人工智能通识应用基础课件 项目五 5.1：AI图像-文生图与创意设计

项目五AI图像：从创意到现实的视觉革命项目概述项目知识要点知识能力目标学时图像是视觉表达的重要形式，AI为图像创作带来革命性变化。本项目探索AI图像生成与编辑的工具，学习通过提示词和参数控制图像风格、细节，实现创意设计，提升图像创作质量与效率。1基础生成技巧2创意场景实现【技能要求】1具备将创意概念转化为AI图像生成需求的能力，能拆解核心视觉要素，精准撰写符合需求的prompt。【知识要求】1了解AI图像工具种类与功能特点，掌握风格控制、细节调整的AI技巧。2掌握AI图像生成的技巧，包括prompt（提示词）工程设计方法、主流模型的适用场景。2项目实训文生图练习2项目知识要点与目标1基础生成技巧在人工智能图像生成领域，提示词（prompt）作为连接人类语义空间与生成模型参数空间的桥梁，其重要性不言而喻。提示词除了传递用户期待，实质上也决定了生成图像的语义结构、风格属性与视觉质量。从技术实现角度来看，生成模型通过对提示词进行编码与语义解译，将其映射为潜在空间中的分布约束，从而引导生成内容朝向预期方向。如果缺乏精确的提示词输入，模型仅能依赖先验分布生成随机图像，难以实现用户导向的可控生成。提示词的质量直接影响生成结果的可控性与可用性。一个好的提示词应包含主体描述、环境语境、风格指示、构图约束等多个维度，以形成多层次的条件控制。提示词中特定术语的选择、词序结构以及重要性权重的分配，均会对生成图像的视觉特征产生显著影响。此外，负面提示词（negativeprompt）的引入进一步扩展了控制能力，使模型能够显式规避不希望的视觉元素或质量缺陷。在生成图片时，采用“风格指令+核心主体+细节补充+技术参数”的四层递进结构，各层级既相互独立又紧密关联，共同决定生成图像的最终效果。这种结构的优势在于：先锁定风格基调，再明确创作核心，最后通过细节与参数优化，避免风格跑偏、主体模糊等常见问题。1.即梦的提示词结构1基础生成技巧在给出风格提示词时，可以按照传统风格、现代风格和混合风格进行粗略分类，然后进行更细致的分类，如中国工笔画、写意画、敦煌壁画、赛博风格、水墨动漫等。另外可以通过具体百分比数值进一步细化要求，如风格强度、色彩饱和度、笔触粗细和留白比例等。2.风格控制参数（如艺术流派、画质）的调整画质控制参数选择示意图1基础生成技巧3.文生图的细节优化方法细节问题提示词优化人物面部模糊面部细节清晰（眉毛、睫毛、唇形分明），无面部变形纹理丢失襦裙缠枝莲纹理清晰可见，青花瓷瓶釉面反光自然光影混乱柔和自然光从左侧射入，阴影位于右侧，无多余光源元素错位仕女手持团扇，扇面朝向画面左侧，无手部与扇柄错位2创意场景实践1.科幻场景的元素组合技巧科幻场景创作的核心是“构建逻辑自洽的未来世界”，需平衡科技感与场景合理性，避免元素堆砌导致画面混乱。元素拆解：

整体结构：环形空间站舱体、全息操控面板、悬浮载具、能量护盾（蓝色脉冲光效）。

融合点：舱体装饰（云纹浮雕）、操控面板界面（篆体数字）、宇航员服饰（改良汉服剪裁）。

氛围基调：冷色调（银灰、科技蓝）为主，局部点缀传统红（如服饰镶边），柔和冷光照明。

人物动作：2名宇航员（1人操作全息面板，1人检查设备），姿态符合失重环境（微漂浮感）。2创意场景实践2.传统文化主题的风格还原传统文化主题创作的核心是尊重历史细节，还原风格。元素拆解：

创作前需对宋代文人生活场景进行基础考据，明确服饰、器物、场景的历史特征，避免出现时代错位，如宋代场景出现明代家具。核心考据要点包括人物服饰，器物道具，场景环境和动作姿态。2创意场景实践3.3D模型的AI辅助生成即梦平台虽以2D图像生成为核心，但可通过“2D概念图生成→AI图转3D→3D细节优化”的流程，辅助3D模型创作，大幅降低建模门槛。在生成2D概念图前，需明确3D模型的最终用途，如桌面摆件、游戏道具，避免后续调整尺寸或风格。2D概念图需多角度呈现（正面、侧面、顶部），确保3D工具能完整识别