Стив Ласмин
Стив Ласмин — фотограф, ретушёр, преподаватель и разработчик инструментов для ComfyUI.
Школа о преподавателе
За его плечами более шести лет преподавания фотографии, Photoshop и обработки изображений в Фотошколе Михаила Панина, собственная студия Photo Eclipse и коммерческие съёмки для Leroy Merlin, BenQ, Paul Mitchell, «Бронницкого Ювелира», Дмитрия Куклачёва, Галины Васильевой и других клиентов.
В нейросети Стив пришёл не со стороны программирования, а со стороны профессиональной работы с изображением. Он хорошо понимает, как должна выглядеть качественная картинка, как устроена ретушь, как работают коммерческие задачи и почему для фотографов, дизайнеров и визуальных специалистов важно не просто «получить красивый результат», а контролировать процесс.
Сегодня Стив активно работает с ComfyUI, современными локальными моделями и визуальными workflow. На своём YouTube-канале он разбирает Flux, Krea, Qwen, Z-Image, Sage Attention и другие актуальные инструменты, показывает установку, настройку, оптимизацию и реальные сценарии применения ComfyUI.
Отдельная часть его работы — разработка собственных инструментов для ComfyUI. На GitHub и в Comfy Registry Стив публикует кастомные ноды, которые помогают автоматизировать работу, управлять памятью, переключать входы, рассчитывать разрешение, загружать последовательности изображений и сохранять техническую информацию о генерациях. Это важное отличие: он не только использует ComfyUI, но и сам участвует в развитии его экосистемы.
Как преподаватель Стив делает акцент не на заучивании кнопок, а на понимании логики. Его подход — разобрать сложный workflow на части, проследить путь данных от модели и промпта до финальной картинки, а затем собрать процесс заново уже осознанно. На занятиях студенты работают не с абстрактной теорией, а с практическими схемами, которые можно применять для генерации, ретуши, реставрации, нейро-фотосессий, апскейла, каталогов и других визуальных задач.
В нейросети Стив пришёл не со стороны программирования, а со стороны профессиональной работы с изображением. Он хорошо понимает, как должна выглядеть качественная картинка, как устроена ретушь, как работают коммерческие задачи и почему для фотографов, дизайнеров и визуальных специалистов важно не просто «получить красивый результат», а контролировать процесс.
Сегодня Стив активно работает с ComfyUI, современными локальными моделями и визуальными workflow. На своём YouTube-канале он разбирает Flux, Krea, Qwen, Z-Image, Sage Attention и другие актуальные инструменты, показывает установку, настройку, оптимизацию и реальные сценарии применения ComfyUI.
Отдельная часть его работы — разработка собственных инструментов для ComfyUI. На GitHub и в Comfy Registry Стив публикует кастомные ноды, которые помогают автоматизировать работу, управлять памятью, переключать входы, рассчитывать разрешение, загружать последовательности изображений и сохранять техническую информацию о генерациях. Это важное отличие: он не только использует ComfyUI, но и сам участвует в развитии его экосистемы.
Как преподаватель Стив делает акцент не на заучивании кнопок, а на понимании логики. Его подход — разобрать сложный workflow на части, проследить путь данных от модели и промпта до финальной картинки, а затем собрать процесс заново уже осознанно. На занятиях студенты работают не с абстрактной теорией, а с практическими схемами, которые можно применять для генерации, ретуши, реставрации, нейро-фотосессий, апскейла, каталогов и других визуальных задач.
Преподаватель о себе
Я пришёл в AI не как программист, а как человек, который много лет работает с изображениями. Я фотограф, ретушёр и преподаватель. Я знаю, как выглядит хорошая картинка, как устроена профессиональная обработка и какие задачи возникают в реальном визуальном продакшене. Поэтому для меня нейросети — это не магия и не игрушка, а новый рабочий инструмент.
Мой путь начался с фотографии. Я много снимал, ретушировал, работал с клиентами, преподавал Photoshop и фотографию, вёл очные мастер-классы, сотрудничал с брендами и командами, где качество изображения было обязательным условием. Позже я увидел, как быстро развиваются нейросети, и понял: это следующий этап в работе с визуалом.
ComfyUI сначала может выглядеть пугающе: ноды, модели, параметры. Но для меня это понятная система, а не хаос. Это профессиональный инструмент в другой логике. Когда вы понимаете, как проходит поток данных, вы перестаёте зависеть от готовых кнопок и начинаете собирать процесс под себя.
Мой метод преподавания — «разобрать и собрать обратно». Мы не просто используем готовые шаблоны, а разбираем, как устроен workflow: зачем нужна каждая нода, как модель получает данные и почему получается тот или иной результат. После этого студент может не только повторить процесс, но и адаптировать его.
Я стараюсь объяснять сложные вещи простым языком — через образы и практику. Латентное пространство можно представить как цифровой пластилин, VAE — как фотолабораторию, workflow — как производственную цепочку. Главное — не бояться технологии и не останавливаться на ошибках.
Мои студенты — это фотографы, дизайнеры, ретушёры и монтажёры, которые уже пробовали нейросети, но хотят понять их глубже и выйти за рамки готовых сервисов. Им важно научиться собирать свои workflow и использовать AI осознанно.
За десять недель курса и месяц практики можно выйти на уровень уверенной работы с прикладными задачами: генерацией, ретушью, реставрацией, апскейлом и другими сценариями. Глубокий экспертный уровень требует времени, но цель курса — дать независимость, понимание и уверенность в работе с инструментом.
Мой путь начался с фотографии. Я много снимал, ретушировал, работал с клиентами, преподавал Photoshop и фотографию, вёл очные мастер-классы, сотрудничал с брендами и командами, где качество изображения было обязательным условием. Позже я увидел, как быстро развиваются нейросети, и понял: это следующий этап в работе с визуалом.
ComfyUI сначала может выглядеть пугающе: ноды, модели, параметры. Но для меня это понятная система, а не хаос. Это профессиональный инструмент в другой логике. Когда вы понимаете, как проходит поток данных, вы перестаёте зависеть от готовых кнопок и начинаете собирать процесс под себя.
Мой метод преподавания — «разобрать и собрать обратно». Мы не просто используем готовые шаблоны, а разбираем, как устроен workflow: зачем нужна каждая нода, как модель получает данные и почему получается тот или иной результат. После этого студент может не только повторить процесс, но и адаптировать его.
Я стараюсь объяснять сложные вещи простым языком — через образы и практику. Латентное пространство можно представить как цифровой пластилин, VAE — как фотолабораторию, workflow — как производственную цепочку. Главное — не бояться технологии и не останавливаться на ошибках.
Мои студенты — это фотографы, дизайнеры, ретушёры и монтажёры, которые уже пробовали нейросети, но хотят понять их глубже и выйти за рамки готовых сервисов. Им важно научиться собирать свои workflow и использовать AI осознанно.
За десять недель курса и месяц практики можно выйти на уровень уверенной работы с прикладными задачами: генерацией, ретушью, реставрацией, апскейлом и другими сценариями. Глубокий экспертный уровень требует времени, но цель курса — дать независимость, понимание и уверенность в работе с инструментом.
Учиться у этого преподавателя
Запускайте нейросети локально и собирайте понятные схемы для генерации, ретуши, реставрации и автоматизации визуальных задач.
Скидка 30% для первых!
10 сентября — 12 ноября
ComfyUI: AI-продакшен у вас дома
Узнайте, как устроен ComfyUI, как работают локальные нейросети и подходит ли вам курс по созданию AI-workflow для визуального продакшена.
17 августа
Обзор курса ComfyUI: AI-продакшен у вас дома
Задать вопрос