프로에게 배우는 Stable Diffusion 2D/2.5D/실사 이미지 제작

초격차 패키지 Online.

프로에게 배우는 Stable Diffusion
2D/2.5D/실사 이미지 제작

50가지 컨셉,
100가지 이상의 디테일을 실습으로 학습

2D, 2.5D, 실사 이미지부터 영상까지 Stable Diffusion으로 제작하는 법을 배웁니다.
단계별 커리큘럼으로
누구나 Stalble Diffusion 프로 가능

초급-중급-고급 단계로 Stable Diffusion 기능을 학습하고, 응용 콘텐츠까지 제작해봅니다.
45시간이 넘는 분량부터
600개 이상의 실습 자료까지 다 주는 강의

Stable Diffusion으로 할 수 있는 모든 것을
강의와 풍성한 실습자료로 배워보세요

기본 정보

· 4개 대주제, 114 여개 강의 클립 (약 45시간 분량)
· 초급 - 실전 - 심화 - 응용

강의 특징

· 수강료 1회 결제로 평생 소장
· 부가 학습 자료 제공
· 윈도우 환경으로 진행되며 맥 사용자는 수강이 어려울 수 있습니다.

아래의 영상과 이미지 모두 강사님께서 Stable diffusion으로 직접 제작한 작업물입니다. (* 윈도우 환경)

Stable Diffusion의 모든 것을 담은
45시간 분량의 국내 유일 강의

Stable Diffusion의 기초, 실전, 심화부터
SDXL, AnimateDiff까지 가장 최신의 정보들을 모두 만나보세요

이 강의를 들은 수강생들의 놀라운 변화

최돈현 강사님을 소개합니다

Stable diffusion,
프롬프트만 잘 넣으면 만들어지는 거 아니냐고요?

프로의 활용법은 다릅니다.

고퀄리티 결과물을 뽑아내려면 제대로 알고 써야 합니다.

이 강의에서 체계화된 프로세스로 퀄리티 높은 이미지를 뽑아낼 수 있습니다.

프로의 사용법은 어떤 점이 다른지
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여러분의 AI 결과물 퀄리티를 프로처럼 만들어 줄
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* 해당 패키지는 한시적으로 운영되며 추후 연장될 수 있습니다.

Stable Diffusion 200% 활용가능한 완벽 커리큘럼
누구나 Stable Diffusion 프로가 될 수 있습니다!

Step 1
Stable diffusion 세팅 최적화

• Automatic1111 WEBUI 설치
• 다양한 Stable Diffusion Model 사용
• Extension 소개 및 설치
• Webui Setting
• 이미지 생성 정확도 조정
• 생성 효율을 높이는 폴더 관리

Step 2
실습을 통해 기초 다지기

• Webui Interface
• T2IㅣPrompt, XYZ Plot
• Seed & Image Size, Extra Option 등
• Wildcard를 사용한 Random Prompt
• I2I basic option
• I2I advanced option
• Extention - ControlNet

Step 3
디테일로 퀄리티 높이기

• Camera view & Layout
• Regional Prompter Matrix
• Regional Prompter Mask
• 시선, 각도, 표정, 포즈, 라이팅 등 변경
• Hires Custom
• Upscale

Step 4
고급 버전 응용해 작품 만들기

• Content Variation
• Turntable Sheet
• Train, apply
• Mov to Mov 영상제작
• TemporalKit
• AnimateDiff

초보자도 현업자도 따라할 수 있는 완성형 커리큘럼부터
결과물 퀄리티 높이는 고급 기술까지 상상만 하던 이미지를 직접 만들어보세요.

