| 课程介绍 |
INTRODUCTION
| 随着AI的普及,AI生图已经屡见不鲜,从游戏原画的AI角色设定,到影视动漫的AI后期处理,再到AI宣传短片的火爆,以及AI短视频的吸金,无不彰显AI的魅力。|
| AI的出现,不仅解放了繁复的工作,创造了诸多全新的赛道,也给视频创作者,开辟了一片新蓝海。 |
| 虽然AI短视频需求强烈,但AI在项目创作上的表现并不如意,这不仅是技术革新的问题,更是项目流程上的不同。 |
| 要把AI拓展到项目制作中,无疑是要把项目流程全面推翻,再重建流程,这无疑给平平无奇的我们雪上加霜。|
| 面对AI项目流程的缺失,以及市场对AI制作流程的巨大需求,我为大家准备了一套能够在项目中,精准控制视频生成的流程,相较于市面上付费的AI视频工具, 本教材完全可以在一台电脑上,实现对AI短片的精准控制,做出零成本的动漫短片。|
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囚徒困境,打破下沉新资讯
AI时代已经到来,站在风口上,我们该如何把握机遇,实现零成本短视频制作,给你的职业生涯贴上‘高薪’的标签,实现属于自己的动漫短片创意。 这需要我们共同创新,共同营造AI生态,创作出更多的工作流,让AI融入我们所在的行业,解放我们的双手,让我们有更多的时间去体验生活,而不是把时间浪费在繁复的工作中。






| 教程目录 & 更新计划 |
第一章:教程简介
序:行业资讯
第二章:Comfyui基础
课时1:秋叶安装包的使用
课时2:Comfyui的界面基础知识
课时3:AI绘图原理
课时4:SD的运行原理
课时5:Comfyui的插件安装以及生图过程
课时2:Comfyui的界面基础知识
课时3:AI绘图原理
课时4:SD的运行原理
课时5:Comfyui的插件安装以及生图过程
第三章:K采样器
课时6:K采样器-随机种子-步数-CFG
课时7:K采样器-采样算法
课时8:K采样器-调度器
课时7:K采样器-采样算法
课时8:K采样器-调度器
第四章:生图基础
课时9:文生图与图生图的原理
课时10:局部重绘
课时11:图像倍数放大与潜空间图像放大
课时12:放大模型算法放大图像
课时13:WD14插件
课时10:局部重绘
课时11:图像倍数放大与潜空间图像放大
课时12:放大模型算法放大图像
课时13:WD14插件
第五章:controlNet插件
课时14:controlNet插件基础知识
课时15:controlNet-预处理器
课时16:controlNet-场景绘制
课时15:controlNet-预处理器
课时16:controlNet-场景绘制
第六章:IPAdapter插件
课时17:IPAdapter的初级使用方法
课时18:IPAdapter的中级使用方法
课时19:IPAdapter的权重原理
课时20:IPAdapter-嵌入组
课时18:IPAdapter的中级使用方法
课时19:IPAdapter的权重原理
课时20:IPAdapter-嵌入组
第七章:角色设定图
课时21:角色设定图-靴子
课时22:角色设定图
课时23:抠图
课时22:角色设定图
课时23:抠图
第八章:角色模型与绑定
课时24:混元3D-多视图建模
课时25:Maya角色模型处理
课时26:角色模型快速绑定
课时25:Maya角色模型处理
课时26:角色模型快速绑定
第九章:角色lora制作
课时27:Lora训练数据集与GGUF插件原理
课时28:Lora训练
课时29:wan生视频基础
课时28:Lora训练
课时29:wan生视频基础
第十章:图片及视频处理心得
课时30:角色生成说明
课时31:wan生视频心得与剧本分析
课时32:可控的视频生成
课时33:单图控制的视频生成
课时34:首尾帧的视频生成
课时35:复杂的参考生图处理经验
课时36:参考生图的其他处理经验
课时31:wan生视频心得与剧本分析
课时32:可控的视频生成
课时33:单图控制的视频生成
课时34:首尾帧的视频生成
课时35:复杂的参考生图处理经验
课时36:参考生图的其他处理经验
| 课程参数 |
Comfyui 动漫镜头制作教程【知识点|多案例】
作者
温华
包含内容
高清视频+配套文件
课时数
约7小时/36课时
使用软件
Maya 2020中文版、Comfyui
系统支持
Win10系统
适合学员
游戏宣传视频工作者,动漫短片爱好者,短视频领域从业人员,CG爱好者,场景爱好者等
配套文件
Comfyui软件及笔记,角色设定参考图,动漫短片制作过程图,制作过程中使用的绑定模型等



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