Use Cases + แบบฝึกหัด — เชื่อมทุกบทเข้ากับงานจริง
สองสายกลับมารวมกัน — ฝึกให้ทำเองได้ พร้อม “พจนานุกรม + แผนที่” ไว้ใช้ต่อหลังจบคอร์ส
7.1
Use Cases สำหรับทีม Graphic & Automation
งานจริงแต่ละแบบใช้เทคนิคอะไร อยู่บทไหน — สลับดูทั้งสองสาย
เปลี่ยนพื้นหลังภาพสินค้า / ลบวัตถุ
ทำภาพสินค้าหลายสไตล์จากภาพเดียว
ภาพชุดที่ตัวละคร/นางแบบ pose เหมือนกัน
คงลุค/โทนแบรนด์ให้ภาพทุกใบ
ภาพความละเอียดสูงสำหรับพิมพ์/โฆษณา
โปสเตอร์/ป้ายที่มีตัวอักษรในภาพ
คลิปสั้นโซเชียล / animate โลโก้-สินค้า
แก้มือ/ใบหน้าเพี้ยนในภาพคน
🔗 จุดบรรจบของ 2 สาย: ทีมกราฟิกออกแบบ “workflow คุณภาพ” (บท 5) → ทีม automation เปลี่ยนมันเป็น “เครื่องผลิตอัตโนมัติ” (บท 6) — นี่คือเหตุผลที่ทั้งสองสายต้องเข้าใจกัน
7.2 · ลงมือ
แบบฝึกหัด 13 ข้อ + 5 โปรเจกต์จากคลาส — ไล่จากง่ายไปยาก
ติ๊กข้อที่ทำแล้วได้เลย ระบบจำให้ในเครื่อง — ครบเมื่อไหร่ = พร้อมโปรเจกต์จบคอร์ส
ความคืบหน้า: 0 / 18 ข้อ
ติ๊กแล้วจำไว้ในเครื่องอัตโนมัติ — กลับมาทำต่อเมื่อไหร่ก็ได้
ระดับ 1 — พื้นฐาน
หลังบท 3–4
ระดับ 2 — งานกราฟิก
หลังบท 5
ระดับ 3 — Automation
หลังบท 6
โปรเจกต์จากคลาส (5)
workshop สดของ SalmonRK — ดูการ์ดโปรเจกต์ด้านล่าง
💡 สัปดาห์สุดท้ายของ workshop: ให้แต่ละคนนำเสนอ use case ของตัวเอง 1 อัน เป็นโปรเจกต์จบคอร์ส
🎨 โปรเจกต์สร้างสรรค์จากคลาส SalmonRK
deck สไลด์ 55–775 โปรเจกต์ที่ทำกันสดในคลาส — แต่ละการ์ดมี prompt จริง (กดคัดลอกไปลองได้เลย) พร้อมภาพผลลัพธ์จริงจาก workshop · ติ๊กความคืบหน้าได้ที่แถว “โปรเจกต์จากคลาส” ด้านบน
Workshop 1 — Basic SD1.5 Workflow
สไลด์ 55–56
เป้าหมาย: ต่อ workflow 6 node แรกด้วยมือ (ตามบท 3) แล้วใช้ “สูตร prompt คุณภาพ” ของคลาสคุมผลลัพธ์ให้ดูเป็นภาพถ่ายจริง
บล็อกคุณภาพ (ใส่นำหน้าทุกครั้ง)
(8K, RAW photo, best quality), photorealistic, highres, depth of field, absurdres, DSLR, exquisite details and textures, extremely detailed
ตัวแบบ (subject)
young woman wearing red dress, full body view
💡 สังเกตว่า prompt แยกเป็น 2 ท่อน: ท่อนคุณภาพใช้ซ้ำได้ทุกงาน ท่อนตัวแบบเปลี่ยนไปตามโจทย์
Workshop 2 — Design Character
สไลด์ 57–61
เป้าหมาย: ใช้ตัวละครเดิมเป็นฐาน แล้ววนปรับ prompt ทีละจุด — สีหน้า, รองเท้า, ท่าโพส — เพื่อฝึก “คุมรายละเอียด” ไม่ใช่สุ่มจนกว่าจะฟลุค
รอบปรับแก้ — เพิ่มสีหน้า/รองเท้า/ท่าโพส
YOUNG WOMAN SMIRK SMILE WEARING RED DRESS, SNEAKER SHOES, HAND ON HIP POSE
ตัวอย่างคุมฉาก + negative prompt (สไลด์ 61)
two young woman in high waist shorts, sitting in cafe room near window, in window appear city building and running car on the road, looking in the camera, smiling, photorealism, hyperrealistic, 4k, realistic, film grain, high key NEGATIVE: EasyNegative, paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality, ((monochrome)), ((grayscale))
