Control por cryptomattes
En el vídeo te explico cómo comparar el mapa de profundidad de Blender con el que genera ComfyUI y cuándo usar uno u otro, cómo convertir imágenes de cryptomatte en máscaras utilizables
Exportar passes y máscaras desde el compositor de Blender
En esta lección abrimos el compositor de Blender y exportamos cada pass como archivo independiente.
Render passes para ControlNet desde Blender
En la lección anterior vimos que cualquier preprocessor de IA es una estimación. Como artistas 3D tenemos algo mejor: los datos reales de la geometría.
Image to image y control por denoise
En ArchViz casi siempre tienes una imagen de partida: un render de Blender, una foto de referencia, o un boceto que ya generaste con ComfyUI.
Prompts que funcionan
Escribir un prompt para ComfyUI no es describir lo que quieres. Es hablarle a un sistema que no lee. Que pondera.
Modelos y compatibilidades
Los modelos de IA para generación de imágenes no son todos iguales. Cada uno tiene su lógica, su estructura de
Draw Things: la alternativa nativa de Mac
ComfyUI es la herramienta principal de este curso. Pero hay momentos en los que necesitas una idea rápida, una variación
Preprocessors de ControlNet: depth y normales
ControlNet es lo que convierte ComfyUI en una herramienta de control real para un artista 3D. El texto te da
Tu primer workflow estable de text to image
En esta lección vamos a montar desde cero el primer workflow completo de text to image. Ya has visto en
Cómo funciona ComfyUI por dentro
Vamos a hacer una introducción para que entiendas qué tienes delante cuando abres ComfyUI por primera vez. Lo que ves