50가지 이상의 스타일,
100가지가 넘는 디테일로 상상만하던 이미지 완벽하게 구현하기

2D / 2.5D / 컨셉 / 실사 / 영상 제작법을 모두 담은
압도적인 커리큘럼으로 머리속 이미지를 지금 바로 구현해보세요

01. 2D 이미지

드로잉, 일러스트 등 다양한 2D 이미지 제작

02. 2.5D 이미지

다양한 설정이 부여된 2.5D 이미지 제작

03. 컨셉 이미지

다양한 컨셉의 배경과 배경에 맞는 인물 제작

04. 실사 이미지

실제에 가까운 실사 이미지를 개인의 니즈에 맞게 제작

05. 영상 콘텐츠 제작

애니메이션, 실사 이미지를 활용해 커머셜하게 사용 가능한 영상 콘텐츠 제작

표정 변경을 통한 감정 표현

인물의 다양한 감정을
표현해봅니다.

헤어스타일 변형

다양한 헤어스타일을
제작해봅니다.

얼굴 각도 및 시선 이동

프롬프트 조절을 통해 얼굴 각도
및 시선을 이동시켜 봅니다.

라이팅 조절

밝기 조절을 통해
인물에 입체감을 더합니다.

패션스타일 변형

실제 커머셜에 활용할 수 있는
패션 스타일 이미지를 제작해봅니다.

카메라 앵글 변경

이미지 생성을 위한
카메라 앵글을 생성합니다.

퀄리티를 확 높여주는
Stable Diffusion 고급 Skill 6가지 배우기

Regional prompter, Open pose, Inpaint, Upscle 등
Stable Diffusion의 다양한 기능을 활용해 이미지 퀄리티를 높이는 법을 배웁니다.

드로잉

인물뿐만 아니라, 동물 등 다양한 용도로 쓸 수 있는 이미지를 제작합니다.

컨셉

배경, 메카닉, 소녀 등 내가 원하는 컨셉에 맞게 이미지 제작하는 법을 배웁니다.

인물

뷰티, 패션, 럭셔리 등 실제 사용 가능한 실사 인물 이미지 제작법을 배웁니다.

내가 원하는 컨셉 & 디테일이 모두 담긴
나만의 템플릿 제작으로 대량 시스템 구축하기

하나의 컨셉에 다양한 스타일, 포즈, 소재를 추가해보며 나만의 템플릿을 제작합니다.

T2I (Text2Img) variation

Prompt를 활용한 설정값 variation으로 다양한 캐릭터를 만들어봅니다.

I2I (Img2Img) variation

original 이미지를 활용하여 다양한 이미지를 variation하는 법을 배웁니다

Pose variationn

ControlNet의 Parameter을 활용하여 다양한 포즈를 잡아봅니다.

다양한 소재 Variation

이미지에 다양한 소재를 추가하여 캐릭터에 개성을 입힙니다.

초보자도 쉽게 따라올 수 있는
Stable Diffusion 완전 정복 커리큘럼

Stable Diffusion이 처음이어도 걱정하지 마세요.
차근차근 따라오다면 어느새 응용 이미지도 손쉽게 제작할 수 있는 탄탄한 커리큘럼으로 준비했습니다.

Automatic1111 WEBUI 설치하기

WEBUI를 설치하고 이미지 생성 정확도를
조정하는 법을 학습합니다.

Checkpoint 및 Extension 소개와 설치

Stable Diffusion Checkpoint 및 Lora,
ControlNet, VAE와 같은 Extension에 대해 알아봅니다.

Webui interface 알아보기

Webui Interface 및 추가 모델들에 대해 알아보며,
Stable Diffusion으로 결과물을 뽑아낼 준비를 합니다.

T2I(Text2Img) 사용하기

Prompt, XYZ Plot, Seed & Image Size 등 기본적인 기능부터
Dynamic Prompt, Random Prompt까지 그 외 옵션들도 살펴봅니다.

I2I (Image2Image) 사용하기

Sketch, Inpaint, Inpaint Sketch, Batch, Loopback 등
I2I 기능을 활용해 이미지를 제작하고 변형해봅니다.

