第 2 课 图像生成模型 教学设计 2024—2025 学年湘教版（2024）八年级信息科技下册

第 2 课 图像生成模型 活动概述 本次活动聚焦于图像生成模型，学生将深入理解图像生成模型的原理，重点学习扩散模型的起源、原理及应用。通过实践操作，学生能够掌握利用扩散模型生成图像的方法，提升对人工智能图像生成技术的认知和实践能力，培养对前沿技术的探索精神和创新思维。 教材分析 教材先阐述图像生成模型的基本原理，通过直观示例帮助学生理解。进而详细介绍扩散模型，包括其起源、正向过程、训练及反向过程，并以生成手写数字图像为例展示其应用。教材内容逻辑清晰，从理论基础到具体模型，逐步引导学生掌握图像生成模型的核心知识。 核心素养目标 信息意识 深刻认识图像生成模型在人工智能领域的重要地位和广泛应用，理解其对图像创作和相关领域的影响； 能够辨别不同图像生成模型的特点和适用场景，增强对图像生成技术信息的敏感度和判断力； 关注图像生成技术的发展趋势，提升对信息技术前沿动态的关注度和理解力。 计算思维 通过剖析图像生成模型的原理，尤其是扩散模型的加噪、去噪过程，培养逻辑思维和问题解决能力； 理解模型训练和生成图像的算法逻辑，提升抽象思维和系统思维能力，学会运用计算思维优化图像生成任务。 数字化学习与创新 借助教材、网络资源和实践操作，自主学习图像生成模型知识，掌握利用数字化工具进行图像生成的方法； 在实践过程中，尝试创新图像生成的方式和效果，培养创新思维和实践能力。 信息社会责任 了解图像生成技术在实际应用中的潜在影响，如可能引发的版权问题等，培养对技术应用的社会责任感； 认识到在使用图像生成模型时遵守法律法规和道德准则的重要性，树立正确的信息价值观。 教学重、难点 教学重点 图像生成模型的基本原理； 扩散模型的起源、原理和生成图像的过程； 利用扩散模型生成图像的实践操作。 教学难点 理解扩散模型的正向加噪、训练和反向去噪的复杂过程； 掌握扩散模型训练和生成图像过程中的参数设置和优化方法。 教学方法 讲授法、演示法、实践法、讨论法 教学用具 多媒体课件、具备图像生成功能的编程环境（如 BaseNN 及相关库）、图像数据集（如 MNIST 数据集）、展示图像生成过程的动画或模拟软件 课时安排 一课时 教学过程（第一课时） 教学环节 教学活动 二次备课 课程导入 师：展示一系列由人工智能生成的风格各异、创意十足的图像，如奇幻的风景、超现实的生物等。提问学生：“大家知道这些精美的图像是怎么来的吗？其实，它们是通过图像生成模型创作出来的。今天，我们就来揭开图像生成模型的神秘面纱，看看它是如何做到的。” 展示的图像要具有吸引力，涵盖多种风格，激发学生的好奇心。若学生对图像生成有一定了解，可请学生分享他们所知道的相关信息，活跃课堂气氛。 知识讲授 图像生成模型的原理 师：通过展示图像空间和图像数据分布的示意图，讲解图像生成模型的概念。以生成宠物猫图像为例，解释模型如何通过学习大量宠物猫图像数据集，找到图像数据的分布规律，从而生成新的图像。强调生成模型学习的分布规律越接近真实分布，生成的图像质量越高，让学生理解图像生成模型的基本工作机制。 扩散模型的起源 师：讲解扩散模型的起源与热力学中的扩散过程的联系，通过播放墨水滴入水中扩散的动画，形象地展示扩散过程从初始复杂状态到最终均匀状态的变化。类比到图像生成，解释向清晰图像中不断加入噪声，使其变为易于描述的随机状态，再通过训练模型逆向去除噪声生成新图像的原理，帮助学生理解扩散模型的灵感来源。 扩散模型的原理 师：详细讲解扩散模型的正向过程、训练和反向过程。