Search Input

‌
‌

기본부터 꼼꼼하게 배우는 5가지 AI 비주얼 영상 제작 프로세스

미디어 아티스트 오재원‌
‌
‌
ComfyUIAI영상제작
‌
‌

클래스 상세 정보

  • ‌
  • 입문~기초
  • 총 26회 7시간 40분
  • 한국어
  • -
  • 강의자료 포함
‌
‌
‌

1년 만에 돌아온 화제의 챌린지
강의료 100% 전액 환급 도전!

1년 만에 돌아온 화제의 챌린지
강의료 100% 전액 환급 도전!
EVENT12.10 - 12.17

미디어아티스트 오재원 Details

커리큘럼
커리큘럼

커리큘럼을 보여드려요

  • SECTION 01
    생성형 AI 기술과 강의 목표 소개
    kr-ai-ohjaewon-curri-sec01.webp

    • 영상 업계에서의 생성형 AI 사용 현황 및 실무 협업 사례1. 생산성 측면에서의 생성형 AI 활용 2. 비주얼 프로그래밍 측면에서의 생성형 AI 활용 3. 다양한 실무 협업 사례

    • ComfyUI를 사용해야 하는 이유와 강의 목표1. ComfyUI란? 2. ComfyUI의 특장점, 워크플로 3. ComfyUI 실무 활용 사례 4. 공부할 수 있는 오픈소스 커뮤니티

  • SECTION 02
    영상 제작을 위한 ComfyUI 기초 입문
    kr-ai-ohjaewon-curri-sec02.webp

    • ComfyUI 기본 사용법 및 세팅1. Comfy UI 설치법 2. Comfy UI Management 설치법 3. 필요한 하드웨어의 최소 사양 알아보기

    • Checkpoint와 Lora 모델 설명1. Checkpoint란? 2. Lora란? 3. SD1.5와 SDXL 모델의 차이 3. 나만의 Lora 학습 방법 소개

    • 컨트롤넷 설명 및 사용법 기초1. 컨트롤넷이란? 컨트롤넷의 기본 원리 2. 컨트롤넷의 모델 종류 : LineArt, Canny, Depth, OpenPose, SoftEdge 등 3. 컨트롤넷 모델별 활용 예시

    • IPAdapter와 Clip Vision의 기능 및 사용법1. IPAdapter란? 2. IPAdapter 사용 시 정확도 향상 예시 3. Clip Vision이란?

    • Upscaler Model 설명 및 사용법1. Upscale이란? 2. 자주 사용되는 딥러닝 아키텍처 소개 : SRCNN, SRGAN 등 3. 실제 이미지로 Upscaler 모델 사용해 보기

    • KSampler란?1. Ksampler 소개 2. CGF Scale이란? 3. Sampling Method에 따른 품질 변화 알아보기 4. 워크플로 세팅 마무리 및 최적화하기

  • SECTION 03
    AI 영상 제작의 기초 : 텍스트만으로 모션 포스터 제작하기
    kr-ai-ohjaewon-curri-sec03.webp

    • 텍스트로 이미지 생성하기1. 프롬프트 엔지니어링이란? 2. 선택한 모델에 적합한 프롬프트 찾기 3. 프롬프트로 이미지 만들기

    • AnimateDiff 설명 및 모델 사용 노하우1. AnimateDiff 모델이란? 2. GAN과 VAE 설명

    • 텍스트로 생성된 이미지로 움직이는 영상 만들기1. AnimateDiff 모델 선택 2. LCM 모델이란? 2. LCM 모델을 통해 움직이는 영상 제작하기

  • SECTION 04
    뮤직비디오 스타일 전이 영상 제작
    kr-ai-ohjaewon-curri-sec04.webp

    • 비디오 푸티지를 노드에 세팅하기1. 스타일 전이에 유리한 푸티지의 조건은? 2. 최대 용량 제한에 따른 클립 수정법 3. 스타일 전이를 위해 훈련된 모델 서치하기

    • Prompt Scheduling이란?1. Prompt Scheduling이란? 2. PRE TEXT와 APP TEXT 설정 3. Prompt Scheduling 세팅하기

    • Film VFI와 Upscale 후처리를 적용해 시네마틱 영상 만들기1. VFI(프레임 보간 기술)이란? 2. FILM VFI 모델 연결 및 적용 3. Upscaler 모델 서치 4. Upsclaer 모델 적용