Extention - ControlNet

ControlNet으로 이미지에 움직임을 주고, 파라미터 조절을 통해
인물이 더 역동적으로 보일수 있도록 학습합니다.

Camera view

Prompt, Figure, 3D를 활용해
다양하게 Camera View를 조절하는 법을 학습합니다.

Regional prompter

다인 표현, 인물 표현, 대량 생산을 진행합니다.

Lighting 조절

빛을 활용하여 인물의 입체감을 높입니다.

SDXL

Stable Diffusion의 새로운 버전을 학습하고 응용하는 법을 배웁니다.

Content Variation

다양한 헤어, 패션 스타일을 생성하고 변경해봅니다.

Turntable Sheet

각도별 시트를 생성해보고, 콘텐츠 스타일의
프레임을 제작하여 나만의 템플릿을 만듭니다.

Train (학습시키기)

Lora 기능을 활용하여 Stable diffusion을 학습시키고,
유사한 스타일의 이미지를 계속해서 뽑아내는 법을 배웁니다.

영상 제작하기

TemporalKit, AnimateDiff 등 기능을 활용하여
완성도 높은 영상을 제작해봅니다.

최돈현 강사님을
소개합니다.

안녕하세요, STABLE DIFFUSION KOREA 그룹의 최돈현입니다.

저는 컴퓨터 그래픽스를 기반으로 광고, 시네마틱, 애니메이션, 영화 VFX, 게임 산업에서 다양한 경험을 쌓아왔습니다.
LOOK 디자인에서부터 슈퍼바이저 역할까지, 변화와 성장을 거듭해왔습니다.

자동차가 로봇으로 변신하거나 몰핑하는 장면, 디지털 크리쳐가 움직이는 모습, 판타지 캐릭터들이
시네마틱에서 화려하게 싸우는 모습 등을 구현해냈으며,
극장판 애니메이션 '레드슈즈'에서는 생동감 넘치는 이야기를 표현하였고,
이러한 경험들이 리얼타임 게임으로 연결될 수 있도록 연결고리를 만들어냈습니다.

현재는 이 모든 경험을 하나로 결합하는 새로운 도전을 진행 중입니다.
생성형 AI를 통해 이제 누구나 스튜디오급의 크리에이션 능력을 가질 수 있게 되었으며,
이는 수십명, 심지어 수백명의 전문가가 필요했던 작업을 개인이 수행할 수 있게 만들어줍니다.

저는 기술과 시간의 장벽을 넘어서, 표현의 벽을 생성형 AI와 함께 극복하고자 합니다.
이를 통해 더욱 풍부하고 다양한 콘텐츠를 만들어내는 데 기여하겠습니다.

강사 소개

디지털 크리에이터 최돈현

현) SOY.LAB 총괄 및 대표
현) Stable Diffusion Korea 운영자

이력

∙ NXN 아트 제작 총괄
∙ Locus Korea, CG supervisor
∙ 인디펜던스 Lighing TD

프로젝트 참여
∙ 클래시오브 클랜, 피파온라인, 로스트킹덤 등 게임 시네마틱 및 로딩 스크린 제작
∙ 제네시스 런칭 광고
∙ 극장용 장편 애니메이션 ‘RED SHOES’ 제작 등

* 강의는 윈도우 환경으로 진행되며 맥 사용자는 수강이 어려울 수 있습니다.

최돈현 강사님의
Stable Diffusion 포트폴리오

Image

Video

커리큘럼

아래의 모든 강의를 초격차 패키지 하나로 모두 들을 수 있습니다.
지금 한 번만 결제하고 모든 강의를 평생 소장하세요!

* 강의는 윈도우 환경으로 진행되며 맥 사용자는 수강이 어려울 수 있습니다.

