第12课 图像的生成方式 教学设计-2026-2027学年初中信息技术人教版人工智能专册

第12课 图像的生成方式（教学设计） 课题 课时安排 核心 素养目标 信息意识：感知AI图像生成技术的生活应用价值，主动关注智能图像技术发展。 计算思维：理解对抗生成、扩散生成的核心逻辑，辨析不同生成方式的差异。 数字化学习与创新：借助工具完成图像生成实践，尝试优化创作效果，开展创意设计。 信息社会责任：正视AI图像生成的版权与伦理问题，树立技术向善、合规用技的意识。 重点 和难点 教学重点：掌握AI图像生成的两种基本形式，理解对抗生成网络、扩散模型的核心工作原理，能够区分传统绘图与AI图像生成的区别。 教学难点：辨析两种AI图像生成技术的优劣与适用场景，结合需求优化图像生成效果，理性辨别AI生成图像瑕疵，树立规范使用AI图像技术的责任意识。 教学过程 教学环节 教学活动 设计意图 导入新课 生活中随处可见AI创意图像作品，无需手绘、无需修图，简单文字或图片参考就能生成精美画面。大家见过AI插画、虚拟场景图、创意海报吗？这些图像并非人工绘制而成，而是人工智能自主生成的。AI究竟通过哪些方式生成图像？不同生成方式有什么特点？本节课我们通过任务探究，解锁AI图像生成的核心奥秘。 以任务驱动为核心，贴合教材知识体系，融合理论探究与实践操作。立足学生生活认知，层层递进突破重难点，兼顾能力培养与德育渗透，落实四维核心素养，实现学以致用、知行合一。 讲授新课 （一）情境感知，初识图像生成 教师展示两组不同类型的图像作品，第一组为传统手绘、电脑绘图、摄影修图制作的图像，第二组为AI智能生成的创意插画、风景图片、动漫人物、场景海报等作品。展示完成后，引导学生自主观察对比两组图像的视觉效果与制作差异，让学生直观感受不同图像的呈现特点。 随后教师引导学生梳理传统图像生成的核心特点，传统图像制作均需要人工全程参与，依靠手绘、拍摄、软件修图等方式完成，创作效率较低，对创作者的绘画、修图技能要求较高，作品效果完全依赖人工能力。而AI生成图像无需复杂人工操作，依托智能算法和海量数据即可快速产出全新作品。 基于学生的观察与思考，教师顺势引出本节课核心学习主题，明确课堂核心探究任务，本节课将重点探究AI图像生成的主要方式、核心原理、应用差异，同时掌握AI图像生成的基本操作方法，辨析不同生成技术的适用场景。本环节旨在通过直观对比，打破学生对图像制作的固有认知，激发学生对AI图像生成技术的探究欲望，为后续任务探究做好铺垫。 （二）任务一：区分传统图像生成与AI图像生成 教师结合教材内容，明确传统图像生成与AI图像生成的核心定义，组织学生开展自主探究与小组讨论，完成两类图像生成方式的对比梳理。首先讲解传统图像生成的完整内涵，传统图像生成是人类借助工具主动创作、修改图像的过程，核心依靠人工创意、人工操作，常见形式包含手绘创作、相机拍摄、电脑软件绘图、图片修图拼接等。这类生成方式的核心优势是可控性强、原创度高、无版权争议，短板是创作耗时久、对创作者专业能力要求高，创意局限于个人认知。 接着讲解AI图像生成的基础概念，AI图像生成是人工智能模型依托海量图文训练数据，通过深度学习算法，自主学习图像特征、色彩搭配、构图逻辑，根据指定条件自动生成全新图像的技术。其核心特征是智能化、自动化、高效化，无需人工精细操作，可快速生成多样化创意作品。 学生小组合作，从创作主体、创作效率、创作门槛、创意效果、可控程度五个维度，梳理两类图像生成方式的差异，并完成课堂探究记录表。