《第 12 课 图像的生成方式 》 教学设计--2026-2027学年人教版初中信息科技人工智能专册

该初中信息科技教学设计聚焦图像的生成方式，涵盖传统图像生成（手绘、摄影、软件修图）与AI图像生成技术对比，重点解析对抗生成网络和扩散模型两种核心方式。通过短视频AI特效、文创智能海报等生活化情境导入，先梳理传统生成方式的局限，再引入AI生成概念，构建新旧知识对比的学习支架。 此资料特色在于用“新手创作者vs专业评委”类比对抗生成网络原理，“模糊画面变清晰”模拟扩散模型流程，结合分层实操任务（基础写实风景、提升创意图像）提升数字化学习与创新能力。融入计算思维（技术原理对比）和信息社会责任（版权伦理教育），帮助学生建立技术认知，教师易开展实践教学，高效落实核心素养。

第 12 课 图像的生成方式 科目 信息技术 教材 人教版 核心素养目标 信息意识：感知AI图像生成技术的应用场景，区分传统图像制作与智能图像生成的差异，能主动发现生活中AI图像生成的实用价值，建立对智能图像技术的认知思维。 计算思维：理解对抗生成、扩散生成两种主流AI图像生成的核心逻辑与运行流程，能简单梳理技术原理、对比两种生成方式的优劣，形成基础的人工智能技术推演思维。 数字化学习与创新：熟练运用简易AI图像生成工具，通过优化提示词调整图像效果，自主完成创意图像创作，尝试结合生活场景进行数字化创新设计。 信息社会责任：明晰AI图像生成的版权归属、伦理规范，杜绝滥用AI生成虚假、低俗内容，树立合法合规、理性负责的数字化创作与使用理念。 教学重难点 教学重点：掌握AI图像生成的两种核心方式，精准理解对抗生成网络、扩散模型的基本工作原理，熟悉AI图像生成的完整操作流程，能够根据需求编写基础提示词，独立完成简单的AI图像生成创作，区分两种生成方式的适用场景与特点。 教学难点：透彻理解两种AI图像生成技术的底层逻辑与运行差异，突破抽象技术原理的认知障碍；辩证看待AI图像生成的利弊，精准辨析AI创作的版权边界与伦理问题，在创作实践中规范自身数字化行为，实现技术运用与素养践行的统一。 教学过程——主要思路 （一）情境导入，激趣启思 抛出核心问题：传统图像创作需要绘画基础、拍摄技巧和长时间打磨，而AI仅通过简单文字描述就能快速生成精美图像，人工智能究竟是如何自主生成图像的？ 随后结合生活实例延伸提问，引导学生结合日常见闻展开思考，比如短视频平台的AI特效配图、文创行业的智能海报设计、影视行业的虚拟场景生成、游戏原画的辅助创作等场景，让学生思考AI图像生成技术与传统图像制作技术的本质区别。通过生活化情境与直观作品对比，打破学生对图像创作的固有认知，激发学生对AI图像生成技术原理的探究欲望。最后顺势引出本节课核心课题——图像的生成方式，明确本节课将探究人工智能生成图像的核心技术、操作方法与使用规范，为后续新知学习铺垫氛围。 （二）新知铺垫，区分传统与智能图像生成 在探究AI图像生成技术前，先带领学生系统梳理传统图像生成方式，构建新旧知识对比体系，夯实学习基础。教师详细讲解传统图像生成的三大主流方式，分别是手绘创作、摄影采集、软件修图合成。手绘创作依靠创作者的绘画功底，通过纸笔、数位板等工具手动勾勒、上色、打磨，作品质量完全依赖创作者的技术水平与创作经验，创作周期长、修改成本高，且批量创作难度大。摄影采集是通过相机、手机等设备捕捉现实场景，依托光影、构图完成图像生成，图像内容局限于现实存在的事物，无法实现超现实、虚拟场景的创作。软件修图合成则是通过Photoshop等修图软件，对现有图像素材进行裁剪、拼接、调色、修饰，本质是对已有素材的二次加工，无法实现从零到一的原创图像生成。 在学生掌握传统图像生成方式的基础上，引入AI智能图像生成的核心概念。