    • 스타일 전이 영상 제작 및 모델 찾기 노하우1. 사전 훈련된 모델 탐색하기(CivitAI) 2. 호환 가능한 데이터셋인지 확인하기 3. 모델 파인튜닝 및 커스터마이징 4. Lora 설정하기 5. 영상 제작 실전

  • SECTION 05
    3D 툴을 활용하여 내가 원하는 구도의 실무 영상 제작하기
    kr-ai-ohjaewon-curri-sec05.webp

    • 블렌더 기초

    • 블렌더 3D로 스케치 영상 만들기1. Blender 3D로 제품 광고 영상 제작해 보기 2. Blender 3D 내부 간단한 파티클 시뮬레이션 구현해 보기 3. ComfyUI에서 스타일 전이가 잘 나오기 위한 TIP

    • 제작된 영상의 컨트롤넷 - Depth 맵 활용해 보기1. 렌더링된 스케치 영상에서 Depth Map 활용하기 2. Depth Map 강도 조절 방법 3. Depth Map을 통한 샘플 키비주얼 렌더링

    • 영상 출력 세팅 및 Prompt Scheduling 적용1. 해상도 설정 및 영상 출력 2. 디테일을 위한 샘플값 및 CGF Scale 수정 3. Prompt Scheduling 적용하기

  • SECTION 06
    다중 컨트롤넷을 활용한 세밀한 제어 설정
    kr-ai-ohjaewon-curri-sec06.webp

    • Face 영상 푸티지 : 컨트롤넷 - OpenPose를 활용한 영상 제작1. ControlNet OpenPose란? 2. 영상 셋업 3. 다양한 스타일로 스타일 전이 해보기 : Realistic, Stylized

    • 춤추는 전신 영상 푸티지 : 여러 가지 컨트롤넷 적용1. Multiple ControlNet 세팅 2. OpenPose를 통해 영상 내 포즈 데이터 수집하기 3. 인물을 인식하는 다중 컨트롤넷 제작법

  • SECTION 07
    더 빠르고 더 효율적인 영상 생산 노하우
    kr-ai-ohjaewon-curri-sec07.webp

    • 마스크를 활용한 이미지 기반 모델 영상1. 이미지 기반 모델을 활용한 영상 제작법 2. MASK 영상 제작

    • AnimateDiff Lora란?1. AnimateLora란? 2. 다양한 Animate Lora 적용해 보기

    • IPAdapter 설정 및 영상 출력과 마무리 후보정1. IPAdapter 설정법 2. Model에 적합한 이미지 적용하기 3. Looping 설정하기 4. Film VFI, Upscaler 적용하기

  • SECTION 08
    강의를 마치며
    kr-ai-ohjaewon-curri-sec08.webp

    • 영상 업계에서 생성형 인공지능의 방향성 및 인사이트1. 생성형 AI 기술의 사용 방향 2. 업계의 미래 및 동향 : 인터렉티브 분야에서의 생성형 AI 3. 미래의 디자이너를 위한 역량

