人工智能与智慧教育课件 第3章 人工智能助力教学资源生成

人工智能助力教学资源生成第3章3.1生成式人工智能概述【学习导航】3.2AI辅助图像处理3.3人工智能辅助音视频处理3.4人工智能辅助动画3.6习题与实践3.5AI辅助多模态教学资源生成【学习目标】1.梳理生成式人工智能的发展脉络并解构其技术基础。2.熟练运用提示词的五大核心构成要素、基本原则与实用技巧，构建出结构完整、指令清晰的提示词。3.解构AI图像生成原理，利用“文生图”和“图生图”技术，辅助设计教学应用方案。4.解构音视频数字化，熟悉AI语音技术，并能利用AI视频生成工具辅助设计教学应用方案。5.阐明动画原理，区分二维动画与三维动画，利用AI动画生成工具辅助设计教学应用方案。6.解构多模态集成的演进与核心,能利用AI工具链，为特定教学单元生成一个完整多模态教学资源包。3.1生成式人工智能概述3.1.1生成式人工智能的基本原理生成式人工智能技术演进历程1.发展历程生成式人工智能是让人工智能模型（如大型神经网络）从海量数据中学习其内在的“复杂的概率分布规律，从而获得能够生成符合该分布规律的新数据的能力的技术。

生成式人工智能的崛起并非一蹴而就，而是一场跨越数十年的技术接力，其技术演进可分为五个阶段。3.1.1生成式人工智能的基本原理2.技术基础生成式人工智能的技术基础依赖于四大核心要素的深度融合：算法提供生成逻辑与目标，架构作为实现算法的工程蓝图决定了计算效率与能力边界，算力是执行计算的硬实力，

而数据则构成了模型学习与优化的知识源泉。四者协同，共同推动了生成式AI从实验室研究到实际应用的跨越。算法范式架构创新算力资源数据体系3.1.1生成式人工智能的基本原理3.能力与局限生成式人工智能在跨模态内容创造与自然交互上展现出卓越的生产力，但其能力的底层逻辑，并非真正的理解与创造，而是基于对海量数据统计规律的学习与模仿。正因这种概率驱动的本质，它也内在地伴随着模型幻觉与伦理隐忧，使其在可信度与责任归属方面面临根本性挑战。3.1.2提示词工程1.核心目标

提示词工程的核心是将人类的抽象意图转化为人工智能模型能够理解并执行的精确指令，解决“意图-输出”之间的语义鸿沟。其目标不仅在于让AI工作，更在于高效、可靠、符合伦理地工作，从而将其庞大的知识储备与生成能力，定向、可控地转化为实际价值。这一目标可具体分解为以下四个维度。核心目标实现结果的精准可靠控制风格与任务适配性驾驭复杂任务探索模型的创造力3.1.2提示词工程2.构成要素

一个精心构建的提示词，如同给模型下达的一份清晰、可执行的“工作任务书”。它通常由五个核心要素构成，这些要素共同作用，将用户的模糊意图转化为模型能够精准理解的指令。提示词的构成要素3.1.2提示词工程3.基本原则与实用技巧明确具体分步拆解迭代优化伦理适配性明确具体指令和模糊指令对比3.1.2提示词工程3.基本原则与实用技巧明确具体分步拆解迭代优化伦理适配性3.1.2提示词工程3.基本原则与实用技巧明确具体分步拆解迭代优化伦理适配性3.1.2提示词工程3.基本原则与实用技巧角色强化技巧示例引导法思维链引导法3.1.2提示词工程3.基本原则与实用技巧角色强化技巧示例引导法思维链引导法3.1.2提示词工程3.基本原则与实用技巧角色强化技巧示例引导法思维链引导法3.1.3教学资源的AI辅助工具1.文本生成AI工具以DeepSeek、文心一言、豆包、ChatGPT、Claude、讯飞星火及Kimi等为代表的文本生成工具，已成为教师的得力助手。这些工具能高效完成教案、讲义、习题、案例分析与阅读材料的内容创建，辅助设计课堂讨论、角色扮演脚本等互动活动，并提供作文评语与修改建议等教学评价与反馈，显著提升了教学准备的效率与质量。文本生成AI工具助力教学3.1.3教学资源的AI辅助工具2.图像生成AI工具