利用动画演示正向加噪过程，展示随着加噪步数增加，图像从清晰逐渐变模糊直至成为纯噪声图像的过程，解释每一步加噪的特点和作用；讲解训练过程时，说明神经网络如何预测正向所加的噪声，以及训练的目标是恢复出上一步的图像直至生成新图像；通过反向去噪生成过程的演示，让学生看到从噪声图像逐步生成清晰图像的神奇变化，理解扩散模型是如何实现图像生成的。 扩散模型的生成示例 师：以 MNIST 数据集为例，介绍训练扩散模型生成手写数字图像的过程，包括声明模型、加载数据集、定义模型结构和参数、进行正向加噪训练以及反向去噪生成图像等步骤。展示对应过程的关键程序代码，简要解释代码的功能和作用，让学生对利用扩散模型生成图像有更具体的认识 在讲解图像生成模型原理时，多结合生活实例，帮助学生理解抽象概念；讲解扩散模型起源和原理时，动画演示要简洁明了，突出重点；讲解生成示例时，对代码的解释要通俗易懂，避免过于复杂的编程知识。 实践操作 生：分组利用给定的编程环境和 MNIST 数据集，尝试训练扩散模型生成手写数字图像。 教师为学生提供详细的操作指南和示例代码框架，引导学生逐步完成模型训练和图像生成。在学生操作过程中，教师巡视各小组，观察学生的操作情况，及时解答学生遇到的问题，如代码错误、参数设置不合理等。 鼓励学生尝试调整模型的参数，如加噪步数、训练轮数等，观察不同参数设置对生成图像效果的影响，培养学生的探索精神和实践能力 提前检查学生的编程环境是否配置正确，确保学生能够顺利进行实践操作；巡视过程中，针对学生普遍遇到的问题，及时集中讲解；对进度较快的小组，提供拓展任务，如尝试用自己收集的图像数据集训练模型。 课堂练习 1. 图像生成模型的主要作用是（ ） A. 对图像进行分类 B. 找到图像数据的分布规律并生成新图像 C. 识别图像中的物体 D. 对图像进行编辑处理 2. 扩散模型的正向过程是（ ） A. 去除图像中的噪声 B. 对图像进行训练 C. 向图像中不断加入噪声 D. 从噪声图像生成清晰图像 3. 在训练扩散模型时，神经网络的作用是（ ） A. 生成随机噪声 B. 预测正向所加的噪声 C. 对图像进行分类 D. 调整图像的色彩 根据学生的课堂表现和掌握程度，适当调整练习题的难度和数量；练习过程中，关注学生的答题情况，对基础薄弱的学生给予更多指导。 课堂小结 引导学生回顾本节课的主要内容，包括图像生成模型的原理、扩散模型的起源和原理，以及利用扩散模型生成手写数字图像的实践过程。邀请学生分享在实践操作中的收获和遇到的问题，以及对扩散模型的新认识。对学生的分享进行点评和总结，强调图像生成模型在人工智能领域的重要性和应用前景。布置课后作业：让学生课后查阅资料，了解除了扩散模型和生成式对抗网络之外，还有哪些新型的图像生成模型，并思考它们的特点和优势 可让学生自主发言总结，教师进行补充和完善；对课后作业提出明确要求，如资料查阅的渠道、作业提交的形式等，确保学生清楚任务内容。 板书设计 第 2 课 图像生成模型 一、图像生成模型原理 1. 图像数据分布 2. 模型学习与生成 二、扩散模型起源 1. 热力学扩散类比 2. 图像生成思路 三、扩散模型原理 1. 正向加噪 2. 训练过程 3. 反向去噪 四、扩散模型生成示例 1. MNIST 数据集应用 2. 代码关键步骤 教学反思 通过本节课教学，学生对图像生成模型，尤其是扩散模型有了一定的理解和实践体验，在实践操作环节积极参与。但部分学生在理解扩散模型的复杂原理和调整模型参数方面存在困难，需要教师进一步引导。在后续教学中，可增加更多实例和练习，帮助学生巩固知识，提高学生对图像生成技术的掌握程度。 学科网（北京）股份有限公司 $$