Part1. Stable Diffusion 필수 요소 WEBUI 설치

01. Generative AI Stable Diffusion

∙ 생성형 AI?
∙ 생성형 AI - 스테이블 디퓨전
∙ 반드시 알아야하는 작동 원리
∙ 생성형 AI는 누구나 쉽게 사용할 수 있는 도구

02. Automatic1111 WEBUI 설치하기

∙ 구성 요소 알아보기
∙ Install
∙ 실행하기

03. Stable Diffusion Model 이해

∙ 다양한 Model 사용하기

04. Extension 소개 및 설치

∙ Extension 소개 및 설치

05. WEBUI 운용하기 #1

∙ Version 관리
∙ mkLink 를 사용한 폴더 관리하기
∙ Webui Setting

06. WEBUI 운용하기 #2

∙ 이미지 생성 정확도 조정하기
∙ 이미지 생성 속도 + 정확도 조정하기
∙ 편의기능

Part2. Stable Diffusion 기본 기능 실습으로 학습하기

01. webui interface 알아보기

∙ Webui Interface 및 추가 모델

02. T2I 사용하기 #1

∙ T2I 이해하기

03. T2I 사용하기 #2

∙ Prompt

04. 그 외 옵션 알아보기 #1

∙ XYZ Plot

05. T2I 사용하기 #3

∙ Seed & Image Size

06. T2I 사용하기 #4

∙ Extra Option

07. T2I 사용하기 #5

∙ CFG | STEP

08. T2I 사용하기 #6

∙ Detail Option

09. 그 외 옵션 알아보기 #2

∙ 연속생산과 EXIF

10. I2I 사용하기 #1

∙ I2I 이해하기

11. I2I 사용하기 #2 - Basic Option

∙ Img2Img
∙ Sketch
∙ Inpaint
∙ Inpaint Sketch
∙ Inpaint Upload
∙ Batch
∙ Loopback

12. I2I 사용하기 #3

∙ Resize mode
∙ Resize to (=image scale, =hires)
∙ CFG Scale과 Prompt
∙ Denoising Strength

13. Extention - ControlNet

∙ ControlNet 설치 및 프로세스
∙ ControlNet parameter
∙ ControlNet Models

Part3. Stable Diffusion 기본 기능 실습으로 설명하기

01. Camera Advanced

∙ Prompt를 사용한 Camera View
∙ Figure 활용하기
∙ 3D를 활용한 Camera View

02. Layout Advanced

∙ Prompt를 사용한 다인 표현
∙ Regional Prompter Matrix를 사용한 다인 표현
∙ Regional Prompter Matrix를 사용한 인물 표현
∙Regional Prompter Matrix 기능 알아보기
∙ Regional Mask 사용하기
∙ Regional Mask 생성하기
∙ Regional Mask 응용 (대량생산)
∙ Regional Box + Figures
∙ Regional Mask + Figures
∙ Regional Box + PoseMy
∙ Regional Mask + PoseMy
∙ Prompt Image 생성하기
∙ Regional Mask + PoseMy + Detail

03. Detail Advanced

∙ Prompt 표정 변경
∙ 시선 변경
∙ 얼굴 각도 변경
∙ 얼굴 각도 + 표정 변경
∙ Adetailer + lora
∙ T2I 포즈 변경
∙ I2I 생성 포즈 변경
∙ I2I 사진 포즈 변경
∙ 시간대 변경
∙ 대기효과
∙ 라이팅 직접 변경하기
∙ Hires Custom
∙ Upscale

04. Environment Advanced

∙ Environment Diffusion Advanced
∙ Concept Prompt_SDXL Prompt
∙ Concept Prompt_SD1.5 Prompt
∙ Structure_(2D) Change the content
∙ Structure_(3D) Change vanishing point
∙ Structure_(3D) Change the angle
∙ Structure_(3D) Sci-fi Concept part
∙ Structure_(3D) Spaceship Envitonment Changes
∙ Refine_SDXL Refiner
∙ Refine_SDXL x SD15 Upscale Refine
∙ Refine_Environment + IP-ADAPTER
∙ Refine_Environment + IP-ADAPTER = Change the shape
∙ Refine_Environment + IP-ADAPTER = Mix layout
∙ Refine_Environment + IP-ADAPTER = Color Variation
∙ Refine_Environment + IP-ADAPTER = Change the Lighting mood
∙ Refine_Environment + IP-ADAPTER = Change texture
∙ Refine_Environment + IP-ADAPTER = Change the Style