在当前教育技术快速发展的背景下，图像生成工具已成为教学资源创作的重要助力。以豆包、即梦AI、文心一格、StableDiffusion等为代表的图像生成工具，能够有效支持各类教学视觉材料的生成。这些工具可实现抽象概念的具象化呈现，包括历史场景还原、科学原理示意图生成及抽象概念隐喻图创作；能够快速美化课件，提供统一的PPT背景、图标和插图设计；还能根据课程特色创建个性化素材，如专属卡通形象和宣传海报。图像生成AI工具助力教学3.1.3教学资源的AI辅助工具3.音频、视频、动画处理AI工具

在AI语音层面，讯飞有声、微信读书AI朗读及阿里云/百度云语音API等工具，实现了高质量的文语转换、多语言朗读与海量资源随时听，赋能于微课配音与听觉学习；在AI视频层面，即梦AI能自动匹配动画素材与数字人讲解，剪映则提供智能字幕与快速剪辑功能，共同简化视频制作流程；在AI动画与3D层面，悟空图像的“AI闪绘”可快速生成教学插画，其“文/图生3D”功能可实现模型与场景重现。音视频动画AI工具助力教学3.2AI辅助图像处理3.2.1数字图像基础1.位图与矢量图

位图图像（bitmap），亦称为点阵图像或栅格图像，是由称作像素（图片元素）的单个点组成的。

矢量图（VectorGraphics）是一种通过数学公式和几何对象（如点、线、曲线、多边形）描述图像的图形格式。位图局部放大后产生的马赛克效应矢量图示意图3.2.1数字图像基础2.像素与图像分辨率

像素是构成数字图像的最小单位，它是图像中的一个点。每个像素都具有独立的颜色和亮度属性，通过不同颜色和亮度的像素组合，形成了所看到的各种图像，它决定了图像的细节和色彩表现能力。

图像分辨率指图像的像素大小，用图像水平方向像素数量与垂直方向像素数量的乘积来表示。3.2.1数字图像基础3.常用图形图像文件格式常用图形图像文件格式特性对比3.2.2传统图像处理vsAI图像处理1.“豆包”图像生成下的海报制作

使用“豆包”，将原始素材“污染的海洋”进行AI图像处理，完成《“净滩行动”——从污染海岸到蔚蓝乐园》的海报制作。【教学案例引言】

有一张被严重污染的海滩照片：沙滩上遍布塑料瓶、玻璃瓶等垃圾；海水因泥沙和污染物而显得浑浊不堪；天空灰蒙蒙的。处理目标是，利用图像处理技术，将这幅触目惊心的场景，转化为一幅能激发公众环保意识、呼吁行动的“净滩”主题宣传海报。豆包的AI图像生成主界面3.2.2传统图像处理vsAI图像处理1.“豆包”图像生成下的海报制作擦除区域重绘抠图区域重绘扩图局部重绘AI绘画前景净化：AI擦除前后对比3.2.2传统图像处理vsAI图像处理1.“豆包”图像生成下的海报制作擦除区域重绘抠图区域重绘扩图局部重绘AI绘画海水区域重绘前后对比3.2.2传统图像处理vsAI图像处理1.“豆包”图像生成下的海报制作擦除区域重绘抠图区域重绘扩图局部重绘AI绘画海水主题抠图前后对比3.2.2传统图像处理vsAI图像处理1.“豆包”图像生成下的海报制作擦除区域重绘抠图区域重绘扩图局部重绘AI绘画蓝天白云沙滩的区域重绘前后对比3.2.2传统图像处理vsAI图像处理1.“豆包”图像生成下的海报制作擦除区域重绘抠图区域重绘扩图局部重绘AI绘画豆包AI的扩图效果3.2.2传统图像处理vsAI图像处理1.“豆包”图像生成下的海报制作擦除区域重绘抠图区域重绘扩图局部重绘AI绘画海蟹海星的局部重绘3.2.2传统图像处理vsAI图像处理1.“豆包”图像生成下的海报制作擦除区域重绘抠图区域重绘扩图局部重绘AI绘画水彩画风格海报的生成结果3.2.2传统图像处理vsAI图像处理2.传统与AI的图像处理流程对比

