Добрый день! Нет, пока генерация видео не достигла нормального качества, увы.

Спасибо большое за развёрнутый комментарий, но позволю себе не согласиться со многими претензиями, которые были высказаны тут. =: ) Будет тоже «многабукаф».

>>> «Мне кажется, что Live Classes у Антона Мартынова по нейросетям намного интереснее, чем «лекции» на курсе.»
— Это особенно странно, потому что занятия на курсе являются дополненными лекциями с LiveClasses

>>> Так что обзор их необходимо было сделать хотя бы по лекции на звук и видео для того, что бы можно было потом понимать за какими следить и что можно уже использовать.
— Обзор можно сделать, но, например, по качеству работа с видео пока находится неприемлемом уровне. Какой смысл говорить про видео, если его нельзя ПОКА никуда толком использовать, кроме как сделать ролик и всем говорить «Смотрите, сделано при помощи AI» (и это будет его единственное достоинство). Я считаю, что надо сосредотачиваться на том, что может уже работать, а не распыляться во все стороны. Так-то направлений у нейросетей существует превеликое множество, но надо ж с чего-то начинать! И лучше начинать с простого, понятного и имеющего практическую ценность. Потом уже можно изучать и всё остальное.

>>> На курсе не рассматривались аспекты прикладного использования нейросетей для
>>> - создание логотипов
— Неправда. Это было в ДЗ.

>>> - создание карточек товаров для маркетплейсов
>>> - создание мокапов
— Кто ж мешал это сделать? =: ) Карточки для маркетплейсов ничем принципиально не отличаются от тех ДЗ, которые давались к выполнению, например, они практически идентичны каталогу, который был в ДЗ. Как по мне, это какая-то придирка.

>>> - написания книги / сценария и создания к этом иллюстраций/раскадровки
— Это ж какой курс-то должен быть по времени! =: ) Поймите меня правильно, я не против того, чтобы вы посещали его полгода или даже год, я только за! =: ) Но, боюсь, это будет слишком монструозно. Но за посказку — спасибо.

>>> - адаптации сгенерированных изображений для печати
— Это не в курс по AI, это к Журавлёву, на допечатную подготовку. Насколько я знаю, у него есть такие материалы и он охотно вас этому обучит. К AI это не имеет отношения, увы. Курс и так довольно сильно перегружен, как по мне.

>>> Учитывая, что в ProfileSchool есть курсы по Davinci Resolve и Fusion, а эти программы требует для корректно работы минимум 8 гигов памяти на видеокарте. А это уже приемлемо для закуска Automatic1111 на локально компе, к тому же есть сервисы. которые предоставляют услуги для подобных процессов (хард с мошной видеокартой), так же есть Google Collab.
— Полагаю, что у тех, кто хочет учиться Davinci Resolve и Fusion нет альтернативы и им приходится вкладываться в железо. У пользователей нейросетей есть такая альтернатива и мы выбрали её, я подробно объяснял почему и как. 8Gb VRAM — это ещё не всё. Нужная хорошая плата, уровня 30хх или 40хх. Нужно довольно много оперативной памяти. Стоимость такого компьютера получается довольно большой. И, главное, не очень понятно — ЗАЧЕМ? Если есть рабочая альтернатива в виде SD в Leonardo или если есть Midjourney. Сидеть и ждать по несколько минут на генерацию — зачем? Чтобы что?.. Сервисы по запуску SD удалённо есть, но там и стоимость кусается — в хорошем конфиге это примерно $2 в час. И часики тикают, вне зависимости от того, генерите вы изображения, или просто сидите и чахнете над промтом. Мне думается, что пока это слишком дорого. Для понимания того, как составляется промпт, для общего представления работы с генеративными сетями выбранных инструментов более чем достаточно. Промпт в SD принципиально не отличается по строению от промпта в Leonardo (ибо там тот же SD внутри).

>>> Для установки Automatic1111 на локальный комп не надо быть знатоком IT, так как есть портабельные сборки – которые надо только распаковать и запустить.
— Установите. Никаких ограничений по тому, где вы будете выполнять ДЗ на этом курсе нет. Никто не против того, чтобы вы поставили себе Automatic1111 на локальный комп и работали с ним. Почему же вы этого не сделали, что вас остановило? А если сделали, то почему тут это выглядит как претензия?

>>> Преподавать нейросети «академическим» способом – читать лекции вообще как-то странно, так как каждый день в этой сфере происходит что-то новое.
— За время проведения курса появилось несколько нововведений в нейросетях, которые мы изучали. Вся информация о них была оперативно добавлена в лекции, так что ученики не упустили ни одной новинки. Но у меня тут другой вопрос: не очень понятно, какой формат вы предлагаете? Если не лекции, то что? =: )

>>> Для меня важно, что бы препод был не только классным преподом, действующим практиком, но и экспертов в этой области.
— Я уже сделал не один проект с применением AI-технологий, по некоторым из них даже записаны LC. Куда уж ещё экспертнее! Или надо академические статьи писать? Или мне надо работать в OpenAI? Что будет для вас показателем «экспертности»?

>>> Совершенно непонятно с какой точки зрения это делать. Писать подробный бизнес-план, описывать только свою роль в этом проекте или в принципе – творческую часть?
— Этот вопрос очень много обсуждался, он разжёван-пережёван был, хотя, не скрою, по началу он вызвал много вопросов. Да, тут ещё будем уточнять формулировки. Но! На курсе есть огромное количество инструментов обратной связи: можно задавать вопросы прямо в личном кабинете, можно писать в ТГ-канал, можно спрашивать на онлайн-занятиях... Если что-то непонятно, то почему вы не спросили? Очень жаль, что вы не воспользовались ВСЕМИ преимуществами обучения.