Part4. Stable Diffusion 심화 응용

01. Content Variation

∙ Content Variation_다양한 헤어스타일 생성하기
∙ Content Variation_헤어 스타일 변경하기 (인물 고정)
∙ Content Variation_다양한 패션 스타일 생성하기
∙ Content Variation_패션 스타일 변경하기 (인물 고정)

02. Turntable Sheet

∙ Turntable Sheet_두상 각도별 시트 생성하기
∙ Turntable Sheet_전신 각도별 시트 생성하기
∙ Turntable Sheet_콘텐츠 스타일 프레임 제작하기

03. Train&Apply

∙ Train_One Trainer 설치하기
∙ Train_One Trainer Interface
∙ Train_Normally Train Theory
∙ Train_What is LoRA
∙ Train_학습 CASE A - 정형화 된 제작 이미지
∙ Train_학습 진행 CASE B - 정형화 된 사진 이미지
∙ Train_학습 진행 CASE C - 대량의 비 정형화 이미지
∙ Train_Analytics
∙ Apply_Basic Setting
∙ Apply_Scan Modeling Data

04. Skilled in Contents

∙ Mov to Mov_I2I + Controlnet
∙ TemporalKit_TemporalKit setup
∙ TemporalKit_Ebsynth
∙ TemporalKit_Temporal Process
∙ AnimateDiff_What is AnimateDiff?
∙ AnimateDiff_AnimateDiff Interface
∙ AnimateDiff_Text To Mov
∙ AnimateDiff_Interpolation
∙ AnimateDiff_Camera Move
∙ AnimateDiff_Image To Mov
∙ AnimateDiff_ControlNet to Mov
∙ AnimateDiff_Topaz Video AI

Part5. DA CAPO (Bonus Track)

01. Face Swap

∙ ReActor Install
∙ ReActor Interface
∙ Use ReActor
∙ IP-ADAPTER 를 활용한 스타일 변경하기

02. 귀여운 동물 만들기

∙ 십이지신(十二支神)
∙ 판타지
∙ 통통한 동물
∙ 작은 동물

03. Model Merge

∙ Model Merge_Checkpoint Merger
∙ Model Merge_Merge Block Weighted
∙ Merge Block Weighted_Merge Block Weighted Information
∙ Super Merger_Super Merger Information
∙ Model Merge Output Detail Check_Campare Alpha (CLIP)
∙ Model Merge Output Detail Check_Compare Weights (U-NET)

04. OUTRO

∙ OUTRO

상세 커리큘럼
자세한 커리큘럼 및 내용은 여기서 확인하세요!

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ComfyUI Cloud, 미드저니, 스테이블디퓨전까지
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수강 전 꼭 확인하세요!

강의 수강을 위한 OS 정보

- Window 환경에서 강의를 진행합니다.
- Mac 사용자를 위한 설치 가이드 파일을 제공합니다.

수강에 필요한 하드웨어 요구사항

강사님 컴퓨터 사양
- CPU : AMD RIZEN 5900X / RAM : 64GB / GPU : NVIDIA 4090 RTX 24GB / HDD, SSD : (NVME 4.0) 2TB

권장사양 ( SDXL READY )
- CPU : AMD RIZEN 3700X / INTEL I7 9800K / RAM : 32GB / GPU : NVIDIA 3060 TI 12GB / HDD, SSD : (NVME 3.0) 2TB

기본사양
- CPU : AMD RIZEN 3700X / INTEL I7 9800K / RAM : 32GB / GPU : NVIDIA 3060 TI 8GB / HDD, SSD : (NVME 3.0) 500GB

주의사항

- Stable Diffusion 1.6.0 버전으로 설치 시 실습 진행이 원활합니다.
- Mac 사용자를 위한 설치 가이드 파일을 제공하나, 강의는 윈도우 환경으로 진행됩니다.
- Mac 사용자들에게는 강의 수강에 어려움이 있을수 있으니 구매 전 참고 부탁드립니다.