传统图像处理的处理流程如同一个精密但割裂的手工流水线，要求用户精通多种工具，将大量时间与精力耗费在技术实现层面——从繁琐的逐项修复、依赖外部素材的合成，到复杂的手动调色与融合——整个过程技术门槛高、耗时漫长（常需数小时），且创意表达常被繁琐操作所打断。而AI辅助的处理流程则重塑了这一过程，它将用户置于“创意导演”的角色，其核心操作简化为涂抹、输入指令与点击生成；AI作为智能执行团队，承担了从语义理解、内容生成到自动融合的所有技术重负。这不仅将创作时间从小时级压缩至分钟级，实现了数量级的效率飞跃，更将用户的工作重心从如何实现的技术思维，彻底转向了想要什么的创意思维，从而极大地降低了技术门槛，释放了创意潜能。3.2.3AI辅助从文本到图像1.文生图的原理

文生图模型本质是一个基于海量图文对训练的“视觉翻译机”，其核心过程是将一个随机噪声图，根据文本描述，逐步去噪，最终构建出清晰的图像。为了更好地得到所需教学资源图像。

需注意的是，AI辅助下的文生图，对于新手而言很少一次成功，需要通过调整关键词进行多次尝试，逐步逼近理想效果。输入文本的注意点3.2.3AI辅助从文本到图像2.生成式AI的课堂创新情境创设与导入抽象概念可视化个性化学习材料生成3.2.4AI辅助从图像到图像图生图的原理

图生图技术是生成式AI在图像编辑领域的核心体现，其本质是以输入图像为条件，引导AI模型进行有控制的再生成。它并非简单的滤镜应用，而是对图像内容进行语义层面的理解和重构。与文生图的“从零开始”不同，图生图任务为模型提供了一个明确的起点和约束条件。图像修复风格迁移超分辨率重建动态元素生成与图像修饰图生图的几种任务模型3.2.4AI辅助从图像到图像2.教学素材的优化与再创作老旧教材插图的修复与更新教学素材的快速美化与风格统一个性化教学活动的视觉支持为课堂互动快速生成素材3.2.5文生图与图生图的相辅相成AI文生图，以其强大的文本理解能力，只需输入一段简洁的文字即可将抽象的文字描述转化为直观、生动的图像；而AI图生图则展现出对现有图像的深度理解与再创造能力,能够以已有的图像为基础,根据特定的需求进行风格转换、细节优化、元素添加或修改等操作。二者并非孤立存在，而是相互协同的生成式AI技术体系。精度与控制前'半身照和火柴人姿势精度与控制后:半身照和火柴人姿势结合3.3人工智能辅助音视频处理3.3.1数字化声音数字音频的产生

声音是声源振动造成的连续的机械波，要在计算机中进行存储、处理和传输，必须首先将其转换为离散的数字信号。所以，数字音频的产生就是声音从模拟信号向数字信号转换的核心过程。其本质是通过采样、量化和编码三个步骤，将连续变化的声波信号转化为离散的数字序列，从而实现对声音的存储、处理与传输。采样量化编码3.3.1数字化声音2.常用的音频文件格式

WAV格式MP3格式WMA格式AU格式MIDI格式CD格式RealAudio格式3.3.2AI语音技术自动语音识别

自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）是AI语音技术的核心模块之一，其目标是将人类语音中的词汇内容转换为计算机可读的文本或命令。自动语音识别技术国产应用中的教育实践3.3.2AI语音技术2.文本到语音合成

文本到语音合成（Text-to-SpeechSynthesisTTS）技术致力于将文字信息转化为流畅、自然的人工语音，是实现“机器开口说话”的关键。当前，该技术已从早期机械的“电子音”发展为高度拟人、富有表现力的语音输出。在国产应用中，TTS技术正以多种形态服务于不同场景。讯飞有声微信读书的AI语音朗读阿里云语音合成API百度云语音合成API3.3.3数字视频基础1.常用的视频文件格式

为了适应不同的播放、存储与网络传输需要，视频内容也可以用多种不同的格式进行存储，其之间也可以通过转码工具软件来相互转换。3.3.3数字视频基础2.数字视频的压缩

视频压缩的核心思想在于消除数据中的冗余信息。根据压缩过程中是否丢失信息，可将其数字视频压缩分为两大类：有损压缩和无损压缩。3.3.4AI视频生成数字视频基础1.“即梦AI”下的视频生成——以唐代韩滉《五牛图》为例