    • 생성형 인공지능 디자인 학습 노하우1. 학습에 유용한 사이트 소개 2. 디자이너가 갖추어야 할 시각과 마인드셋 3. 생산성 VS. 희소성

추천 클래스

유의사항

* 본 상품은 동영상 형태의 강의를 수강 하는 상품입니다.(ASSET상품 제외) * 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다. * 사전 예약 강의의 경우, 강의 영상은 공개 일정에 따라 순차적으로 제작되어 오픈되며, 1차 영상 공개일이 수강시작일이 됩니다. * 수강 신청 및 결제를 완료하시면, 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다. 총 학습기간: – 정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 10일, 무료 수강 기간은 11일부터 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다. – 수강시작일: 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정되며, 결제를 완료하시면 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다. (사전 예약 강의는 1차 강의 오픈일) – 콜로소의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.
회사의 환불정책은 다음과 같습니다.
  • 가. 결제 후 파일 공개 전(강의 영상 공개 전)환불을 요청하시면 전액 환불이 가능합니다.
  • 나. 결제일로부터 7일 이내 및 3개 미만의 파일을 이용하신 경우 환불을 요청하시면 전액 환불이 가능합니다.
  • 다. 결제일로부터 7일 이내 3개 이상의 파일을 이용하신 경우 환불을 요청하시면 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액을 환불해드립니다.
  • 라. 결제일로부터 7일 초과 10일 이내 및 3개 미만의 파일을 이용하신 경우 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액을 환불해드립니다.
  • 마. 결제일로부터 7일 초과 10일 이내 및 3개 이상의 파일을 이용하신 경우 환불 가능 금액이 없습니다.
  • 바. 결제일로부터 10일 초과 시 환불 가능 금액이 없습니다.
  • 사. 환불 금액 확인 후 실제 환불이 이루어지기 전 추가적으로 강의 영상 파일 또는 강의 자료 파일을 이용한 상황이 확인되면 환불 가능 금액은 달라질 수 있습니다.
  • 아. 평생 시청 수강권의 경우 수강 일수에 제한이 없으나, 기간 선택 수강권은 구매 시점에 선택하신 기간에 해당하는 일 수만큼 수강이 가능하며, 일시 정지 및 기간 연장이 불가합니다.
  • 자. 기간 선택 수강권은 평생 시청 수강권으로 전환이 불가합니다.
  • 차. 1:1 코칭권의 경우 결제일로부터 10일까지 전액 환불이 가능하며, 결제일로부터 10일 초과시, 사용 여부에 관계없이 환불 가능 금액이 없습니다.
결제 기준일
이용 파일 개수
환불률
결제 후 파일 공개 전
없음
100%
결제일로부터 7일 이내
3개 미만
100%
결제일로부터 7일 이내
3개 이상
50%
결제일로부터 7일 초과 10일 이내
3개 미만
50%
결제일로부터 7일 초과 10일 이내
3개 이상
0%
결제일로부터 10일 초과
무관
0%
- 본 제품을 재판매, 재배포, 도용, 양도하는 등의 행위는 불가능 합니다. - 본 제품에서 추출된 이미지, 단순 보정 이미지는 양도,배포, 판매가 불가능합니다. - 무형 상품의 특성상, 영상을 1개라도 시청 또는 강의자료 다운로드를 1개라도 받은 제품은 환불이 100% 불가합니다. - 본 제품은 결제 완료 직후 [나의 강의장] > [수강하기] > [강의자료]로 확인 가능합니다
- 이용방법 : 본인의 포트폴리오 결과물 및 질문 최대 3개를 보내주시면 21일(영업일 기준) 이내로 피드백을 제공합니다. - 이용기한 : 결제일로부터 90일 이내 (이후 사용 여부에 관계 없이 이용권 소멸) *얼리버드(사전판매)로 구매하셨을 경우, 강의 영상 최초공개일이 수강시작일로 간주됩니다. - 제출방식 : feedback@coloso.co.kr 로 [이름 / 콜로소 ID / 휴대폰번호]를 적고, [포트폴리오 파일]을 첨부해 보내주세요. - 유의사항 : 코칭권 별 최대 질문 수, 제출 방식이 상이 할 수 있으니 자세한 내역은 코칭권 안내 섹션을 확인해주세요.
* 강의 영상 공개일, 커리큘럼의 이미지·내용 등은 예고 없이 변경될 수 있습니다. [사용기기 대수 제한] 하나의 계정당 수강 가능한 기기+브라우저 수량을 3개로 제한하며, 핸드폰 변경 등과 같은 사유로 등록된 사용 기기+브라우저를 변경하고 싶으실 경우 help@coloso.co.kr로 문의주시면 연 1회에 한하여 기존 등록된 내역 삭제 드리도록 하겠습니다. (등록하실 첫 3개의 기기+브라우저는 강의장 접속과 동시에 자동 등록됩니다.) [동시 접속 제한] 동일한 아이디로 2대 이상의 디바이스에서 서비스를 동시에 이용하거나 서비스 이용 중 복제프로그램을 실행하는 경우 또는 녹화를 하는 경우 영상 재생이 자동으로 정지됩니다. [기타 사항] - 콜로소는 환불 시 금융거래수수료, 제세공과금 등을 공제할 수 있습니다. - 콜로소는 고객이 이용약관, 관련 법령 등을 위반한 경우 이용약관 및 관련 법령에 따라 환불을 거부할 수 있습니다. - 회원이 다음과 같은 행위 등으로 ‘사이트’의 업무를 방해하는 경우 ‘회사’는 회원자격을 제한 및 정지시킬 수 있습니다. ① ‘사이트’를 통해 ‘상품 등’을 구매한 후 정당한 이유 없이 상습 또는 반복적으로 취소∙반품하여 ‘회사’의 업무를 방해하는 경우 ② ‘사이트’를 통해 구입한 ‘상품 등’에 특별한 하자가 없는데도 불구하고 일부 사용 후 상습적인 취소∙전부 또는 일부 반품 등으로 ‘회사’의 업무를 방해하는 경우