학습규정 * 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.
* 해당 강의는 Stable Diffusion을 사용하여 진행됩니다. 구매자들에게 mac 사용자를 위한 설치 가이드 파일을 제공하나, 강의는 윈도우 환경으로 진행됩니다. 맥 사용자들에게는 강의 수강에 어려움이 있을수 있으니 구매 전 참고 부탁드립니다.
* Stable Diffusion 1.6.0 버전으로 설치시 실습 진행이 원활합니다.
* 해당 강의는 23년 07월부터 촬영을 시작한 강의로, 강의 내용보다 업데이트 된 기능이 있을수 있으니, 구매시 참고 부탁드립니다.
* 강사님 컴퓨터 사양 및 권장사양을 알려드리니, 강의 수강에 참고 바랍니다.

강사 컴퓨터 사양 - CPU : AMD RIZEN 5900X / RAM : 64GB / GPU : NVIDIA 4090 RTX 24GB / HDD, SSD : (NVME 4.0) 2TB
권장사양 ( SDXL READY ) - CPU : AMD RIZEN 3700X / INTEL I7 9800K / RAM : 32GB / GPU : NVIDIA 3060 TI 12GB / HDD, SSD : (NVME 3.0) 2TB
기본사양 - CPU : AMD RIZEN 3700X / INTEL I7 9800K / RAM : 32GB / GPU : NVIDIA 3060 TI 8GB / HDD, SSD : (NVME 3.0) 500GB

총 학습기간:
– 정상 수강기간(유료 수강기간) 최초 2개월(60일), 무료 수강 기간은 61일차 이후로 무제한이며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.
– 본 패키지는 약 45시간 분량으로, 일 1시간 내외의 학습 시간을 통해 정상 수강 기간(=유료 수강 기간) 내에 모두 수강이 가능합니다.
– 수강시작일: 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정되며, 결제를 완료하시면 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다. (사전 예약 강의는 1차 강의 오픈일)
– 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.

주의사항 – 상황에 따라 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.
– 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 서비스가 종료될 수 있습니다.
– 본 상품은 기수강생 할인, VIP CLUB 제도 (구 프리미엄 멤버십), 기타 할인 이벤트 적용이 불가할 수 있습니다.
– 커리큘럼은 제작 과정에서 일부 추가, 삭제 및 변경될 수 있습니다.
– 쿠폰 적용이나 프로모션 등으로 인해 5만원 이하의 금액으로 강의를 결제할 경우, 할부가 적용되지 않습니다.

환불규정 – 환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.
– 쿠폰을 사용하여 강의를 결제하신 후 취소/환불 시 쿠폰은 복구되지 않습니다.

– 수강시작 후 7일 이내, 5강 미만 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.
– 수강시작 후 7일 초과, 5강 이상 수강 시 정상 수강기간(유료 수강기간) 대비 잔여일에 대해 다음과 같이 환불 가능합니다.
환불요청일 시 기준
: 수강시작 후 1/3 경과 전, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액 환불
: 수강시작 후 1/2 경과 전, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액 환불
: 수강시작 후 1/2 경과 후, 환불 금액 없음

* 보다 자세한 환불 규정은 홈페이지 취소/환불 정책에서 확인 가능합니다.

