Нейросети для художника [Ксения Киселёва, Александр Войцеховский]

Складчина: Нейросети для художника [Ксения Киселёва, Александр Войцеховский]

Задача курса — научиться управляемо генерировать иллюстрации при помощи нейросетей, под точные запросы предмета и стиля.

Для этого мы разбираем на курсе 3 модели машинного обучения: Midjourney, Stable diffusion и DALL-E. Мы научим использовать эти нейросети в комплексе для достижения наилучших результатов.

Обратите внимание, рисовать “руками” можно научиться на других курсах нашей школы.
Курс по нейросетям сфокусирован на обучении грамотной работе с моделями и дальнейшем применении их в пайплайне.

Кому подойдет курс:

• Художникам в геймдеве
  Нейросети удобно использовать как инструмент быстрого поиска идей или для рендера исходного скетча
• Игровым студиям
  Вам нужно обучить нейросеть под свои проекты и сотрудников работе с этим инструментом, и помочь адаптироваться новым художникам в команде, подогнав их работы под стиль команды
• Художникам на фрилансе
  Вы сможете создавать 50 скетчей за час — поверьте, это впечатляет заказчика. Нейросети экономят время - очень ценный ресурс в работе
• Инди-разработчикам игр
  Вам нужно большое количество иллюстраций в определенном стиле, но нет команды художников, которая сможет их создавать. Нейросети - отличное решение
• Художникам-любителям
  Нейросети помогут в рисовании, дизайне, поиске идей, рендере текстур и компенсируют нехватку «реального» навыка за счёт грамотного использования инструментария программистов
• Всем в творческой сфере
  Нейросети выручат писателей, ролплейщиков, дизайнеров и музыкантов. С их помощью можно создавать иллюстрации, обложки альбомов, визуал для своих персонажей в настольных играх и т.д.

Программа обучения на курсе:

Неделя 1. Знакомство с нейросетями и промпт-инжинирингом

1. Разбор алгоритмов генерации картинок в нейросетях и бонусная углубленная лекция
2. Разбор трех самых популярных латентных диффузионных сетей: Midjourney, Stable diffusion, DALL-E
3. Установка и обзор интерфейса нейросети Stable diffusion
4. Prompt-инжиниринг Stable diffusion, Midjourney и DALL-E: структура промпта и его семантика, отличия
5. Гиперпараметры text2image (Stable diffusion)

Неделя 2: text2image в Midjourney и DALL-E

1. Знакомство с нейросетью Midjourney и обзор моделей, стили Niji
2. Разбор параметров и их влияние на промпт
3. Кастомный стиль: использование иллюстраций как референса
4. Режим вариаций, Inpaint, Outpaint в Midjourney. Корректировка исходника
5. Обзор нейросети DALL-E, промтинг, генерация t2i картинок
6. Что ждёт нас через месяц в Dalle и MJ – не знает даже автор, поэтому эта неделя будет дополняться и развиваться вместе с вами!

Неделя 3. image2image в Stable diffusion

1. Ответы на популярные вопросы по нейросетям
2. Знакомство с сайтами-источниками моделей, документацией, версиями (коммитом), командной строкой git
3. Установка кастомных моделей: обзор популярных моделей, их предшественников.
4. Гиперпараметры image2image режима (Stable diffusion)
5. Генерация поз, композиции, дорисовка и масштабирование
6. Controlnet: обзор всех препроцессоров и режимов работы инструмента
7. Объединение Dalle, MJ и SD в один пайплайн

Неделя 4. Освоение Stable diffusion, SDXL и COMFY UI

1. Обучение модели методами Dreambooth, LoRa, Textual inversion
2. Разбор гиперпараметров обучения
3. Сравнение разных методов обучения
4. Как сливать модели вместе: сила и мощь миксов
5. Что такое VAE: какие автоэнкодеры подходят к какой из моделей
6. Вайлдкард и динамический промптинг: рандомайзер для поиска идей
7. SDXL и аналог автоматика: комфи
8. Сложная иллюстрация с двумя персонажами и фоном по точному описанию: разбор выпускной работы
9. Ручные доработки в Photoshop

Неделя 5. подготовка и защита курсовой работы

Цена 30000 руб.
Скрытая ссылка