Наша цель — помочь профильным специалистам преодолеть порог входа, научить их применять нейросети на реальных задачах, получив еще один перспективный инструмент в общий арсенал навыков.
Никита Шкилёв
Архитектор, основатель студии визуализации NishA,
автор сервиса NishAi по доработке визуализаций и
телеграмм-канала о нейросетях для архитекторов
автор сервиса NishAi по доработке визуализаций и
телеграмм-канала о нейросетях для архитекторов
Успешно применяю искусственный интеллект при создании коммерческой экстерьерной архитектурной визуализации
Никита Шкилёв
Архитектор, основатель студии визуализации NishA,
автор сервиса NishAi по доработке визуализаций и
телеграмм-канала о нейросетях для архитекторов
автор сервиса NishAi по доработке визуализаций и
телеграмм-канала о нейросетях для архитекторов
Успешно применяю искусственный интеллект при создании коммерческой экстерьерной архитектурной визуализации
Обучение длится 4 недели и состоит из изучения принципов работы нейросети, её инструментов, возможностей, а главное — создания пайплайна под свой собственный запрос с участием кураторов и нашей поддержкой
Программа курса
Старт
- С чего начать?
- Основные ссылки
1 неделя. Введение
Расскажем, какие бывают нейросети и по какому принципу они работают, совместными усилиями установим Invoke на ПК и поделимся дополнительными источниками по работе с нейросетями.
1.1 Что такое нейросети и как их можно использовать?
1.2 Почему Stable Diffusion и Invoke?
1.3 Установка Invoke на ПК
1.4 Установка основных дополнений для начала работы
1.5 Подборка ресурсов для более близкого знакомства с ИИ
1.6 Бонус! Основы композиции в архитектурной визуализации
1.1 Что такое нейросети и как их можно использовать?
1.2 Почему Stable Diffusion и Invoke?
1.3 Установка Invoke на ПК
1.4 Установка основных дополнений для начала работы
1.5 Подборка ресурсов для более близкого знакомства с ИИ
1.6 Бонус! Основы композиции в архитектурной визуализации
2 неделя. Погружение
В этом блоке мы познакомимся с интерфейсом программы, начнем оперировать базовыми инструментами генерации, найдем с нейросетью общий язык и освоим генерацию по тексту (промпту) и изображению.
2.0 Сценарии применения Invoke
2.1 Обзор интерфейса Invoke и его основные настройки
2.2 Генерация изображения по текстовому описанию (промпту)
2.3 Дополнительные инструменты генерации в Invoke
2.4 Генерация по изображению, освоение IP-adapter-а
2.0 Сценарии применения Invoke
2.1 Обзор интерфейса Invoke и его основные настройки
2.2 Генерация изображения по текстовому описанию (промпту)
2.3 Дополнительные инструменты генерации в Invoke
2.4 Генерация по изображению, освоение IP-adapter-а
3 неделя. Освоение
В рамках этой недели мы научимся контролировать результат генерации, увеличивать разрешение изображения и преображать эскизы в полноценную визуализацию — и всё это при помощи инструментов в Invoke!
3.1 Что такое ControlNet и зачем он нужен?
3.2 Начало работы с ControlNet. Сохранение исходного изображения на генерации
3.3 Контроль генерации людей на изображении
3.4 Upscale в Invoke. Увеличение разрешения изображения
3.5 Альтернативные инструменты upscale изображения в нейросети
3.1 Что такое ControlNet и зачем он нужен?
3.2 Начало работы с ControlNet. Сохранение исходного изображения на генерации
3.3 Контроль генерации людей на изображении
3.4 Upscale в Invoke. Увеличение разрешения изображения
3.5 Альтернативные инструменты upscale изображения в нейросети
4 неделя. Применение
Протестируем все умения на готовом пайплайне и научимся пользоваться дополнительными сервисами для ускорения и упрощения работы
Финальная работа
Заполните форму ниже, чтобы мы сообщили вам о ближайшей дате запуска следующего потока курса по работе в нейросети для архитекторов и визуализаторов, как только она станет известна
остались вопросы?
задайте их куратору курса
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности