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

该初中信息科技导学案聚焦第12课“图像的生成方式”，引导学生认识AI图像生成概念，掌握GAN对抗生成与扩散模型两种主流方式的原理特点，学会提示词编写及伦理规范。课前通过预习案（填空、判断、简答）铺垫基础，课中以情境导入（观看AI生成作品）和阶梯式探究任务（基础认知到思辨总结）构建学习支架，衔接前后知识。 该资料以核心素养为导向，通过实操体验（AI工具文生图、图生图创作）培养数字化学习与创新能力，借助对比分析和小组辩论深化计算思维，结合伦理案例渗透信息社会责任。习题设计兼顾基础与深度，助力学生主动探究，提升综合应用与思辨能力。

初中信息“导·学·练”课堂导学案 年级 科目 信息 周次 设计者 序号 班级 主题与课时 第12课 图像的生成方式 课型 新授 审核人 学校审核 姓名 课标要求 依据初中信息科技人工智能课程标准，本课要求学生认识AI图像生成的基本概念，掌握对抗生成、扩散生成两种主流图像生成方式的核心特点与基本原理。能区分两种生成技术的适用场景，体验AI图像生成实操过程，学会编写基础提示词完成图像创作。同时了解AI图像生成的伦理与版权规范，树立合法合规的技术使用观念，提升人工智能应用与思辨能力。 学习目标 信息意识：感知AI图像生成技术的应用价值，主动关注智能图像技术的发展与应用场景。 计算思维：拆解GAN对抗生成、扩散模型的运行逻辑，理解算法博弈、加噪去噪的核心原理。 数字化学习与创新：实操AI图像生成工具，自主设计提示词完成图像创作，优化生成效果。 信息社会责任：明晰AI图像版权、伦理规范，理性看待技术利弊，合规使用AI生成工具。 重难点 教学重点：掌握对抗生成网络（GAN）、扩散模型两种AI图像生成方式的核心原理与基本特点，熟悉文生图、图生图的生成流程，能够独立编写基础提示词，完成简单的AI图像创作实操，区分两种生成技术的适用场景。 教学难点：理解两种图像生成算法的底层运行逻辑与差异，突破抽象算法认知障碍；辩证分析AI图像生成的技术优势与伦理、版权问题，树立正确的技术使用观。 学习过程 （一）课前预习案 课前预习旨在帮助学生提前感知本课核心知识点，铺垫基础概念，降低课中学习难度。预习内容立足教材基础，以基础性、识记性、思考性题目为主，引导学生自主梳理知识、发现疑问，为课堂深度探究做好铺垫。 预习任务一：基础概念识记填空题 1. 人工智能图像生成技术是指依托________，根据文本、图像等指令自动创作全新图像的智能技术，是AIGC的重要应用分支。 2. 目前主流的AI图像生成方式主要包括________和________两种核心类型。 3. 对抗生成网络的英文缩写为________，主要依靠两个神经网络的博弈迭代提升图像生成质量。 4. 扩散模型图像生成的核心过程分为________和________两个关键阶段，通过模拟图像噪声变化规律生成高清图像。 5. 常见的AI图像生成创作模式有________和________两种，分别对应文本生成图像、原图优化生成新图像。 预习任务二：教材知识判断题（正确打√，错误打×） 1. AI图像生成技术只能根据文字指令生成图像，无法依托原有图片进行创作。（） 2. 对抗生成网络依靠生成网络和判别网络相互对抗、不断优化，提升图像真实度。（） 3. 扩散模型的生成逻辑是先去除图像噪声，再向图像中添加随机噪声。（） 4. 两种主流AI图像生成方式的底层算法逻辑不同，但最终都能生成全新的原创图像。（） 5. AI生成的图像不存在版权问题，可以随意商用、修改和传播。（） 预习任务三：自主思考简答题 1. 结合生活见闻，列举3个AI图像生成技术的实际应用场景。 2. 简单说一说你对“AI生成图像”的理解，人工绘画与AI图像生成有哪些直观区别？ 3. 初步猜想：对抗生成网络和扩散模型，哪种方式生成的图像细节更丰富？说明你的简单理由。 预习任务四：预习疑问记录 请自主阅读教材全文，梳理本节课看不懂、不理解的知识点，记录下来，便于课中针对性探究学习。 ________________________________________________________________ ________________________________________________________________ 预习拓展思考：随着AI图像生成技术普及，很多创意设计、绘画工作可由AI完成，这对我们的学习和生活带来了哪些机遇与挑战？请初步写下你的观点。 ________________________________________________________________ ________________________________________________________________ （二）课中探究案 课中探究以学生为主体，围绕本课重难点设计阶梯式探究任务，从基础认知、原理剖析、实操应用、对比辨析、素养提升五个维度层层递进，引导学生主动思考、合作探究、动手实操，深度掌握图像生成方式的核心知识与实操技能，同步培养人工智能核心素养。 探究任务一：情境导入，初识AI图像生成（基础认知） 观看课堂展示的AI生成风景图、动漫人物、创意海报等作品，结合课前预习内容，完成以下探究题目，建立对AI图像生成的整体认知。 1. 多项选择题：下列属于AI图像生成技术特点的有（） A. 依托人工智能算法和大数据训练模型 B. 可快速生成多样化、个性化图像 C. 完全无需人工干预，自动完成创作 D. 创作效率远高于传统人工绘画 2. 简答题：对比传统人工绘画、电脑手绘，AI图像生成最大的优势是什么？存在哪些直观不足？ 3. 辨析题：有人说“AI图像生成就是简单的图片拼接，没有原创性”，你是否认同该观点？结合预习知识说明理由。 小组合作探究：4人一组，交流生活中见过的AI图像生成案例，汇总后分类整理，区分生活娱乐、商业设计、教育创作等不同应用领域，每组整理2-3个典型案例并简要分析应用价值。 探究任务二：深度剖析，掌握两种核心图像生成方式（重难点突破） 结合教材核心内容、课堂微课演示，深入学习对抗生成网络（GAN）和扩散模型的工作原理、运行过程、核心特点，完成系列探究习题，攻克本课重难点。 1. 填空题：对抗生成网络包含________和________两个核心网络结构。生成网络的作用是________，判别网络的作用是________。两个网络通过不断博弈迭代，持续优化图像效果。 2. 填空题：扩散模型图像生成分为两大核心步骤。第一步是________，即向清晰原图中不断添加随机噪声，让图像逐渐模糊；第二步是________，即AI模型学习噪声分布规律，逐步去除噪声，还原并生成全新的高清图像。 3. 对比分析题：结合所学知识，从核心原理、生成特点、图像效果、适用场景四个维度，对比GAN对抗生成与扩散模型生成的差异，完成下表内容。 对比维度 GAN对抗生成网络 扩散模型生成 核心原理 生成速度 图像细节效果 主要适用场景 4. 深度思考题：为什么扩散模型生成的图像细节更精准、画面更稳定，而GAN模型生成速度更快？请结合两种模型的运行逻辑简要分析。 5. 判断题：对下列关于两种图像生成模型的表述进行正误判断，并改正错误内容。 （1）GAN模型通过单一神经网络完成图像生成，无需对抗迭代。（） （2）扩散模型的加噪、去噪过程是随机无规律的，无需大数据训练支撑。（） （3）两种模型均依托海量图像数据训练，才能实现高质量图像生成。