（1）文生视频：创设历史与田园背景3.3.4AI视频生成数字视频基础1.“即梦AI”下的视频生成数字——以唐代韩滉《五牛图》为例

（2）图生视频：让《五牛图》中的牛“活”起来3.3.4AI视频生成数字视频基础1.“即梦AI”下的视频生成数字——以唐代韩滉《五牛图》为例

（3）主体参考：精准控制核心动作3.3.4AI视频生成数字视频基础1.“即梦AI”下的视频生成数字——以唐代韩滉《五牛图》为例

（4）首尾帧：可导演的创意转场3.3.4AI视频生成数字视频基础1.“即梦AI”下的视频生成数字——以唐代韩滉《五牛图》为例

（5）智能多帧：自动化的画面序列生成3.3.4AI视频生成数字视频基础2.传统与AI的视频处理流程对比3.4人工智能辅助动画3.4.1数字动画基础

动画产生的基础是视觉暂留原理，即人眼在观察物体后，影像会在视网膜上短暂停留，这使得快速切换的静态画面得以形成连续的视觉印象。人眼对光信号的短暂留存（约0.1-0.4秒）使快速切换的帧序列产生“运动错觉”，这一生理基础要求动画每秒至少展示12帧图像以维持流畅感。二维数字动画三维数字动画垃圾处理的三维数字动画展示3.4.2AI数字人生成创建静态数字人形象

生成一批图片，挑选出最符合设定、画质最佳的一张作为数字人基础形象。3.4.2AI数字人生成创建动态数字人形象3.4.3AI辅助下的3D模型生成文生3D

在提示词中还加入“3D模型”、“等轴视图”、“白色背景”、“XX风格”等关键词，能有效引导AI生成更适合后续使用的模型。文生3D下的精卫鸟的各角度展示悟空动画的文生3D精卫鸟3.4.3AI辅助下的3D模型生成2.图生3DAI会将提供的参考图片进行“3D化”处理，自动生成一个具有简单三维体积和深度的模型或效果图，得到的3D化“精卫鸟”。图生3D下的精卫鸟的各角度展示悟空动画的图生3D精卫鸟3.4.4AI实时绘画下的动画动态生成（1）悟空动画”AI闪绘”的画笔对应的闪绘结果（2）多次迭代的生成记录以悟空动画“AI闪绘”为例，对教学中涉及的《山海经》神兽即时做一个实时AI闪绘

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3.4.4AI实时绘画下的动画动态生成（3）悟空动画”AI闪绘”导入画布以悟空动画“AI闪绘”为例，对教学中涉及的《山海经》神兽即时做一个实时AI闪绘

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3.4.4AI实时绘画下的动画动态生成（4）“AI闪绘”多次导入画布以悟空动画“AI闪绘”为例，对教学中涉及的《山海经》神兽即时做一个实时AI闪绘

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3.4.4AI实时绘画下的动画动态生成（5）“AI闪绘”的快速精修以悟空动画“AI闪绘”为例，对教学中涉及的《山海经》神兽即时做一个实时AI闪绘

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（6）“AI闪绘”的动态视频导出保存3.5AI辅助多模态教学资源生成3.5.1数字媒体集成的方法1.以文件为中心的本地化集成

以本地计算机文件或存储设备上存储的数字媒体文件（文本、图像、音频、视频等），通过专业软件在单机环境下进行分类、整理、编辑和组合，最终输出一个封闭的、自包含的成品文件。2.以网络服务为中心的动态化集成

它依托网络服务，媒体资源不再以本地文件形式存在，可及时获取最新的数字媒体内容，实时整合来自不同网络源的数字媒体资源。用户可利用云存储服务和在线协作平台，将数字媒体文件存储在云端，并与他人进行共享和协作，实现动态的数字媒体集成。3.5.1数字媒体集成的方法3.AI助力下的智能化集成AI助力下的智能化集成是当前技术发展的前沿范式。传统的媒体集成是“组合”思维，而AI助力下的集成是“融合”思维，是以AI模型为驱动核心，实现媒体的智能生成、语义理解、跨模态转换与动态个性化组装。集成过程从“手动组装”演进为“智能激发与创造”。从单模态到多模态的融合设计智能内容识别与分类奠定基础语音识别与文稿生成3.5.2辅助多模态教学资源生成

