Нейросети для CG — обучение ИИ для 3D и 2D с нуля

10 участников

О чём курс

О чём курс

Евгение Вегера и Даниил Осипов разбирают применение нейросетей на этапах работы с 2D- и 3D-графикой: от поиска концепции до сборки сцены в Unreal Engine 5. Вы разработаете собственный процесс работы с ИИ для диорамы и подготовите проект для портфолио. Авторы рассматривают художественный контроль результата, технические ограничения инструментов, авторское право и общение с заказчиком.

Работа с изображениями и 3D

Сначала вы сравните локальные и облачные инструменты, генераторы изображений, 3D и видео. Для управления изображением разбирают промпты, референсы, композицию, ControlNet, LoRA и img2img. Практика включает работу в ComfyUI и Photoshop, а также сравнение способов решения одной задачи с помощью облачного сервиса и этих программ.

Затем вы превратите выбранный концепт в техническое задание: разделите сцену на составляющие, подготовите дополнительные ракурсы, референсы и материалы для моделирования. Для 3D-ассетов разбирают генераторы Tripo3D, Hunyuan3D и Trellis. Сгенерированные модели вы доработаете и оптимизируете в Blender вместе с текстурами.

Финальная работа

В Unreal Engine 5 вы соберёте сцену из подготовленной геометрии, настроите свет, мастер-материал и его инстансы. Для представления проекта запланированы 2–3 коротких видео и 3–4 статичных кадра. На защите вы покажете путь от концепта до сцены, объясните принятые решения и получите обратную связь преподавателя.

Отдельная часть курса касается лицензий, работы с референсами и рисков коммерческого применения ИИ. Вы также разберёте, как обсуждать использование этих инструментов с заказчиком или работодателем.

Формат

Занятия проходят онлайн дважды в неделю по два часа. Это живые встречи с преподавателями; записи уроков сохраняются. Преподаватели дают индивидуальную обратную связь в закрытых чатах и проводят консультацию по проекту.

Программа обучения

Модуль 1. Нейросети в CG-пайплайне В программе: В каких задачах нейросети реально помогают, а где они пока не справляются. Разбор на конкретных примерах. Виды ИИ-инструментов: локальные решения, облачные сервисы, генераторы для 2D и 3D, видео и splat-технологии. Как строится рабочий процессс от концепта до готовой сцены с помощью нейросетей. Ограничения: на каких данных обучены нейросети (датасеты), какой нужен компьютер (видеокарта, память) и какие есть юридические риски. Как управлять качеством и контролировать результат: ControlNet (позволяет задать нейросети позу, контур или композицию), img2img (превращение одной картинки в другую), модули для точной настройки стиля, перенос стиля с одного изображения на другое. Ознакомитесь с последующей структурой курса и этапами вашего проекта. Результат модуля: понимание, где и как вы будете применять нейросети в своей работе. Модуль 2. Основы 2D-генерации для художественных задач Вы научитесь создавать качественные изображения, которые точно соответствуют техническому заданию. В программе: Поиск идеи и варианты: как генерировать концепты окружения, предметов, персонажей, транспорта. Роль композиции, ракурса, стиля и референсов. Как писать промпты художнику: JSON-подход (структурированный список параметров), инструкции для контроля генерации. Изучение параметров, с помощью которых детализируется промпт. Художественный контроль: ControlNet, LoRA. Работа с ComfyUI и бесплатными генераторами. Интеграция ComfyUI в Photoshop. Обзор сервисов: Nano Banana, Vizcom, Krea. Практика: разбор одного кейса тремя способами — облачный сервис, ComfyUI, Photoshop. Результат модуля: создадите драфт концепта для вашей будущей 3D-сцены. Модуль 3. Подготовка к этапу 3D с помощью ИИ Научитесь превращать сгенерированный материал в понятное техническое задание — для себя или команды. В программе: Фидбэк по вашим генерациям и помощь с выбором концепции. Как разбить сложную сцену на детали: отдельно сгенерировать персонажа, его одежду, оружие, окружение. Генерация дополнительных ракурсов объекта (вид сбоку, сверху) — чтобы 3D-моделлеру было с чем работать. Использование нейросетей для поиска нужной формы и перебора разных вариантов композиции. Подготовка материалов для blockout, моделинга и ассет-плана: сбор референсов, доработка текстур. Практика: разбиваем сцену на составляющие, прорабатываем главное изображение, делаем другие ракурсы, вариации. Результат модуля: готовый финальный 2D-концепт и чёткое ТЗ для генерации 3D-ассетов. Модуль 4. ИИ в 3D: модели, текстуры, ассеты Поймёте, где ИИ уже приносит реальную пользу в создании 3D, а где без ручной работы не обойтись. В программе: Помощь ИИ в генерации идей, создании черновых 3D-моделей, в детализации и получении разных вариантов одного объекта. Генерация 3D-моделей. Знакомство с ограничениями нейросетей. Обзор современных 3D‑генераторов: Tripo3D, Hunyuan3D, Trellis. Подготовка сгенерированной 3D-модели к ручной доработке: дорабатываем визуал и оптимизируем модели в Blender. Практика: Вместе с преподавателем пробуете генерировать модели. Дорабатываете ассеты и текстуры, финальная оптимизация ассетов. Результат модуля: готовые 3D‑ассеты для вашей диорамы. Модуль 5. Финальный проект в Unreal Engine 5 Соберёте всю сцену в Unreal Engine 5 и подготовите материалы для портфолио. В программе: Базовая сборка сцены: её структура, интеграция геометрии, настройка света. Создание базового мастер-материала и материальных инстансов. Практика: Совместная настройка сцены с преподавателем. Индивидуальная консультация по вашему проекту. Фидбэк и помощь в подаче работы (ArtStation, Behance, Instagram, LinkedIn, TikTok/Shorts). Результат модуля: полностью собранная и настроенная сцена в UE5, 2–3 коротких видео и 3–4 статичных кадра. Модуль 6. Коммерческое использование ИИ: риски, ограничения и общение с заказчиком Ознакомитесь с правовыми, этическими и производственными аспектами нейросетей. В программе: Авторское право, лицензии, риски коммерческого использования; Корректная работа с референсами; Границы допустимого AI в коммерческом пайплайне; Как обсуждать использование AI с заказчиком или работодателем. Защита дипломного проекта Что вас ждёт: Презентация вашего пайплайна — от концепта до финальной сцены в UE5. Индивидуальный проект (диорама), который пополнит портфолио. Защита с разбором решений: преподаватель даст обратную связь и рекомендации. Итог курса: завершённый кейс, который доказывает ваш навык интеграции нейросетей в CG‑производство.

Складчина создана 13 июля 2026 г. · описание обновлено 25 октября 2026 г.

Теги курса

Навыки
Инструменты
7 639 ₽ 65 000 ₽