小组探究结束后，各小组依次展示探究成果，教师进行点评补充，总结核心区别，传统图像生成以人为核心，AI图像生成以智能算法与数据模型为核心。同时引导学生思考生活中两类图像生成方式的应用场景，理解不同技术的存在价值。 本任务的核心目标是帮助学生建立基础认知，厘清传统与智能图像生成的本质区别，破除学生“AI图像都是凭空生成”的认知误区，明白AI图像生成依托数据与算法支撑，为后续学习核心技术原理奠定基础。 （三）任务二：探究AI图像生成的两种基本形式 教师结合教材核心知识点，讲解AI图像生成的两大基础形式，文生图和图生图，引导学生通过概念解读、案例辨析、简单实操，掌握两种生成形式的特点与应用场景。 首先开展文生图形式探究。教师解读定义，文生图是指用户通过输入自然语言文字描述，明确图像的主题、风格、色彩、构图、细节等要求，AI模型解析文字语义，匹配所学视觉特征，生成全新图像的方式。教师展示多个文生图案例，输入“春日山间花海、水彩风格、高清治愈”生成风景图，输入“未来科技城市、赛博朋克风格”生成创意场景图，让学生直观感知文字描述与生成图像的对应关系。同时强调提示词的重要性，精准、详细的文字描述，能够让AI生成的图像更贴合创作需求，模糊的描述会导致作品效果偏差。 随后开展图生图形式探究。教师讲解图生图的核心内涵，图生图是以一张参考图像为基础，用户上传原图并设置修改要求、风格滤镜、细节调整等条件，AI依托原图的构图、轮廓、结构特征，优化、改造、重构生成新图像的方式。展示对应案例，将普通实景照片转化为动漫风格、油画风格，将简单草图优化为精美成品图，让学生理解图生图是基于现有图像的二次创作。 组织学生开展课堂实操体验，学生分组使用简易AI绘画工具，分别完成一次文生图、一次图生图创作，简单编辑提示词、调整参考参数，观察生成效果。实操结束后，小组讨论总结两种生成形式的适用场景，文生图适合从零开展全新创意创作，图生图适合对现有图像进行风格转化、细节优化。教师汇总学生观点，明确两种形式无优劣之分，仅适用场景不同，可根据创作需求灵活选择。 （四）任务三：解析AI图像生成核心技术原理 本任务聚焦本节课重难点，结合教材内容，通俗化讲解对抗生成网络、扩散模型两大核心AI图像生成技术，帮助学生理解AI生成图像的底层逻辑，避免复杂专业术语堆砌，贴合初中生认知水平。 首先探究生成对抗网络技术。教师采用生活化类比讲解原理，生成对抗网络由生成器和判别器两个核心模块组成，二者形成持续博弈学习的关系。生成器的核心任务是根据数据特征，自主生成全新图像，尽力让作品贴近真实图像效果，迷惑判别器；判别器的核心任务是精准区分图像是人工真实图像还是AI生成图像。在持续的迭代训练中，生成器不断优化创作能力，判别器不断提升辨别能力，双向博弈后，生成器最终可以产出高度逼真、难以辨别的AI图像。教师补充该技术的特点，生成速度快、画面整体性强，但部分细节容易出现失真、扭曲问题。 接着探究扩散模型技术。教师用逆向还原的逻辑讲解核心原理，扩散模型的工作流程分为加噪、去噪两个核心阶段。训练阶段，模型会向真实图像中逐步添加噪声，让清晰图像慢慢变成杂乱噪点图，学习图像被破坏的完整过程；生成图像阶段，模型反向运作，从纯噪声图像开始，逐步去除噪声，一点点还原图像细节、色彩、构图，最终生成完整清晰的图像。该技术的核心优势是细节丰富、画面精度高、瑕疵更少，是目前主流的AI图像生成技术，短板是生成耗时相对更长。 组织学生开展对比辨析活动，小组合作梳理两种技术的工作逻辑、生成效果、优缺点，完成对比总结表格。