Khóa học bắt đầu từ nhập môn cơ bản, hướng dẫn từng bước phân tích quy trình làm việc cốt lõi của Flux từ văn bản sang hình ảnh, từ hình ảnh sang hình ảnh, giảng giải chi tiết logic kết nối nút ComfyUI và nguyên lý điều chỉnh tham số, giúp học viên hoàn toàn thoát khỏi tình trạng chỉ biết áp dụng mà không biết xây dựng. Trên cơ sở đó, bao quát toàn bộ các kỹ năng thiết yếu tần suất cao trong thiết kế thương mại: SUPIR siêu nét không mất chi tiết phóng to, mở rộng hình ảnh thông minh, vẽ lại cục bộ chính xác, AI làm sạch hình ảnh tối ưu chất lượng, BiRefNet Ultra V2 tách nền thông minh độ chính xác cao, giải quyết toàn diện các vấn đề thường gặp như hình ảnh mờ, bố cục thiếu sót, chi tiết lộn xộn, chủ thể lộn xộn.
Trong phần nâng cao sáng tạo thị giác, khóa học mở khóa nhiều cách chơi thương mại phổ biến: tự động tô màu bản vẽ nét chuyên nghiệp, chuyển ảnh người thật thành hoạt hình 3D một cú nhấp, tạo hàng loạt ba góc nhìn nhân vật IP blind box, phù hợp với sáng tác minh họa, thiết kế IP, sản xuất hình ảnh truyền thông tự động. Đồng thời giảng giải chuyên sâu quy trình làm việc cao cấp của tất cả các phiên bản Flux Kontext Max, Pro, Dev, thực hiện các thao tác nâng cao như vẽ lại cục bộ tinh tế, chuyển đổi phong cách hoạt hình 3D Pixar, phục hồi ảnh cũ độ nét cao, tạo nhanh ba góc nhìn nhân vật từ một góc nhìn.
Qua học tập hệ thống, học viên sẽ hoàn toàn nắm vững toàn bộ chuỗi công việc từ tạo hình ảnh cơ bản, tối ưu chất lượng và chỉnh sửa ảnh, chuyển đổi phong cách sáng tạo đến thiết kế nhân vật thương mại. Tất cả quy trình làm việc đều có thể lưu trực tiếp để tái sử dụng, xuất ảnh hàng loạt, hoàn hảo phù hợp với các tình huống sử dụng như sáng tác cá nhân, thị giác thương mại điện tử, nhận đơn thương mại, xây dựng IP. Sau khi nắm vững toàn bộ 14 bộ quy trình làm việc có thể tái sử dụng, có thể xuất ảnh hàng loạt hiệu quả cao, dễ dàng xây dựng hệ thống sản xuất hình ảnh AI thương mại riêng, đạt được bước nhảy vọt năng lực từ sử dụng công cụ thụ động sang chủ động thiết kế giải pháp.
💡 Gợi ý học tập:Nội dung hướng dẫn dựa trên thực tiễn ngành tại thời điểm phát hành, khuyến nghị khi học nên kết hợp với quy tắc mới nhất hiện tại của nền tảng.