Stable Diffusion: AI-арт від нуля до профі з повним контролем

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: Stable Diffusion WebUI (Automatic1111, Forge), ComfyUI, Google Colab, RunPod, Python, Git, Affinity Photo, Kohya_ss, ChatGPT, моделі Flux, SDXL, Wan2.1.

Перетворіть свою уяву на цифрову реальність за допомогою найпотужніших інструментів AI-генерації.

Світ цифрового мистецтва змінився назавжди. Сьогодні вміння керувати нейромережами — це не просто хобі, це професійна необхідність для дизайнерів, художників та креативників. Проте більшість новачків стикаються з хаосом налаштувань, помилками встановлення та розмитими результатами. Цей курс — ваш прямий шлях від першого промпту до професійного володіння екосистемою Stable Diffusion та ComfyUI.

Ви не просто навчитеся “генерувати картинки”. Ви опануєте повний цикл виробництва: від налаштування локального середовища та хмарних сервісів до створення складних відео та тренування власних моделей на базі вашого стилю чи обличчя.

Для кого цей курс:

• Цифрові художники та дизайнери: які хочуть інтегрувати AI у свій робочий процес для прискорення створення концепт-артів, інтер’єрів чи фешн-дизайну.
• Ентузіасти технологій: які прагнуть опанувати Stable Diffusion, Flux та ComfyUI на глибинному рівні.
• Маркетологи та контент-мейкери: яким потрібен унікальний візуальний контент без витрат на стоки.
• Усі, хто хоче стати AI-художником: та шукає структуровану програму навчання від “А” до “Я”.

Що ви отримаєте після проходження курсу:

• Тотальний контроль над генерацією: Ви навчитеся писати професійні промпти, керувати освітленням, позами персонажів та композицією за допомогою ControlNet.
• Технічна свобода: Вміння встановлювати та оптимізувати WebUI (Automatic1111, Forge) та ComfyUI як локально, так і в хмарі (Google Colab, RunPod).
• Робота з передовими моделями: Опанування SD 1.5, SDXL та новітньої Flux для фотореалістичних результатів.
• Магія ComfyUI: Створення власних нодових воркфлоу (workflows) для автоматизації складних задач, включаючи генерацію відео з Wan2.1.
• Кастомізація: Навички тренування власних моделей (LoRA/Checkpoints) на базі Kohya_ss для створення унікальних персонажів або стилів.
• Редагування та покращення: Професійне використання Inpainting, Outpainting та Upscaling для доведення зображень до ідеалу.

Детальна програма курсу:

Розділ 1: Вступ та швидкий старт у хмарі

• Огляд курсу та можливостей AI: Вступ до ери співпраці людини та машини. Що таке Stable Diffusion і чому це майбутнє арту.
• Безкоштовний тест-драйв топ-моделей: Огляд платформи Hugging Face. Тестування моделей SDXL, Flux та SD 3.5 без встановлення софту. Розуміння різниці між моделями.
• Налаштування WebUI у Google Colab: Покрокова інструкція запуску Stable Diffusion у хмарі. Робота з GPU, встановлення моделей та генерація першого зображення.
• Професійний хмарний хостинг RunPod: Як орендувати потужні GPU для важких задач. Налаштування шаблонів, завантаження кастомних моделей через термінал.

Розділ 2: Теорія та мистецтво Prompt Engineering

• Анатомія генерації: Як працює Text-to-Image та Image-to-Image. Роль енкодерів, VAE та семплерів.
• Механіка дифузії простими словами: Пояснення процесу “денуайзингу” (видалення шуму) та роль seed (зерна) у генерації.
• Що таке Prompt (Промпт): Основи спілкування з AI. Як ключові слова впливають на композицію, стиль та деталізацію. Вага слів.
• Структура промпту: Базові, середні та просунуті формули. Використання модифікаторів медіуму, суб’єкту, художників та рендер-рушіїв (Unreal Engine, Octane).
• Ресурси для натхнення: Огляд інструментів для побудови промптів та бібліотек стилів художників.
• ChatGPT як асистент: Використання мовних моделей для генерації складних та креативних описів для Stable Diffusion.