>>> По пп. 6 и 7 — принимается, обзоры можно будет добавить.

То есть, по сути, резюмируем: сделать дополнительные обзоры на аналоги используемых нами нейросетей, чётче описать ДЗ (показать ещё раз где можно задавать вопросы), и... я что-то упустил? =: ) Вроде всё. Automatic1111 пока не трогаем, к сборкам указанного выше вами персонажа есть много претензий в Сети, форумы полнятся сообщениями «у меня не заработало/не запустилось/не подключается» и так далее. Поэтому все истории про «нажал одну кнопку и всё заработало» — это из области «выдавать желаемое за действительное». По SD будут материалы непременно. Но, не в этом курсе, полагаю.

Андрей, спасибо за ваш развернутый отзыв, некоторые его пункты мы возьмем на вооружение для улучшения этого курса и развития направления нейросетей в Profile. Данный курс первый в линейке запланированных курсов и сейчас уже готовим к анонсу еще два курса – "Нейросети для фотографа" и "Нейросети для музыкального творчества". В будущем, когда технологии станут более совершенными мы планируем еще запустить курс по нейросетям для видео и моушн-дизайна.

Нужно также понимать, что данный курс первый, начальный (соответствует базовому уровню), задача стояла не переусложнить его и сделать его доступным для всех участников обучения. Большую часть пожеланий, которые вы написали будут реализованы в других новых курса, которые сейчас в разработке. Следите за анонсам!

Добрый день! Курс (любой, не только этот) предназначен для освоения инструментов, понимания как ими пользоваться, но не для решения конкретной задачи (коих у разных пользователей может быть очень много). Если отвечать на поставленные вами вопросы, то:

1. Вы можете настроить ChatGPT, чтобы он создавал вам подробные промпты для генерации нужных вам сеттингов, персонажей, действий и всего, что вам нужно. Вряд ли это будет очень просто, но сделать можно. В рамках курса будут обсуждаться подобные задачи (не конкретно эта, хотя и её тоже можно взять за основу, почему бы и нет).

2. Проблема гораздо сложнее, чем в вопросах п.1 и п.3. Поскольку любая генерация — это вопрос вероятностный, то нейросети будут делать вам всегда немного разные вещи, даже при наличии чёткого референса. Решается несколькими способами:
— подробным описанием объекта, чтобы было меньше возможностей для нейросети сделать что-то уникальное;
— подбором/генерацией референсов, которые нейросеть будет учитывать при последующей генерации;
— тренировкой своих моделей (условно), которые будут давать вам более консистентный/воспроизводимый результат.
В идеале — задействовать всё выше перечисленное. Про все эти пункты мы будем говорить, но реализация в рамках курса будет на вас.

3. Это не страшно, нейросети вполне умеют «выдумывать» несуществующие вещи. Вопрос правильного направления, которое должны задавать вы сами.

Вывод — задачу можно решить. Курс может дать вам инструментарий и понимание как им пользоваться для поставленной задачи. Но курс не даст вам готового решения вашей задачи, его придётся вам находить самому, опираясь на знания из курса.

Спасибо за вопрос! Давайте в нескольких пунктах я расскажу, почему мы выбрали такое решение:

— Во-первых, Automatic1111 не может заменить ChatGPT и текстовые модели, про которые тоже будет много говориться. Вообще, если рассмотреть необходимые инструменты, то из них только Midjourney является «дискуссионной». ChatGPT 4 + DALL-E пока заменить нечем, Leonardo.ai может использоваться условно-бесплатно (в день они дают по 150 монеток, на которые можно сгенерить 10-15 хороших полноценных картинок или большее количество «пристрелочных»), Photoshop + генеративные инструменты пока тоже не могут замены Automatic1111 со Stable Diffusion и всеми необходимыми плагинами.

— Во-вторых, локальное использование Stable Diffusion предполагает наличие мощного компьютера с хорошей видеокартой. Стоимость такого оборудования не позволяет считать использование SD «бесплатным». По факту, это использование может оказаться ощутимо более затратным, чем оформление платных подписок.

— В-третьих, установка и наладка Automatic1111 (или его аналогов) со Stable Diffusion и дополнительным «обвесом» вполне может потребовать недюжинных навыков в области IT. Разнообразные проблемы со сборками, установщиками, драйверами, версиями и прочим, чем забиты форумы любителей SD, совершенно точно помешают обучению и усвоению материала. К сожалению, у нас нет возможностей каждому ученику помогать в установке и наладке Automatic1111 или его аналогов. В то время как онлайн-решения для работы требуют только регистрации, после которой уже можно начинать генерировать изображения.

— В-четвёртых, мы считаем, что студент должен знать разные альтернативные инструменты, не фокусироваться только на одном, пусть и очень хорошем. К тому же, у каждого инструмента есть свои сильные стороны. Например, качество генерации от MJ пока выглядит лидирующим, SD может приблизиться к нему только путём использования довольно большого количества примочек, лор и улучшайзеров. Или способности к улучшению изображений в Magnific.ai пока недостижимы другими инструментами. Или такого понимания промптов, как в DALL-E, пока нет ни у какой из аналогичных нейросетей.

— В-пятых, людей, которые подробно и довольно качественно рассказывают про работу в SD довольно много. Если же студент захочет (и у него будет возможность использовать SD локально), то научиться самостоятельно использовать SD ему не составит никакого труда.

Вот это основные причины, которые побудили нас использовать такую модель обучения.