AI Design Course: ComfyUI с нуля (LoRA, ControlNet, маски и автоматизация через Gemini)

Описание

Показываю, как собрать нормальный workflow в ComfyUI: от базовой генерации до LoRA, Subgraph, структурного prompt, Gemini-референсов, ControlNet, Depth Anything и масок.

Это практический урок на русском для тех, кто хочет перестать бояться нод и начать собирать свои AI-workflow для генерации изображений.

Внутри урока:
базовая схема ComfyUI с KSampler, Seed, Steps, CFG, Sampler и Scheduler;
подключение VAEDecode, Load VAE и модели Qwen;
зачем нужна LoRA и как она ускоряет генерацию;
как навести порядок через Subgraph;
как собирать структурный prompt через Text Concatenate;
как использовать Gemini и референсы для вариантов одежды;
как работает String Selector для автоматического перебора вариантов;
чем полезны готовые templates для image-to-image;
как использовать ControlNet, Canny и Depth Anything;
как точечно редактировать картинку через маски.

Таймкоды:
00:00 - Введение: что соберем в ComfyUI
00:25 - Базовая модель и текстовый энкодер
00:48 - KSampler, conditioning и latent image
01:47 - Параметры сэмплера: seed, steps, CFG, sampler и scheduler
03:16 - Получение результата генерации: Latent, VAEDecode и Load VAE
04:08 - Первая генерация и настройка steps
04:42 - LoRA: что это, зачем нужна и как подключается
06:12 - Subgraph: уборка workflow
07:03 - Структурный prompt и Text Concatenate
08:41 - Автоматизация вариантов одежды через Gemini
10:38 - String Selector и запуск нескольких генераций подряд
12:11 - От text-to-image к image-to-image и готовым templates
13:37 - ControlNet, Canny и Depth Anything
16:02 - Маски и точечное редактирование
16:55 - Итоги и домашнее задание