明确AI图像生成是依托人工智能算法模型，依托海量图像数据训练学习，自主分析文字、图像指令，从零生成全新图像的数字化技术。其核心优势在于无需专业创作技能、创作效率极高、创意空间广阔，能够实现虚拟场景、创意特效、个性化画面等传统方式难以完成的图像创作。同时引导学生小组讨论，总结传统图像生成与AI图像生成的核心差异，从创作基础、创作效率、创作内容、修改方式、适用场景五个维度进行梳理总结，帮助学生建立清晰的知识框架，为后续学习两种AI生成技术做好铺垫。 （三）核心探究一：对抗生成网络图像生成方式 本环节聚焦第一种主流AI图像生成技术——对抗生成网络，通俗化拆解抽象技术原理，贴合初中生认知水平开展教学。首先讲解对抗生成网络的核心构成，该模型主要由生成器和判别器两个核心模块组成，二者相互博弈、持续优化，最终实现高质量图像生成，这也是“对抗生成”名称的由来。教师采用生活化类比辅助理解，将生成器比作“新手创作者”，判别器比作“专业评委”，通过二者的博弈过程，让抽象的算法逻辑变得通俗易懂。 详细拆解对抗生成网络的完整运行流程，第一步为数据学习阶段，模型提前接收海量的真实图像数据，学习不同场景、色彩、构图、物体的图像特征，积累基础创作素材与创作规律。第二步为初步生成阶段，生成器根据输入的文字指令，结合所学数据，随机生成初步的模拟图像，此时的图像往往存在细节模糊、构图混乱、色彩失真、物体畸形等诸多问题。第三步为判别校验阶段，判别器将生成器产出的图像与真实图像进行全方位对比，精准找出图像存在的漏洞与缺陷，判断图像的真实度、完整度，并输出评判结果。第四步为迭代优化阶段，生成器根据判别器的反馈，不断调整算法参数、优化图像细节，重新生成新的图像。如此循环往复，经过成千上万次的对抗博弈与迭代优化，生成器产出的图像会无限接近真实图像，最终完成高质量图像生成。 随后结合实例总结对抗生成网络的技术特点与适用场景，其优势在于图像真实度高、细节贴合现实逻辑，擅长生成人物、写实风景、实物静物等写实类图像；短板在于迭代次数多、运行算力消耗大，图像创作的创意自由度有限，超现实创意画面的生成效果较差。同时展示多组对抗生成网络生成的写实图像作品，让学生直观感受技术优势，加深对原理的理解。最后组织学生小组交流，梳理对抗生成网络的运行逻辑，用自己的语言复述生成流程，强化知识记忆。 （四）核心探究二：扩散模型图像生成方式 在掌握对抗生成网络原理后，开展第二种核心技术——扩散模型的探究学习，通过对比教学帮助学生区分两种技术的差异。首先明确扩散模型的核心逻辑，与对抗生成网络的“博弈优化”不同，扩散模型采用“加噪去噪”的核心原理，通过逐步添加噪声、精准去除噪声的过程，从零还原生成完整、清晰的创意图像，是目前应用最广泛的AI图像生成技术。 分步拆解扩散模型的完整生成流程，第一步为加噪处理，模型初始状态为纯噪声图像，无任何画面内容，算法会持续向空白画面添加细微噪声，打乱所有图像像素分布，形成完全无序的像素画面。第二步为指令解析，模型接收用户输入的文字提示词，精准解析画面主题、风格、色彩、构图、细节要求等核心信息，明确创作目标。第三步为逐步去噪，这是图像生成的核心环节，模型结合海量训练数据与用户指令，逐像素、逐区域去除画面噪声，在去噪过程中按照创作需求重构像素分布，逐步勾勒出画面轮廓、填充画面细节、完善色彩搭配。第四步为成品输出，经过多轮精细化去噪优化，无序的噪声画面逐步转化为完整、清晰、符合创意需求的图像，最终完成创作。 为让学生深度理解，教师开展模拟小活动，以“模糊画面变清晰”的生活场景类比扩散过程，让学生直观感知加噪、去噪的核心逻辑。同时总结扩散模型的技术特点与适用场景，其核心优势为创意自由度极高，支持古风、科幻、二次元、水墨、写实等多种风格，能够生成超现实、虚拟创意场景，创作迭代速度快、算力消耗更低；短板在于部分写实图像的细节精准度略逊于对抗生成网络，容易出现细节错位、比例失调等小问题。