（） 探究任务三：实操探究，体验AI图像生成完整流程（数字化创新） 依托课堂AI图像生成工具，完成文生图、图生图实操练习，掌握提示词编写、参数调整、图像优化的基本方法，在实操中深化对图像生成方式的理解，提升数字化创作能力。 1. 实操填空题：完整的AI文生图创作流程分为三步，分别是________、________、________。 2. 简答题：什么是提示词？优质的AI图像生成提示词需要包含哪些核心要素？ 3. 实操任务：自主编写提示词，生成一幅“春日校园风景图”，请写下你的提示词内容，并简要说明设计思路。 提示词内容：________________________________________________ 设计思路：____________________________________________________ 4. 对比实操题：使用同一提示词，分别快速生成3张图像，观察三张图像的差异，思考：为什么相同提示词会生成不同效果的图像？这体现了AI图像生成的什么特点？ 5. 拓展实操：尝试图生图创作，上传一张简单手绘草图，通过AI工具优化生成高清效果图，简述图生图的生成逻辑与文生图的区别。 探究任务四：思辨探究，树立AI技术应用责任（信息社会责任） 结合AI图像生成的技术特点，围绕版权问题、伦理问题、技术利弊展开思辨探究，辩证看待智能技术，树立合规、理性的技术使用观念。 1. 多项选择题：下列属于AI图像生成存在的伦理与版权问题的是（） A. 未经授权使用他人画作数据训练模型，侵犯原创版权 B. 生成虚假人像、场景图像，易引发造谣、诈骗等风险 C. 过度依赖AI创作，弱化个人绘画、创意思考能力 D. AI生成图像无明确版权归属，易引发商用纠纷 2. 简答题：日常学习和生活中，我们使用AI图像生成工具时，需要遵守哪些基本规范？ 3. 深度思辨题：有人认为“AI图像生成会取代人工绘画，传统美术创作没有意义”，请结合技术特点和人文价值，谈谈你的观点。 小组辩论探究：围绕“AI图像生成利大于弊VS弊大于利”展开小组辩论，从学习创作、行业发展、伦理安全、个人能力培养多个角度梳理观点，总结AI技术的正确使用方式。 探究任务五：课堂总结，构建知识体系 1. 思维导图梳理：请自主梳理本课核心知识点，完善知识框架，总结两种图像生成方式的核心知识、实操要点、素养要求。 2. 课堂小结简答题：本节课你掌握了哪些核心知识？学会了哪些实操技能？对AI图像生成技术有了哪些新的认知？ 3. 拓展展望题：结合人工智能发展趋势，猜想未来AI图像生成技术会朝着哪些方向发展？会给我们的生活带来哪些新的改变？ 板书设计 第12课 图像的生成方式 一、核心概念：AI图像生成（AIGC分支，智能算法创作图像） 二、两种主流生成方式 1. GAN对抗生成网络 结构：生成网络+判别网络（博弈迭代） 特点：速度快、动态优化、适合快速创作 2. 扩散模型生成 过程：加噪模糊→去噪还原 特点：细节丰富、画面稳定、精度高 三、创作模式：文生图、图生图（核心：优质提示词编写） 1. 四、规范与素养：合法合规、尊重版权、理性使用、人机协同 参考答案 （一）课前预习案答案 预习任务一：基础概念识记填空题 1. 人工智能算法与大数据模型 2. 对抗生成网络（GAN）；扩散模型生成 3. GAN 4. 加噪；去噪 5. 文生图；图生图 预习任务二：教材知识判断题 1. × 2. √ 3. × 4. √ 5. × 预习任务三：自主思考简答题（参考答案） 1. 应用场景：海报设计、动漫创作、风景插画生成、虚拟人物制作、文创产品设计、课堂创意作业创作等。 2. AI图像生成是依托算法模型自动创作图像，无需人工逐笔绘制；人工绘画依靠创作者创意与手动操作，创作周期长、个性化情感更强。