人工智能通识应用基础教案 项目五 AI图像：从创意到现实的视觉革命-电子教案（4学时）

PAGE1电子教案课程名称项目五AI图像：从创意到现实的视觉革命计划学时4授课班级授课时间授课方式理实一体课教学目标要求（分掌握、熟悉、了解三个层次）：掌握:掌握文生图提示词的核心撰写技巧，能精准把控画面主题、构图、光影、细节描述，生成符合预期的图像作品。掌握AI修复图片的核心操作，能独立处理图像模糊等常见问题，还原图像清晰质感。掌握提示词优化方法，能根据生成结果调整关键词，解决文生图中出现的主体错位、风格偏差等问题。掌握AI修复的进阶技巧，能针对老照片进行修复，保留图像原有细节与质感。熟悉:熟悉AI抠图工具的操作流程。熟悉批量转换风格的操作方法，能根据需求选择合适的风格模板，批量处理多张图像，保证风格统一且细节完整。熟悉即梦平台的功能模块，能灵活运用平台设置调整图像分辨率、生成数量等参数，提升创作效率。了解:了解文生图的底层逻辑，知晓提示词与生成图像之间的关联，理解不同关键词对画面效果的影响。了解AI抠图、AI修复的技术原理，知晓其适用场景与局限性，能合理选择工具解决实际问题。了解批量转换风格的技术优势，知晓不同风格模板的特点，能根据创作需求选择适配的风格类型。了解生成式AI视觉创作的伦理边界与版权规范，树立负责任的AI创作意识。教学重点AI图像工具的操作方法与提示词技巧，图像生成与编辑的AI流程。教学难点精确控制图像细节与风格，多工具协同实现复杂创意。教学基本内容、方法及手段教学基本内容方法及手段问题引入：文生图技术作为AI图像生成的核心形态，其学习价值贯穿技术理解、行业实践与个人能力升级三大维度。从技术层面看，文生图浓缩了AI对自然语言的理解能力与视觉特征的生成逻辑，是深入理解大模型、prompt工程等核心知识的最佳实践载体。从行业应用视角，文生图正重构视觉内容生产范式，在设计领域，它可快速将抽象创意转化为可视化方案。学习文生图，本质是掌握当下数字内容生产的核心工具，契合传媒、设计、文创等领域的人才需求。探索新知一、基础生成技巧提问：知道哪些AI文生图提示词技巧1.即梦的提示词结构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。基于此，提示词工程（PromptEngineering）已发展为一项关键的研究与实践领域，其本质是通过优化语义输入以提高生成模型的表现能力。在学术视角下，对提示词作用机制的深入研究，不仅有助于提升生成系统的实用性，也对理解人类视觉概念与机器学习模型之间的映射关系具有重要理论意义。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。2.风格控制参数（如艺术流派、画质）的调整风格控制参数是实现“同一主体，不同风格”的核心工具，通过这一工具，让用户精准掌控艺术流派与画质表现，解决风格还原偏差、画质不符合需求等难点。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。3.文生图的细节优化方法即使提示词结构完整，生成的图像仍可能存在局部细节缺陷（如面部模糊、纹理丢失）、逻辑矛盾（如光影混乱、元素错位）等问题。可以通过提示词优化或局部重绘的方法完善图像。二、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。（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，本节以“宋代文人雅集”为例，讲解风格还原的关键步骤。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。（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。本节以“宋代小亭”3D摆件为例，讲解即梦与3D工具的协同方法。三、智能修图1.老照片修复的AI流程老照片作为承载历史记忆、个体情感与文化符号的视觉载体，其物理载体的易损性（如褪色、霉变、折痕）与数字化保存需求之间的矛盾，长期制约着历史资料的传承与利用。