生成式人工智能的崛起，正彻底改变多模态教学资源的创作模式。其核心优势在于，它将传统的、线性的、高门槛的制作流程，重塑为一个高效、灵活、可快速迭代的智能化生产闭环。在此新模式下，可以将文字脚本视为创意蓝图，将具体的生成指令化为施工指导，从驱动AI工具链进行协同创作，快速将创意落地。3.5.2辅助多模态教学资源生成以“西汉丝绸之路：如果西汉商人发朋友圈“为主题，借助AI进行协同创作，多模态教学资源生成的整个流程。1.内容策划与脚本生成生成脚本（古代丝绸之路：如果西汉商人发朋友圈）1）【开场悬念】2）【丝绸之路开启】3）【数字人解说】4）【“硬核”贸易：丝绸换宝石？】5）【现代类比】6）【看不见的文化交流】7）【结束画面】3.5.2辅助多模态教学资源生成2.根据脚本策划，多模态素材生成（1）文生图古代丝绸之路的封面西汉商队竹简朋友圈“跨越千年的双十一”图片“从骆驼到5G”图片“文化融合”图像“片尾”图像3.5.2辅助多模态教学资源生成2.根据脚本策划，多模态素材生成（1）文生图古代丝绸之路的封面西汉商队竹简朋友圈“跨越千年的双十一”图片“从骆驼到5G”图片“文化融合”图像“片尾”图像3.5.2辅助多模态教学资源生成2.根据脚本策划，多模态素材生成（1）文生图古代丝绸之路的封面西汉商队竹简朋友圈“跨越千年的双十一”图片“从骆驼到5G”图片“文化融合”图像“片尾”图像3.5.2辅助多模态教学资源生成2.根据脚本策划，多模态素材生成（1）文生图古代丝绸之路的封面西汉商队竹简朋友圈“跨越千年的双十一”图片“从骆驼到5G”图片“文化融合”图像“片尾”图像3.5.2辅助多模态教学资源生成2.根据脚本策划，多模态素材生成（1）文生图古代丝绸之路的封面西汉商队竹简朋友圈“跨越千年的双十一”图片“从骆驼到5G”图片“文化融合”图像“片尾”图像3.5.2辅助多模态教学资源生成2.根据脚本策划，多模态素材生成（1）文生图古代丝绸之路的封面西汉商队竹简朋友圈“跨越千年的双十一”图片“从骆驼到5G”图片“文化融合”图像“片尾”图像3.5.2辅助多模态教学资源生成2.根据脚本策划，多模态素材生成（1）文生图古代丝绸之路的封面西汉商队竹简朋友圈“跨越千年的双十一”图片“从骆驼到5G”图片“文化融合”图像“片尾”图像3.5.2辅助多模态教学资源生成2.根据脚本策划，多模态素材生成（2）图生图西汉丝绸之路地理位置微词云西汉丝绸之路发光网络图谱3.5.2辅助多模态教学资源生成2.根据脚本策划，多模态素材生成（2）图生图悟空图像AI闪绘丝绸之路3.5.2辅助多模态教学资源生成2.根据脚本策划，多模态素材生成（3）图生视频西汉商人手机拍照西汉丝绸之路开启跨越千年的'双十一从骆驼到5G中外文化融合结尾3.5.2辅助多模态教学资源生成2.根据脚本策划，多模态素材生成（3）图生视频西汉商人手机拍照西汉丝绸之路开启跨越千年的'双十一从骆驼到5G中外文化融合结尾3.5.2辅助多模态教学资源生成2.根据脚本策划，多模态素材生成（3）图生视频西汉商人手机拍照西汉丝绸之路开启跨越千年的'双十一从骆驼到5G中外文化融合结尾3.5.2辅助多模态教学资源生成2.根据脚本策划，多模态素材生成（3）图生视频西汉商人手机拍照西汉丝绸之路开启跨越千年的'双十一从骆驼到5G中外文化融合结尾3.5.2辅助多模态教学资源生成2.根据脚本策划，多模态素材生成（3）图生视频西汉商人手机拍照西汉丝绸之路开启跨越千年的'双十一从骆驼到5G中外文化融合结尾3.5.2辅助多模态教学资源生成2.根据脚本策划，多模态素材生成（3）图生视频西汉商人手机拍照西汉丝绸之路开启跨越千年的'双十一从骆驼到5G中外文化融合结尾3.5.2辅助多模态教学资源生成2.根据脚本策划，多模态素材生成（4）即梦AI生成数字人动态西汉数字人静态西汉数字人3.5.2辅助多模态教学资源生成3.智能剪辑与合成（1）素材导入（2）素材插入轨道（3）素材优化特效转场背景音乐3.5.2辅助多模态教学资源生成4.配音和字幕素材生成根据已有视频策划脚本

