку можна одразу застосувати.