AI技术的介入，以其智能化识别、高效化处理、精细化还原的核心优势，不仅革新了传统老照片修复的技术范式，更在历史研究、情感联结、文化传播及数字遗产保护等领域展现出多元学术价值，为解决老照片修复效率低、细节还原难度大、修复成本高等传统困境提供了系统性解决方案。2.人像抠图AI人像抠图作为计算机视觉领域的核心应用之一，其意义在于通过技术革新打破传统人工抠图的局限，重构图像编辑的效率与精度范式。传统人像抠图依赖人工使用钢笔工具或选区工具逐像素调整，不仅耗时（复杂发丝、透明材质场景需数小时），且精度受操作者经验制约，易出现边缘生硬、细节丢失等问题，难以满足大规模、高质量的图像处理需求。AI技术通过深度学习语义分割模型，可自动识别人像与背景的语义边界，即使面对发丝、透明纱质、烟雾等复杂细节，也能实现像素级精准分割，将处理时间缩短至分钟级，同时保持边缘自然度。这种效率与精度的双重突破，不仅革新了图像编辑的技术路径，更在电商运营（产品图人像背景替换）、影视后期（绿幕抠像优化）、数字人文（历史影像中人物提取与修复）、远程办公（视频会议虚拟背景）等领域形成赋能。四、批量处理即梦平台通过Agent模式实现了风格迁移的批量高效处理，其核心优势在于“低操作门槛+强批量适配能力”，尤其适配自媒体、电商设计师等非专业技术人群。该平台的批量风格迁移功能可通过自然语言指令触发，例如上传参考风格图与多张待处理图后，仅需输入“基于图一风格，批量将图二至图十生成同款海报风格”简单指令，即可完成批量迁移。​下面讲解具体的步骤。批量风格迁移的效果依赖素材规范性，确定风格参考图片时选择风格特征明确的，避免多风格混杂（如同时含水彩与油画元素），否则会导致AI风格识别混乱。统一待处理图格式（支持JPG、PNG），单张大小尽量不超过10MB，且主体内容与风格图场景适配（如将“产品白底图”批量迁移为“水墨风格”时，产品轮廓需清晰，避免背景杂乱）。若含文字元素，需确保文字区域无遮挡，便于AI保留可读性。​

项目实践校园文化节海报制作1.任务描述为学校年度校园文化节设计3组不同主题的宣传海报，需通过文生图技术完成初稿生成，并实现同主题海报的批量风格修改，最终输出符合校园传播需求的可视化方案。2.任务分析本任务旨在考察提示词设计能力，文生图工具实操能力和批量风格修改能力。要求学生能根据海报主题拆解视觉要素，撰写精准且富有细节的提示词，确保文生图输出贴合主题需求；熟练使用AI工具完成海报生成；针对同一主题海报，快速批量切换不同风格，理解风格迁移的技术逻辑与操作方法。3.任务实现步骤1：明确任务核心信息。步骤2：设计提示词，生成初版图像。步骤3：批量转换风格。项目拓展北宋王希孟的《千里江山图》，以青绿山水绘就华夏山河之美，是中华民族珍贵的文化遗产。这幅古画因年代久远面临色彩剥落、细节模糊的问题。借助AI图像修复技术，通过算法学习古画色彩规律、笔触特点，精准还原了画作的原始风貌，让千年古画在数字时代重焕生机。这一实践不仅展现了AI技术在文化遗产保护中的强大能力，更彰显了我国科技企业守护文化根脉的责任担当。当传统绘画智慧与现代AI技术碰撞，科技成为传承文化的新载体，让优秀传统文化突破时空限制，走进更多人的视野。在AI图像技术的学习与应用中，我们既要以《千里江山图》AI修复案例为激励，探索技术与艺术融合的创新方向，用AI赋能文化创作；更要坚守法律与伦理底线。需明确AI生成图像不得侵犯他人著作权（如未经授权不可使用他人作品作为训练数据），不得生成低俗、虚假或损害国家与社会利益的内容。进行古画修复、文化元素提取时，需尊重文化遗产的真实性，避免过度篡改，让技术创新始终服务于正向价值。第1课时（理论知识）提问互动+视频展示+多媒体+讲解，45分钟第2课时（典型场景的图像生成）教师演示+实操练习+巡回指导，45分钟第3课时（以ARC平台进行照片修复、人像抠图；基于即梦平台实现风格批量迁移）教师演示+实操练习+巡回指导，45分钟第4课时（项目实践：校园文化节海报制作）实操演示+动手实践+拓展总结，45分钟作业与思考题提示词实战：使用即梦平台，撰写4组不同