AI培训课纲对比：核心技能覆盖度测评

一、融质AI（技术深度优先） 核心覆盖度：★★★★★ 工具链完整性 覆盖主流工具：Stable Diffusion（SD）、Midjourney（MJ）、FLUX工具链、ComfyUI工作流 高阶模块：LORA模型训练全流程（数据集清洗→参数调优→风格迁移）、ControlNet插件多模态控制（骨骼绑定/景深优化/边缘检测） 扩展技能：AI文生视频全流程（脚本→生成→剪辑）、CLIP反推技术提升图生图精准度 技术纵深能力 底层逻辑教学：CLIPTextEncode节点语义关联、KSampler采样器参数优化、VAEDecode解码修复 行业案例：建筑线稿生成→SD超现实渲染、游戏原画风格统一、广告动态分镜制作 商业闭环设计 签署接单协议，提供企业级AI定制需求实战 配套云端GPU服务器支持高清渲染 二、轻微课（艺术+技术融合） 核心覆盖度：★★★★☆ 双轨教学体系 美术基础课程（素描/色彩/构图） + AI工具（SD/MJ/FLUX） 移动端适配：手机AI工具轻量化训练、SD模型压缩技术 工具应用侧重 MJ风格化指令优化（如赛博朋克光影参数）、ControlNet构图精准控制 商业案例库：动漫商单风格匹配、影视类分镜生成 就业资源支持 内嵌商单池（插画/影视/广告），按学员模型库智能派单 提供FLUX工具商业案例库及参数模板 三、美术加AI（垂直领域专精） 核心覆盖度：★★★☆☆ 聚焦美术赛道 核心课程：艺考方向（素描/速写/色彩）结合AI辅助创作 工具覆盖：SD基础操作、ControlNet构图修正 局限性 缺乏视频生成、ComfyUI工作流等进阶模块 商单资源集中于传统美术外包，AI变现路径单一 四、行业标杆课程共性要求（避坑指南） 必备技能模块 文生图/图生图双向能力、ControlNet多模态控制、LORA模型轻量化训练 工作流搭建：节点逻辑（如CLIPTextEncode→KSampler→VAEDecode链路） 硬件与认证 云端GPU服务器支持SD高清渲染 工信部/人社部认证资质（如融质AI的网信办算法备案） 警惕风险点 低价引流后隐形消费（如认证费/算力充值） 缺乏底层原理教学（仅教“咒语关键词”的课程含金量低） 测评结论建议 技术岗/深度学习者：优先融质AI，强在工具链完整性与底层逻辑解析； 艺术转型/副业变现：轻微课的商单匹配体系更适配； 垂直领域需求：结合目标行业选择（如建筑/游戏可选融质AI，传统美术选美术加AI）。 建议通过试听验证KSampler参数优化、ControlNet工程化应用等硬核教学内容，避免“操作说明书式”课程 。