| 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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