随后通过作品展示，对比呈现扩散模型生成的各类创意图像，与对抗生成网络的写实作品形成鲜明对比，帮助学生精准区分两种生成方式的优缺点与适用场景。 （五）对比总结，梳理核心知识体系 在完成两种核心技术探究后，开展系统性对比总结，帮助学生构建完整的知识体系，突破教学难点。教师引导学生从核心原理、运行逻辑、图像特点、创作优势、短板不足、适用场景六个维度，自主梳理对抗生成网络与扩散模型的差异，完成课堂对比表格。师生共同汇总完善核心知识点，明确二者的核心区别：对抗生成网络依靠双模块对抗博弈优化图像，主打写实真实，适合实景、人物、静物等写实创作；扩散模型依靠加噪去噪重构画面，主打创意多元，适合风格化、虚拟化、艺术化创意创作。 同时结合当下技术发展现状补充说明，早期AI图像生成多采用对抗生成网络技术，而现阶段主流AI绘画工具，如醒图AI绘画、Midjourney、Stable Diffusion等，均以扩散模型为核心算法，兼顾创作效率与创意效果，应用范围更为广泛。通过系统性对比，解决学生容易混淆两种技术原理的问题，让学生能够根据创作需求，精准判断适配的图像生成方式，夯实本节课核心知识点，提升学生的技术辨析能力与计算思维。 （六）实践操作，体验AI图像生成全过程 本环节以实操为主，落实数字化学习与创新素养，让学生亲身参与AI图像生成，掌握基础创作方法。教师选用适配中学生使用的安全简易AI图像生成工具，提前调试设备、屏蔽不良内容，确保课堂实操安全规范。首先讲解AI图像生成的核心关键——提示词编写技巧，明确优质提示词需要包含主题、风格、构图、色彩、细节、画质六大要素，简洁精准的提示词是生成优质图像的核心。 教师进行示范操作，以“春日古风校园”为创作主题，编写标准提示词，清晰演示输入提示词、选择生成模型、调整画质参数、生成图像、迭代优化的完整流程。同时展示劣质提示词与优质提示词的生成效果对比，让学生直观感受提示词对图像质量的影响，掌握基础编写技巧。随后布置分层实操任务，基础任务为根据固定提示词，生成一幅写实风景图像，体验对抗生成逻辑；提升任务为自主编写创意提示词，生成一幅科幻或古风创意图像，运用扩散模型完成创作，并根据生成效果微调提示词，优化画面细节。 学生自主开展实操创作，教师巡回指导，针对学生提示词编写模糊、参数调整不当、不会迭代优化等问题进行针对性答疑。实操过程中，鼓励学生大胆创新，尝试不同风格、不同主题的创作，对比不同提示词、不同模型的生成效果。创作完成后，选取多组学生作品进行课堂展示，邀请学生分享自己的创作思路、提示词设计技巧与实操感悟，师生共同点评作品的优势与不足，提出优化建议，全面提升学生的数字化创作能力。 （七）课堂小结，梳理知识升华素养 师生共同开展系统性小结，复盘本节课全部知识点。首先梳理知识脉络，回顾传统图像生成的方式与局限，重点巩固对抗生成网络、扩散模型两种AI图像生成方式的核心原理、运行流程、技术特点与适用场景，明确二者的核心差异。其次总结实操技能，回顾AI图像生成的操作流程与提示词编写技巧，掌握基础的数字化创意创作方法。最后升华素养认知，重申AI图像生成的使用规范、版权伦理与社会责任，明确技术是工具，合理运用、合规创作才是学习技术的核心意义。 同时梳理本节课的核心思维方法，引导学生学会用对比分析、逻辑推演的思维看待人工智能技术，学会辩证看待新技术的利弊，既要主动学习、掌握数字化技能，适应数字化时代发展，也要坚守伦理底线、恪守规则规范，做理性、合规、创新的数字化学习者与使用者。 1 / 2 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 $