[[특별 구성] Stable Diffusion 활용 만렙 패키지 : SD, SDXL, ComfyUI까지] 묶음 상품 주의사항 [주의사항]
– 본 묶음 상품은 온라인 단과 강의를 묶어 추가 할인을 제공하는 패키지 프로모션입니다.
– 본 상품은 사전 공지 없이 할인이 조기 마감되거나 연장될 수 있습니다.
– 결제 수단에 따라 무이자 12개월 할부 지원이 되지 않을 수 있습니다.
– 본 묶음 상품 구매 시 기수강생 할인 쿠폰 및 VIP CLUB 제도, 페이백 쿠폰 등 별도 이벤트 또는 쿠폰 적용이 불가합니다.
– 본 묶음 상품은 패키지로 할인을 추가 적용하여 판매하므로, 강의 일부 환불은 불가하며 아래 환불 규정에 따라 반영됩니다.
– 수강 시작일은 결제일로부터 기간이 산정됩니다. (사전 예약 과정의 경우, 묶음으로 구성 된 과정 중 최초 1차 공개일이 수강시작일로 적용됩니다.)
– 콘텐츠는 향후 당사의 일정에 따라 추가 또는 업데이트 될 수 있습니다.
– 패스트캠퍼스의 사정으로 수강시작이 늦어진 경우에는 해당 일정 만큼 수강 시작일이 연기됩니다.
– 천재지변, 폐업 등 서비스 중단이 불가피한 상황에는 서비스가 종료될 수 있습니다.

[학습규정]
* 본 상품은 동영상 형태의 강의를 수강하는 상품입니다.
* 수강 신청 및 결제를 완료하시면, 마이페이지를 통해 바로 수강이 가능합니다.
* 일부 강의는 사전 예약 상품으로, 강의 영상이 공개 일정에 따라 순차적으로 제작되어 오픈됩니다.

[총 학습기간]
본 묶음상품은 온라인 강의를 묶어 추가 할인을 제공하는 패키지로, 정상 수강기간(유료 수강기간)은 최초 90일, 무료 수강기간은91일차 이후입니다.
강의 1회 결제 시 평생 소장이 가능하며, 유료 수강기간과 무료 수강기간 모두 동일하게 시청 가능합니다.

[환불규정]
– 환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.
– 수강시작 후 7일 이내, 5강 미만 수강 시에는 100% 환불 가능합니다.
– 수강시작 후 7일 초과, 5강 이상 수강시 수강기간인 90일 대비 잔여일에 대해 다음과 같이 환불 가능합니다.

환불요청일 시 기준
: 수강시작 후 1/3 경과 전, 실 결제금액의 2/3에 해당하는 금액 환불
: 수강시작 후 1/2 경과 전, 실 결제금액의 1/2에 해당하는 금액 환불
: 수강시작 후 1/2 경과 후, 환불 금액 없음

※ 본 이벤트는 패키지로 할인을 추가 적용하여 판매하므로, 강의 일부 환불은 불가능하며 위 기준에 따라 반영됩니다.

패스트캠퍼스 정책 안내 [패스트캠퍼스 아이디 공유 금지 정책]
패스트캠퍼스의 모든 온라인 강의에서는 1개의 아이디로 여러명이 공유하는 형태를 금지하고 있습니다.
동시접속에 대한 기록은 내부 시스템을 통해 자동으로 누적되며, 이후 서비스 이용이 제한될 수 있습니다.

[기기제한 정책]
패스트캠퍼스 온라인 강의 시청을 위해서는 ID별 최대 3개의 기기를 등록할 수 있으며, 기기 등록은 온라인 강의장 접속 시 자동 등록됩니다.
최대 갯수를 초과하였을 경우 등록된 기기 해제가 필요합니다.

[저작권 정책]
패스트캠퍼스의 모든 강의는 무단 배포 및 가공하는 행위, 캡쳐 및 녹화하여 공유하는 행위, 무단으로 판매하는 행위 등 일체의 저작권 침해 행위를 금지합니다.
부정 사용이 적발될 경우 저작권법 위반에 의한 법적인 제재를 받으실 수 있습니다.