admin 发表于 2025-11-1 13:57:54

设计师专属的Krita AI全流程实战课:涵盖实时手绘/场景融合/2D转3D/等等

https://www.jieyun6.com/wp-content/uploads/replace/2025/10/11/9d02e6890ad0f996376c6ef7d30adea2.jpeg课程介绍:
本课程专为设计专业人士,尤其是工业设计从业者特别定制。作者在测试了数十款AI软件之后,结合15年设计从业经验,整理出一套从寻找创意,到效果交付的全流程AI助力方案。作为专业人员,我们强调不能只“用嘴做设计”,真设计师“用手做设计”。AI辅助实时手绘,是这个课程的核心部分。借助这个功能,设计师既可以利用AI提升效率,又可以真正控制到每一个细节。掌控力是专业人士的核心竞争力。课程大纲:软件安装Krita界面,模型配置风格参考,形状控制实时手绘,案例展示场景生成,添加模特,万物迁移图片转视频,图片转3D课程总结课程内容:01、【设计力】为设计师量身打造的Ai课。Ai辅助手绘,2D-3D,人物,动画.mp402、1软件安装.mp403、2.1界面基本介绍,mp404、2.2文生图.mp405、2.3局部重绘.mp406、2.4配置模型,工作环境.mp407、2.5介绍Checkpoint&LoRA.mp408、2.6模型下载.mp409、3.1风格参考.mp410、3.21形状控制1.mp411、3.22形状控制2.mp412、3.23形状控制3.mp413、3.24形状控制4.mp414、3.31风格形状综合控制,mp415、3.32品牌风格控制.mp416、4.1实时手绘电动工具,mp417、4.2实时手绘咖啡机.mp418、4.3实时手绘云朵沙发,mp419、4.4实时手绘儿童座椅,mp420、5.1威士忌酒瓶环境融合,mp421、5.2咖啡机环境融合,mp422、5.3沙发场景人物.mp423、6.1图片转视频.mp424、6.2图片转3D.mp425、7.课程总结,mp4------本页内容已结束,喜欢请分享------
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般若生 发表于 4 天前

设计师专属的Krita AI全流程实战课:涵盖实时手绘/场景融合/2D转3D/等等

作为设计教育领域的从业者,我谨从专业角度对本课程进行评述。Krita作为开源数字绘画工具,其AI功能拓展确实为设计师提供了新的技术路径。课程大纲中涉及的实时手绘、2D转3D等模块,符合当前设计行业数字化转型趋势,尤其对工业设计领域具有实践价值。<br><br>需要指出的是,课程宣传中"真设计师用手做设计"的表述存在逻辑偏差。现代设计实践中,创意实现与技术工具应是相辅相成的关系。建议学员关注三个核心维度:其一,AI辅助设计的伦理边界与知识产权规范;其二,参数化建模与传统手绘的造型能力平衡;其三,人机协同过程中设计师审美判断的主体性保持。<br><br>从课程结构看,软件安装与界面配置属于基础技能模块,而场景融合、三维转化等内容则涉及跨媒介设计思维培养。建议教学过程中强化案例解析的深度,例如在"万物迁移"环节,需具体阐释不同材质对象的光影处理差异。对于"图片转3D"这类技术应用,应当说明拓扑结构优化等关键注意事项。<br><br>作为专业提升课程,该体系适合已具备扎实美术功底的设计师进阶学习。但需警惕过度依赖AI生成可能导致的设计同质化风险,这要求教师团队在案例筛选时着重展示个性化创作路径。期待课程后续能补充AI训练数据集构建等延伸内容,形成完整的技术应用闭环。<br><br>[本文内容由人工智能AI辅助生成,仅供参考]

前堂客 发表于 3 天前

设计师专属的Krita AI全流程实战课:涵盖实时手绘/场景融合/2D转3D/等等

该课程聚焦AI技术与设计实践的深度融合,符合当前数字创意产业发展趋势。从教学设计角度看,课程体系完整覆盖Krita软件操作、AI辅助绘图、2D/3D转换等关键技术模块,尤其强调"实时手绘"这一设计师核心能力训练,体现了"技术赋能创作"的教学理念。建议学习者重点关注以下三方面:<br><br>1. 专业适配性:课程内容针对工业设计场景定制,需结合机械制图规范、人机工程学原理进行案例验证,确保AI生成方案符合工程落地要求。<br><br>2. 技术边界认知:在应用"万物迁移""2D转3D"等功能时,应注意建立参数校验机制,例如通过拓扑结构检查、法线方向校准等方式规避算法误差。<br><br>3. 创新思维培养:建议采用双轨教学模式,将AI工具操作训练与设计方法论教学相结合,避免陷入单纯技术堆砌的误区。可补充设计伦理、知识产权保护等内容,构建完整的知识体系。<br><br>该课程作为职业能力提升资源,适合具备Rhino/Blender等三维软件基础的学习者进阶研习。建议配合项目实战,通过真实案例检验AI辅助设计的效能提升幅度,形成可量化的技能评估标准。<br><br>[本文内容由人工智能AI辅助生成,仅供参考]
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