生成AIクリエイティブ,AICU3 Details
カリキュラム内容のご紹介
- SECTION 01
講義紹介「ComfyUIマスター：カスタムノードとアプリ開発」
01. 講座紹介「ComfyUIマスター：カスタムノードとアプリ開発」- 本講座のゴール設定概要 - 講師紹介
02. 本講座で獲得できること、今後の価値- 制御性の高い画像生成の習得 - システム開発への応用
- SECTION 02
環境設定と基本ワークフロー
03. Google Colabを使った環境構築- Googleアカウント作成（Pay As Go） - Google ColabでのComfyUIの起動 - 作業終了時のランタイムの扱い
04. AWSを使った環境構築- AWSアカウント作成 - BedrockでのGPUサーバー構築 - AWSでのComfyUIの起動 - AWSのインスタンス終了方法
05. ComfyUI Manager- ComfyUI Managerとは？ - ComfyUI Managerの各機能の解説
06. ワークフローとは- SD1.5、SDXLを使った基本操作 - ワークフローの基礎 - 標準ワークフローの説明と実行
- SECTION 03
text2imageとカスタムノードの導入
07. 各種モデル選択とtext2imageの基本- SDXLとは説明 - SDXLの主要モデルの解説 - SDXLのtext2imageの基礎
08. text2image応用：プロンプトを極める- プロンプトの基本文法 - Combine, Concatでの複数CLIP接続 - 複数人物の同時制御
09. カスタムノードの導入- ComfyUI Managerでのカスタムノードの導入方法 - 便利なカスタムノードの紹介（ComfyUI-Custom-Scripts、Efficiency Nodes for ComfyUI）
- SECTION 04
image2image
10. image2imageの導入- i2iとは - image2imageのノードを組む - inpaintの基本 - Outpaint
11. image2imageの応用- inpaintの応用 - 髪型を変える - 人間をオブジェクト検出して削除 - i2iを使う上での注意：倫理面
- SECTION 05
ControlNet
12. ControlNetの導入- ControlNetとは - ControlNetのワークフローを構築する - ControlNetで画像を生成する
13. ControlNetの応用：様々なプリプロセッサの活用- イラストを実写に変換 - CN応用: 画像を高解像度化 - 部屋の構造を再利用
14. ControlNetの応用：IPAdapter- IPAdapterでファッションを多様化 - スタイルの活用 - 自然物からのファッションへの活用
- SECTION 06
LoRA
15. LoRAの導入- LoRAの原理 - LoRAを利用するワークフローを構築する - LoRAで画像を生成する
16. LoRAの生成と機械学習の活用- SDXLでLoRAを作成する - LoRAを作成する環境の設定、準備、作成、評価
- SECTION 07
FLUX API
17. FLUXとは- FLUXとBFLの説明 - ライセンスの説明 - Replicateとfalの解説
18. FLUX APIを使った画像生成- falでのFLUX APIの種類と各APIの機能の説明 - fal APIを使ったFLUXの画像生成の実行（t2i, controlnet, lora）
19. FLUX LoRA作成- falでのLoRA作成
- SECTION 08
ComfyUI アプリケーション開発
20. 動画への応用- AnimateDiff Evolved - text2video - プロフェッショナルなVFXへの応用事例の紹介
21. 画像生成APIとしての利用- ComfyUI APIの説明 - ComfyUI公式が配布しているPythonスクリプトを用いたAPI利用の解説
22. チャットボットの開発- ComfyUI APIを利用した画像生成チャットボットの開発
- SECTION 09
まとめ
23. ライセンス・倫理- AIリスクマネジメントとアセスメント - 経産省ガイドラインの理解、クライアントとの契約 - 画像生成AIクリエイター仕草（v.1.0）
24. ボーナストラック- 全体を振り返り - おまけ内容