二者核心区别为创作主体、创作效率、创作逻辑不同。 3. 扩散模型生成图像细节更丰富。扩散模型通过逐次去噪优化画面，能够精准还原细节纹理，画面精度更高，而GAN侧重快速博弈优化，细节打磨相对薄弱。 （二）课中探究案答案 探究任务一：情境导入，初识AI图像生成 1. ABD（C错误，AI图像生成需要人工输入提示词、调整参数，并非完全无需人工干预） 2. 优势：创作速度快、样式丰富、门槛低、可快速生成多样化创意作品；不足：缺乏人文情感、细节偶尔失真、创意同质化、无法精准理解复杂创意内涵。 3. 不认同。AI图像生成依托海量数据训练和算法逻辑，通过模型学习图像规律、自主生成全新画面，并非简单拼接现有图片，具备独立原创性。 探究任务二：深度剖析，掌握两种核心图像生成方式 1. 生成网络；判别网络；根据算法随机生成图像；判别图像真伪、反馈优化缺陷 2. 加噪；去噪 3. 对比表格参考答案 核心原理：GAN（双网络对抗博弈，迭代优化图像）；扩散模型（加噪模糊、学习规律后去噪还原生成） 生成速度：GAN（速度快，迭代周期短）；扩散模型（速度较慢，步骤繁琐） 图像细节效果：GAN（细节一般，部分画面易失真）；扩散模型（细节丰富、画面稳定、精度高） 主要适用场景：GAN（快速创意生成、批量图像创作）；扩散模型（高精度设计、细节要求高的艺术创作） 4. GAN依靠双网络快速对抗迭代，简化了细节打磨步骤，因此生成速度更快；扩散模型需要经过多次加噪、去噪迭代，逐步优化每一处画面细节，运算步骤更多、精度更高，因此画面细节更精准、稳定性更强。 5. （1）× 改正：GAN模型依靠生成网络和判别网络双网络对抗迭代完成图像生成。 （2）× 改正：扩散模型的加噪、去噪过程遵循固定算法规律，依托海量数据训练完成，并非随机无规律。 （3）√ 探究任务三：实操探究，体验AI图像生成完整流程 1. 编写提示词；运行模型生成；微调优化图像 2. 提示词是告知AI创作需求的指令文本。核心要素：主体内容、场景环境、风格样式、画质要求、色彩氛围、细节描述等。 3. 示例：提示词：春日校园，绿树繁花，阳光明媚，青春清新风格，高清画质，柔和光影；设计思路：明确创作主体、场景、风格和画质，精准引导AI生成符合需求的画面。 4. 因为AI模型生成图像存在随机迭代特性，每次运算的细节优化方向不同，因此成品存在差异。体现了AI图像生成的多样性、随机性和创意差异化特点。 5. 图生图依托原有图像素材，在原图基础上优化细节、调整风格、提升画质；文生图完全依托文本指令从零创作，无原始图像依托，二者创作依托的基础素材不同。 探究任务四：思辨探究，树立AI技术应用责任 1. ABCD 2. 不随意生成虚假、低俗、暴力图像；不将AI生成图像用于商用牟利；尊重原创版权，不盗用他人训练素材；合理使用工具，注重培养自身独立创意与创作能力。 3. 该观点片面。AI图像生成具备高效创作优势，可辅助人类完成基础设计工作，但无法取代人工绘画。人工创作包含创作者的情感、思想、人文创意与独特审美，具备独特的人文价值，这是AI无法复刻的。未来发展趋势是人机协同，AI辅助创作、人类主导创意。 探究任务五：课堂总结，构建知识体系 2. 小结参考：本节课掌握了GAN和扩散模型两种AI图像生成方式的原理与特点，学会了提示词编写、AI图像实操创作技能，了解了AI图像生成的利弊与使用规范，认识到人工智能技术需要合规、理性使用。 3. 展望参考：未来AI图像生成会朝着更高精度、更快速度、更强创意、更低门槛发展，能够适配更多个性化创作需求，广泛应用于设计、教育、文创、科技等领域，深度融入生产生活。 ( 1 / 3 ) 目标领航 任务驱动 评价镶嵌 赢在课堂 学科网（北京）股份有限公司 学科网（北京）股份有限公司 $