Đánh giá chân thực của hwan, khóa học 2026 AI Tạo Hình Ảnh Cốt Lõi với ChatGPT IMAGES 2.0 (Băng Keo Bạc)
4 đánh giá
Điểm trung bình 3
Khóa học này thực chất là để mua 'mẫu prompt' (prompt template) dùng để tạo hình ảnh được giới thiệu trong tài liệu với giá 138.600 won. Nội dung khóa học kiểu như thế này: 1) Nhập prompt đính kèm trong tài liệu bài giảng vào GPT. 2) Sau đó, hình ảnh đó thực sự được tạo ra. Ít nhất thì người dạy cũng nên có phần đánh giá và giới thiệu về những prompt phức tạp do chính mình soạn thảo dài khoảng 2 trang A4, nhưng đằng này lại không có. Nội dung khóa học chỉ đơn giản là trình diễn việc lấy prompt viết trong ghi chú, dán vào GPT rồi hình ảnh hiện ra. Trong chương về prompt, họ chỉ đưa vào những nội dung rất chung chung, những hướng dẫn cơ bản như yêu cầu phải rõ ràng và phải đưa vào góc chụp ảnh mong muốn, còn về những prompt dài dằng dặc mà chính họ đã soạn để in ảnh cưới hay POP thì hoàn toàn không có nội dung giảng dạy. Họ thực sự chỉ cho xem bản demo là khi nhập cái đó vào thì hình ảnh sẽ được tạo ra. Họ chỉ đề cập đến việc thay đổi (ứng dụng) một chút về tiêu đề và màu sắc từ mẫu đó mà thôi. Tôi đã thắc mắc tại sao khóa học lại ngắn như vậy, hóa ra đây là lý do. Cảm giác giống như đi học thêm toán nhưng không được giải thích về lý thuyết hay cơ bản mà chỉ nhận được mỗi cuốn sổ tay công thức rồi đi về. Đối với những ai không cần nội dung chi tiết mà chỉ cần prompt tạo hình ảnh để nhập vào GPT thì đây có thể là một khóa học cần thiết, nhưng xét đến việc mục đích chính chỉ là cung cấp mẫu (template) thì mức học phí tương đương 140.000 won cảm thấy khá là đắt.
2
Chào bạn hwan, cảm ơn bạn đã theo dõi khóa học đến cuối cùng và để lại những ý kiến phản hồi chân thành. Tôi hoàn toàn thấu hiểu những điều bạn còn cảm thấy tiếc nuối. Có thể bạn thấy quá trình thiết kế prompt từ con số không còn chưa được chi tiết, hoặc cảm thấy cần thêm những giải thích sâu hơn về lý do tại sao mỗi hạng mục trong prompt lại cần thiết. Tuy nhiên, một trong những nội dung quan trọng mà tôi đã chuẩn bị cho khóa học này là xác định phạm vi triển khai thực tế của các mô hình tạo ảnh. Tôi đã trực tiếp thử nghiệm về độ phân giải, tỷ lệ, phông chữ, màu sắc, vị trí, khoảng cách, xóa nền, v.v. Tôi đã xác định điều gì hoạt động tốt, cũng như tổng kết lại những gì chỉ có thể thực hiện ở mức tương đối. Đồng thời, tôi cũng phân loại những công việc mà việc sử dụng công cụ chỉnh sửa sẽ mang lại hiệu quả cao hơn. Nếu không làm rõ được các tiêu chuẩn này, bạn sẽ mất rất nhiều thời gian trong công việc thực tế. Bởi vì chúng ta rất dễ hiểu lầm rằng một tác vụ mà bản thân mô hình vốn dĩ gặp khó khăn là do lỗi của prompt. Từ đó dẫn đến việc liên tục thay đổi câu lệnh và tạo ảnh lặp đi lặp lại một cách vô ích. Các công việc như giá trị màu sắc chính xác, tọa độ, khoảng cách chữ hay nền trong suốt là những ví dụ điển hình. Ngược lại, nếu nắm rõ khả năng và giới hạn của mô hình, bạn có thể đưa ra quyết định nhanh chóng. Bạn có thể phân chia phần nào cần giải quyết bằng AI và phần nào cần hoàn thiện bằng công cụ chỉnh sửa, từ đó giảm thiểu những sai sót không đáng có. Phần thử nghiệm không chỉ đơn thuần là giới thiệu tính năng, mà mục đích là đưa ra tiêu chuẩn đánh giá để giúp bạn tiết kiệm thời gian làm việc thực tế. Phương pháp "Tham chiếu bước đệm" (Stepping stone reference) cũng được đưa vào vì lý do tương tự. Đây là cách không tạo ra kết quả phức tạp ngay lập tức, mà sử dụng hình ảnh đã tạo trước đó để phục vụ cho bước tiếp theo. Việc chia nhỏ các giai đoạn như vậy giúp duy trì tính nhất quán của hình ảnh dễ dàng hơn và giảm thiểu lỗi. Các mẫu prompt (template) cũng không được chuẩn bị chỉ để sao chép và sử dụng máy móc. Đó là công cụ để cho bạn thấy yếu tố nào cần được giữ cố định trong các tác vụ lặp lại, và yếu tố nào cần thay đổi tùy theo từng công việc. Đồng thời, đó cũng là ví dụ cho thấy chỉ riêng prompt thôi cũng có thể tạo ra khả năng cố định hình ảnh ở mức độ này. Chúng tôi chuẩn bị khóa học này vì tin rằng những nội dung trên có thể mang lại giá trị rõ rệt cho công việc thực tế. Tuy nhiên, tôi rất tiếc vì giá trị đó có vẻ chưa được truyền tải trọn vẹn đến bạn. Đó là lý do tôi giải thích chi tiết hơn về ý định cũng như những phần mà tôi coi trọng trong bài giảng. Một lần nữa cảm ơn bạn đã để lại những phản hồi cụ thể. Tôi sẽ tiếp thu ý kiến của bạn để hoàn thiện hơn trong tương lai.
0