——旁白对应脚本文字表3.5.2辅助多模态教学资源生成4.配音和字幕素材生成TTSMaker的文字转语音3.5.2辅助多模态教学资源生成4.配音和字幕素材生成剪映旁白音频添加及微调3.5.2辅助多模态教学资源生成4.配音和字幕素材生成剪映AI自动识别显示字幕3.5.2辅助多模态教学资源生成字幕美化及视频最终导出字幕核对修改并美化视频最终导出3.6习题与实践3.6.1选择题1.当前生成式AI面临的最核心的局限性问题是：A.计算速度过慢 B.只能处理文本数据C.模型"幻觉"问题 D.需要人工标注所有数据2.提示词中用于规定模型输出在格式、风格、篇幅及结构等方面具体要求的要素是：

A.上下文 B.输出规范

C.指令 D.输入参数

3.数字音频产生过程中，将每个采样点的幅度值用有限个离散数值来表示的步骤称为：A.量化 B.采样C.压缩 D.编码4.动画能够产生连续视觉印象的基础原理是：A.心理联想 B.色彩感知C.空间错觉 D.视觉暂留5.能够完全精确地重建出原始数据，没有任何信息损失，但压缩率相对有限的压缩方式是：A.有损压缩 B.流式压缩C.无损压缩 D.实时压缩3.6.1选择题6.AI语音技术中，负责将人类语音转换为计算机可读文本的核心模块是：A.文本到语音合成(TTS) B.语音增强技术C.语音编码技术 D.自动语音识别(ASR)7.AI数字人生成技术通过塑造与内容主题高度契合的虚拟形象，能够极大地增强作品的什么？A.文件大小和渲染时间 B.沉浸感和叙事魅力C.制作成本和人力投入 D.技术复杂性和操作难度8.AI流程将创作重心从"如何实现"转移至：A.何时完成 B.花费多少C.想要什么 D.由谁执行9.AI助力下的智能化集成与传统媒体集成的核心区别在于：A.从“组合”思维转变为“融合”思维 B.从本地处理转变为网络服务C.从单人操作转变为多人协作 D.从免费使用转变为付费服务3.6.2填空题1.生成式人工智能的技术基础是___________、___________与___________的深度融合：算法范式定义生成逻辑，架构创新实现跨模态与高效计算，数据与算力支撑规模与质量的平衡。2.在提示词中，________需要清晰、无歧义地说明模型需完成的具体动作，避免使用模糊词汇。3.第三阶段生成式AI的核心架构突破是________，它催生了大型语言模型和扩散模型等新一代生成范式。4.数字音频的产生是通过________、量化和编码三个步骤，将连续变化的声波信号转化为离散的数字序列。5.三维数字动画制作过程中，艺术家需要为创建的数字模型添加骨骼、材质与________，以营造逼真的视觉效果。6.视频压缩的核心思想在于消除数据中的冗余信息，主要包括空间冗余、时间冗余和________。7.自动语音识别技术通过预处理、特征提取、声学模型匹配和语言模型预测等步骤，实现________到________的精准转换。8.文心一言等大型语言模型AI助手将语音识别与________能力深度融合，ASR技术成为整个智能对话系统的入口。9.AI生成式视频处理流程允许快速探索多种视觉可能性，打破了传统的________流程。10.AI助力下的集成是以AI模型为驱动核心，实现媒体的________与动态个性化组装。3.6.3简答题一个精心构建的提示词通常包含哪些核心构成要素？请简要说明“角色”这一要素在提示词中的作用。可从对提示词工程基本框架及“角色”要素功能的理解考虑。2.根据提示词的基本原则与实用技巧，请编写一段提示词，生成一份用于初中历史《百家争鸣》这节课程的教案导入部分。要求：提示词必须至少包含并明确标识出角色、指令和输出规范这三个核心要素。

3.请简要说明位图与矢量图在构成原理和缩放特性上的主要区别。在教学课件制作中，设计的学科标志或示意图通常建议使用矢量图格式？3.6.3简答题4.为中学地理课准备能够典型反映青藏高原“高寒”自然景观特征的图片，用于课堂导入，建立学生对区域地理环境的初步印象。请运用AI图像处理技术，完成以下两个任务：1）创作区域景观图

目标：生成一幅能够典型反映青藏高原“高寒”自然景观特征的图片

要求：提示词需包含“典型的地貌”、“植被”等描述，并准确体现“高寒”这一核心地理概念。