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文档简介

课题图像生成技术总课时4主备教师高楚其教学目标1.知识目标：掌握VAE和GAN的基本原理2.能力目标：能够理解扩散模型的发展脉络3.素养目标：认识AI生成内容（AIGC）的伦理问题教学重点变分自编码器（VAE）的编码器解码器结构生成对抗网络（GAN）的对抗训练机制判别器与生成器的博弈原理教学难点GAN训练的不稳定性与模式崩溃问题VAE中变分推断的数学原理条件GAN（cGAN）的控制生成课前预习教学过程首次备课板块一：导入新课展示AI生成艺术作品、人脸生成等案例引出图像生成的技术发展板块二：讲授新知1.VAE变分自编码器（15分钟）自编码器基础：编码器+解码器变分推断：学习隐变量的分布重参数化技巧（ReparameterizationTrick）应用：图像重构、数据压缩2.GAN生成对抗网络（15分钟）核心思想：对抗训练生成器（Generator）：生成假样本判别器（Discriminator）：区分真假样本损失函数：交叉熵训练过程：交替优化应用：人脸生成、图像翻译、图像超分辨率板块三：技术对比与伦理讨论VAEvsGAN优缺点对比扩散模型简介（DiffusionModel）AI生成内容的版权问题Deepfake技术的风险与防范板块四：总结提升梳理图像生成技术发

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