💡 เทคนิคจากคลาส: เปลี่ยน prompt “ทีละอย่าง” แล้วล็อก seed ไว้ — จะเห็นชัดว่าคำไหนมีผลกับอะไร
Workshop 3 — Transform Image
สไลด์ 66–70
เป้าหมาย: แปลงภาพคนเป็น “PVC figure สมจริง” พร้อมกล่องแพ็กเกจและจอคอมที่โชว์ 3D model — โดยใช้ LoRA ที่ต้องเรียกด้วย trigger word เป๊ะ ๆ
Trigger word ของ LoRA (ต้องมีคำนี้)
TRANSFORMING THE SUBJECT INTO A REALISTIC 3D PVC FIGURE
ใจความ prompt เต็มจากคลาส (ย่อ)
แปลงตัวแบบเป็น PVC figure สมจริง คงท่าทาง-ใบหน้าเดิม · ด้านหลังมีกล่องแพ็กเกจพิมพ์ลาย + โลโก้ "QWEN" และป้ายแดง "SALMONRK" · ถัดไปมีจอคอมโชว์ 3D model สีเทาของ figure ตัวเดียวกัน · ฉากเป็นสตูดิโอผลิตฟิกเกอร์ มี 3D printer ด้านหลัง
Variant — การ์ตูน → ภาพถ่ายจริง (สไลด์ 69)
TRANSFORM INTO REALISTIC PHOTOGRAPHY
Variant — สไตล์ origami (สไลด์ 70)
CONVERT CHARACTERS INTO AN ORIGAMI STYLE
💡 LoRA แต่ละตัวมี trigger word ของตัวเอง — พิมพ์ผิดหรือไม่ใส่ = LoRA ไม่ทำงาน (ดู 5.4)
Workshop 4 — Couple Image
สไลด์ 71–72
เป้าหมาย: รวมตัวละครจาก 2 ภาพคนละใบ ให้มาอยู่ในภาพเดียว-พื้นหลังเดียวกัน โดยหน้าตาและเสื้อผ้าต้องเหมือนต้นฉบับทั้งคู่
Prompt รวมภาพจากคลาส
CREATE IMAGE OF A BOY AND DOG HUGGING TOGETHER ON SAME BACKGROUND, PRESERVE FACE/CLOTHING FEATURES, KEEP EVERYTHING ELSE UNCHANGED
💡 หัวใจอยู่ที่ครึ่งหลังของ prompt — สั่ง “preserve / keep unchanged” ชัด ๆ ไม่งั้นโมเดลจะวาดหน้าใหม่ให้เอง
Workshop 5 — Image Editor AI (Qwen-Image-Edit)
สไลด์ 73–77
เป้าหมาย: แก้ภาพด้วย “ประโยคคำสั่ง” สั้น ๆ — ขึ้นต้นด้วยกริยาว่าจะทำอะไร แล้วตามด้วยสิ่งที่ต้องการ เหมือนสั่งรีทัชเชอร์
ประโยคกันเพี้ยน — ใส่กำกับเมื่อต้องคงตัวละครเดิม
MAINTAIN THE ORIGINAL CHARACTER'S APPEARANCE, POSE, AND DETAILS, ENSURING ACCURACY AND CLARITY ACROSS ALL PERSPECTIVES.
ตัวอย่าง 1 — ลบของออกจากภาพ
REMOVE PLASTIC BAG
ตัวอย่าง 2 — เปลี่ยนวัตถุ
TURN ORANGE INTO RED APPLE
ตัวอย่าง 3 — เปลี่ยนสีผม
CHANGE TO RED HAIR COLOR
💡 กริยาที่คลาสใช้สั่งแก้ภาพ: REPLACE · FIX · CHANGE · TURN · RELIGHT · MAKE · RE-RENDER · ADD · CREATE · REMOVE
✍️ เจาะลึกการเขียน prompt ทุกประเภท → หมวด Prompt 101
7.3
App Mode — เปลี่ยน workflow เป็นแอปให้ทีมใช้
ปัญหาคลาสสิก: เซียนสร้าง workflow เทพ ๆ แต่คนอื่นเปิดมาแล้วงง node เต็มจอ — App Mode แก้ตรงนี้
workflow เดียวกัน — สองมุมมอง
😵 คนอื่นในทีมเปิดมาเจอแบบนี้… node เต็มจอ
7.4
Best Practices สำหรับทีม
8 ข้อตกลงที่ทำให้ทีมทำงานร่วมกันได้จริง ไม่ใช่ต่างคนต่างเซียน
ตั้งชื่อ node / จัดกลุ่ม (Group) ให้คนอื่นอ่านรู้เรื่อง
เก็บ workflow ใน git/ที่กลาง + โน้ตว่าใช้โมเดล/LoRA เวอร์ชันไหน
มาตรฐานโฟลเดอร์โมเดลร่วมกัน (หรือ extra_model_paths.yaml ชี้ storage กลาง)
ล็อกเวอร์ชัน ComfyUI + custom node สำหรับ production — อย่าอัปเดตมั่วก่อนงานส่ง
ติดตั้ง custom node จากแหล่งน่าเชื่อถือเท่านั้น (ความปลอดภัย)
