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文档简介

第12课图像的生成方式第三单元图像、声音与视频的智能生成义务教育信息科技课程资源

人工智能

第12课学习目标1了解对抗生成和扩散生成这两种主要的图像生成方式。学习目标思考智能生成图像在实际应用中的潜在问题，如著作权、伦理和商业使用规范等。2第12课课堂导入问题情境智能生成的图像用于商业用途，可能涉及哪些伦理或法律问题？人工智能是如何生成图像的？图像智能生成广泛应用于设计、游戏及影视制作等领域。第12课学习内容一

对抗生成二

扩散生成学习内容一、对抗生成第12课学习内容训练时两个神经网络相互对抗：一个负责生成图像，另一个负责判断图像质量。生成网络不断努力调整，试图满足判别网络的要求，最终“学会”如何生成符合要求的图像。训练结束后，一般只需调用生成网络得到图像。当然，也可以利用判别网络控制生成图像的质量。第12课学习内容体验基于对抗思想生成图像1.打开配套资源中的《对抗-图像生成器》软件。2.拖动滑块，选择适当的分数阈值。3.单击“开始生成”按钮，软件会自动生成图像并对图像打分，分数高于阈值的图像将放入右侧窗格，直到放满为止。一、对抗生成第12课学习内容一、对抗生成第12课学习内容设置不同的分数阈值，观察软件自动生成图像的数量与质量变化。一、对抗生成阈值图像数量图像质量高□多□少□高□低低

□多□少□高□低

基于扩散思想训练模型时，会先让模型“看”到一幅清晰的图像，然后不断添加“噪点”，直到整张图像变得像团雪花。在这个过程中，模型需要学习在不同阶段，图像变成了什么样子。生成过程则是从一张充满“噪点”的图像开始。模型根据记住的“噪点”图的特征，一步步反向回推，最终生成需要的图像。第12课学习内容二、扩散生成第12课学习内容二、扩散生成模型不是还原原始图像，是根据当前“噪点”状态，逐步生成具有相似特征的新图像。这个过程并非复制，而是创造。体验基于扩散思想生成图像1.打开配套资源中的《扩散-图像生成器》软件。2.单击“开始生成”按钮生成图像。可以发现，软件从一张充满“雪花”的图像开始，经过一步步推算，最终形成较清晰的图像。第12课学习内容二、扩散生成第12课学习内容二、扩散生成

1.图像的智能生成主要有两种方式：对抗生成和扩散生成。2.采用对抗生成时，训练阶段需要使用生成网络和判别网络；生成阶段通常只需要使用生成网络，也可以借助判别网络来控制图像的质量。3.采用扩散生成时，训练阶段会逐步在图像中添加“噪点”，学习各阶段的图像特征；生成阶段则通过一步步反向回推，得到清晰图像。第12课课堂总结第12课拓展与提升一位热爱艺术的初中生，使用一款流行的AI图像生成工具，输入自己的创意描述后，生成了一幅风格独特、色彩绚丽的图像。他非常喜欢这幅图像，便将其印在了自己设计的衬衫

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