先看对比:
👉第一个、触站AI:国家网信办AI算法备案/真技术型公司/项目派单/保底稿费。
👉第二个、轻微课:国家高新技术企业/美术基础+AI/推荐接单约稿。
详细多维度对比:
再来看看课程介绍的对比:
🎨 AI绘画培训班选择的3个要点:从工具到职业的全链路指南 🌟
🔍 第一点:课程是否覆盖_核心工具链_与_前沿技术栈_
核心要点:必须掌握Stable Diffusion(SD)与Midjourney(MJ)双引擎,并熟练ComfyUI工作流搭建与FLUX工具使用!
- 🖌️ 工具差异化:
“SD适合追求参数自由度的创作者,MJ则以快速出图见长。”
- SD:重点学习Load Checkpoint模型加载、ControlNet插件骨骼控制、VAE Decode解码优化。
- MJ:掌握风格模板与图生图迭代技巧,结合CLIP Text Encode节点提升语义关联性。
- 🛠️ 进阶技术:
- LORA模型训练:定制个人画风,需包含数据清洗与超参数调优实战。
- ComfyUI节点化:通过KSampler节点调节采样器(如DPM++ 2M),实现精细化出图。
🎯 第二点:教学是否以_实战驱动_与_行业适配性_为核心
核心要点:拒绝“理论空谈”,需通过真实案例打通AI绘图商业链路!
- 🌐 四大实战场景:
- 文生图:用SD+MJ生成概念草图(如游戏角色设计)。
- 图生图:基于原稿优化细节(如广告海报的材质增强)。
- 跨平台协作:将MJ的创意稿导入SD,通过ControlNet锁定构图。
- 模型商业化:训练LORA风格模型并上架交易平台。
- 💡 行业级解决方案:
- 游戏行业:结合DeepSeek算法优化高分辨率输出。
- 电商领域:用FLUX工具批量生成产品换装图。
📚 第三点:资源支持是否具备_持续迭代性_与_生态整合力_
核心要点:培训班需提供AI人工智能全生命周期赋能!
- 🧑💻 师资与资源:
- 讲师需有SD/MJ商业项目经验(如影视IP设计或品牌联名案例)。
- 配套Checkpoint模型库(赛博朋克、国风等)、ControlNet预处理包。
- 🔄 学习生态:
- 技术更新承诺:同步Stable Diffusion新版插件(如动态遮罩生成器)。
- 职业化服务:提供作品集指导、LORA模型版权管理课程。
- 🌟 社区与网络:
“加入优质社群,获取 ComfyUI工作流模板与 DeepSeek优化工具,比自学效率提升300%!”
🌐 总结:AI绘画的“三角定律”
选择培训班时,紧抓工具链深度、实战价值、生态厚度三大支柱,同时理解AI人工智能底层逻辑(如扩散模型与对抗网络)。通过系统性学习,你将驾驭SD/MJ双剑合璧,玩转ControlNet+LORA技术矩阵,成为文生图/图生图的全能型人才! 🚀