Розділ 3: Локальне встановлення та оптимізація

• Покрокове встановлення: Інсталяція Python, Git та клонування репозиторію Stable Diffusion WebUI.
• Вирішення проблем: Як виправити помилки версій Python, Torch та проблеми з GPU.
• Оптимізація для слабких ПК: Використання WebUI Forge для прискорення роботи на картах з малим об’ємом VRAM. Методики економії пам’яті (FP8).

Розділ 4: Майстерність WebUI (Core Features)

• Інтерфейс WebUI: Детальний розбір параметрів: Sampling Steps, CFG Scale, Seed, Batch size.
• Покращення облич: Використання плагінів для відновлення деталей обличчя та виправлення дефектів.
• Inpainting (Домальовування): Як змінювати окремі елементи зображення (додати лампу, змінити фон) без перегенерації всієї картинки.
• Outpainting (Розширення): Техніка розширення меж зображення за допомогою інструменту OpenOutPaint.
• Upscaling (Збільшення): Використання алгоритмів (наприклад, 4x-UltraSharp) для підвищення роздільної здатності та чіткості.
• Робота з моделями: Де качати (Civitai), як встановлювати Checkpoints, LoRA та Embeddings.

Розділ 5: ControlNet та Просунуті техніки

• Вступ до ControlNet: Як керувати композицією AI за допомогою референсних зображень.
• Контроль пози (OpenPose): Створення персонажів у точних позах на основі фотографій або 3D-моделей.
• Кіберпанк трансформація: Перетворення звичайного фото вулиці на футуристичний арт за допомогою мап глибини (Depth).
• Інтер’єрний дизайн: Генерація реалістичних інтер’єрів на основі простих схем або “білих коробок” (blank space).
• Фешн та зміна одягу: Генерація реалістичних моделей та “одягання” їх у конкретний одяг за допомогою Inpainting та ControlNet.
• Магія світла: Керування джерелами освітлення на зображенні (малювання світлових карт).
• Заміна обличчя (Face Swap): Використання Instant-ID та Face-ID для перенесення обличчя на будь-якого персонажа зі збереженням ідентичності.
• SDXL Refiner: Використання моделі SDXL та Refiner для досягнення максимальної деталізації.

Розділ 6: Тренування моделей (LoRA)

• Підготовка до тренування: Встановлення Kohya_ss та налаштування оточення.
• Створення датасету: Як правильно підібрати, обробити та описати (captioning) зображення для навчання.
• Налаштування параметрів: Розбір параметрів навчання LoRA для досягнення найкращої схожості з реальною людиною (на прикладі Емми Ватсон).

Розділ 7: ComfyUI — Повний гайд (Оновлення 2025)

• Встановлення та основи: Інсталяція ComfyUI Desktop, налаштування шляхів до моделей (щоб не дублювати файли).
• Логіка нодів (Nodes): Побудова базового Text-to-Image воркфлоу з нуля. Розуміння зв’язків між KSampler, VAE та Checkpoints.
• Image-to-Image в ComfyUI: Створення воркфлоу для перетворення скетчів у фінальні рендери.
• Організація простору: Групування нодів, створення шаблонів, використання ComfyUI Manager для встановлення кастомних нодів.
• Робота з Flux в ComfyUI: Запуск потужної моделі Flux (включаючи GGUF версії для слабких ПК). Інтеграція Flux з ControlNet.
• Inpainting в ComfyUI: Додавання об’єктів (наприклад, окулярів) та редагування зображень через маски.
• Відеогенерація (Wan2.1): Побудова воркфлоу для створення AI-відео з тексту (Text-to-Video) та анімації зображень (Image-to-Video).

Вимоги до студента: Наявність комп’ютера з відеокартою NVIDIA (мінімум 4GB VRAM, рекомендовано 8GB+) для локальної роботи АБО акаунт Google для роботи в хмарі. Попередній досвід програмування не потрібен.

Час діяти! Світ AI-арту розвивається шаленими темпами. Опануйте Stable Diffusion, Flux та ComfyUI вже сьогодні, щоб створювати візуальні шедеври завтра.