ตรวจลิขสิทธิ์โมเดล/LoRA ก่อนใช้เชิงพาณิชย์
seed คงที่เมื่อต้องการผลซ้ำ · seed สุ่มเมื่ออยากได้ความหลากหลาย
สร้าง “workflow แม่แบบ” ขององค์กร (โทน/สไตล์/ขนาดมาตรฐาน) ให้ทุกคนเริ่มจากอันเดียวกัน
7.5
Troubleshooting รวม (Quick Reference)
เปิดหน้านี้ไว้ข้าง ๆ เวลาทำงาน — อาการยอดฮิตและทางแก้แบบบรรทัดเดียว
⚡ node กล่องแดง (missing)
→ Manager → Install Missing Custom Nodes → restart
⚡ CUDA out of memory
→ ลดขนาดภาพ/batch, ใช้โมเดลเล็กลง, flag ประหยัด VRAM, tiled upscale
⚡ วางโมเดลแล้วไม่เห็นในเมนู
→ วางผิดโฟลเดอร์ / ยังไม่ Refresh (กด R)
⚡ ภาพไหม้ / สีจัด / ดูเทียม
→ ลด cfg ลง
⚡ ภาพเบลอ / หลุด prompt
→ เพิ่ม cfg, เพิ่ม steps, เช็ค prompt
⚡ img2img เปลี่ยนน้อย/มากไป
→ ปรับ denoise
⚡ API ส่งแล้ว error
→ เช็คว่าใช้ API format (ไม่ใช่ UI format), node id/key ถูกต้อง
⚡ ผลลัพธ์เปลี่ยนทั้งที่ workflow เดิม
→ seed สุ่ม / โมเดลหรือ node อัปเดต — ล็อกเวอร์ชัน
7.6
Glossary — ศัพท์ที่ต้องรู้
23 คำที่เจอตลอดคอร์ส — พิมพ์ค้นหาหรือกรองตามบทได้
Node
บท 1กล่องทำงาน 1 อย่างใน ComfyUI
Wire / Edge
บท 1เส้นเชื่อมส่งข้อมูลระหว่าง node
Workflow / Graph
บท 1เครือข่าย node ทั้งหมด = ขั้นตอนการทำงาน (เก็บเป็น JSON)
Checkpoint
บท 3ไฟล์โมเดลหลัก (รวม MODEL+CLIP+VAE)
MODEL
บท 3ตัวทำนาย noise (สมองหลัก)
CLIP
บท 3ตัวแปลง prompt (ข้อความ → ตัวเลข)
VAE
บท 4ตัวแปลงภาพจริง ↔ latent
Latent
บท 4ภาพในพื้นที่บีบอัด ที่ diffusion ทำงานจริง
CONDITIONING
บท 3เงื่อนไขจาก prompt ที่ป้อนให้ KSampler
KSampler
บท 3node หัวใจที่ลบ noise จนเป็นภาพ
Steps
บท 4จำนวนรอบ denoise
CFG
บท 4ระดับการบังคับให้ตรง prompt
Sampler / Scheduler
บท 4อัลกอริทึม + จังหวะการลบ noise
Denoise
บท 4สัดส่วนการลบ noise (คุมว่าเก็บภาพเดิมแค่ไหน)
Seed
บท 4เมล็ดสุ่ม — เดียวกัน = ผลเดิม
LoRA
บท 5ไฟล์เสริมฉีดสไตล์/ตัวละครให้โมเดล
ControlNet
บท 5คุมโครงสร้าง/ท่าทางด้วยภาพอ้างอิง
IPAdapter
บท 5ใช้ภาพเป็น prompt (image prompt)
Inpaint
บท 5สร้างใหม่เฉพาะพื้นที่ที่ mask ไว้
Upscale
บท 5ขยายความละเอียด
Custom Node
บท 2node เสริมจากชุมชน (ลงผ่าน Manager)
API format
บท 6JSON workflow สำหรับส่งให้ API /prompt
App Mode
บท 7เปลี่ยน workflow เป็นหน้าจอแอปง่าย ๆ
7.7
แหล่งเรียนรู้ต่อ
คอร์สจบแต่ของใหม่มาทุกสัปดาห์ — ตามต่อจากแหล่งพวกนี้
🧰 ติดตั้ง (ของทีม)
🎓 จบหลักสูตร ComfyUI 101
- ✅เข้าใจวิธีคิดแบบ node และ diffusion pipeline
- ✅ติดตั้ง/ดูแลระบบ + แก้ปัญหาเบื้องต้นได้
- ✅สร้างงานกราฟิกจริง (inpaint / ControlNet / LoRA / upscale / video)
- ✅ทำ automation ผ่าน API + batch ได้
- ✅รู้จัก use case และวางมาตรฐานการทำงานร่วมกันของทีม
🚀 ขั้นต่อไป: เลือก use case จริงของงานตัวเอง 1 อัน แล้วลงมือทำเป็นโปรเจกต์จบคอร์ส
ใช้ตาราง 7.1 เป็นเมนู · แบบฝึกหัด 7.2 เป็นบันได · Glossary + Troubleshooting เปิดคู่ไว้ตอนทำ