教师巡视指导，针对学生的认知误区进行纠正，重点区分博弈迭代生成与降噪还原生成的核心差异，让学生明白不同技术的核心运作逻辑，理解当下AI图像画质不断提升的技术原因。同时结合实操体验，让学生对应两种技术生成的图像效果，加深认知记忆。 （五）任务四：辨析AI图像瑕疵与技术适用边界 教师引导学生结合自身实操体验和展示的案例，自主发现AI生成图像的常见问题，深入探究AI图像生成技术的局限。首先展示多组存在瑕疵的AI生成图像，出现人物五官扭曲、肢体数量错乱、文字模糊错乱、场景逻辑矛盾、细节缺失等问题，让学生自主观察、标注瑕疵位置。 随后组织学生小组探究瑕疵产生的原因，学生结合所学技术原理分析，AI模型依托海量数据学习特征，但无法完全理解现实世界的逻辑规则、物理规律和人文常识，对细节、精准逻辑的把控能力存在短板，同时提示词精准度不足、模型训练数据局限，都会导致图像出现瑕疵。 教师总结AI图像生成的技术边界，AI图像生成擅长创意风格创作、场景设计、视觉美化等开放性创作场景，但不适合需要极高精准度、严谨逻辑、规范细节的专业场景。同时引导学生思考优化方法，精准编写提示词、选择适配生成模型、多次迭代生成、人工后期微调，均可有效改善图像瑕疵，提升作品质量。 （六）任务五：践行规范，树立AI技术应用责任 结合教材伦理德育内容，开展信息社会责任探究活动。教师抛出思辨问题，AI生成图像是否可以随意使用、随意传播、随意商用？引导学生开展课堂思辨讨论。学生结合生活见闻，分享AI图像滥用的危害，出现抄袭原创作品、伪造虚假图像、恶意修图造谣、商用侵权等问题。 教师系统梳理AI图像生成的伦理与法律规范，明确AI生成图像依托训练数据，可能存在版权隐患，未经授权不得商用、不得伪造虚假图像、不得传播不良创意作品。同时强调技术向善的核心准则，鼓励学生合理利用AI图像技术开展创意学习、艺术创作、实践设计，杜绝恶意使用技术、侵权使用技术的行为。 本任务立足四维核心素养中的信息社会责任，实现技术学习与德育教育融合，让学生在掌握技术的同时，树立正确的技术使用观，做到知技术、懂原理、守规范、善应用。 （七）课堂小结，梳理知识体系 教师带领学生逐层梳理本节课核心知识，回顾传统图像与AI图像生成的区别、文生图与图生图两种生成形式、对抗生成与扩散生成两大核心技术原理，总结AI图像生成的优势、局限与使用规范。梳理课堂五大探究任务的核心成果，构建完整的知识框架，帮助学生巩固重难点知识。同时引导学生课后继续探究AI图像生成新技术，尝试自主优化提示词，创作优质AI创意作品，将课堂所学转化为实践能力。 本节课整体采用“情境激趣—任务探究—实践创新—总结升华”的任务式教学流程。遵循初中生认知规律，从生活场景切入，降低抽象技术原理的学习难度。设置分层递进的课堂任务，让学生从认知概念、理解原理，到动手实践、对比辨析，逐步构建完整知识体系。全程以学生自主探究、小组协作为主，教师引导点拨为辅，聚焦重难点突破。同时融入技术伦理教育，平衡技术学习与素养培育，既夯实学生的AI技术应用能力，又引导学生理性看待智能技术，落实信息科技学科核心育人目标。 板书设计 第12课 图像的生成方式 一、图像生成分类 1. 传统生成：人工操作、门槛高、效率低、可控性强 2. AI生成：算法驱动、高效率、低门槛、创意丰富 二、AI生成基本形式 1. 文生图：文字描述→全新图像（从零创作） 2. 图生图：参考原图→二次重构（风格优化） 三、核心生成技术 1. 对抗生成网络：双模块博弈、生成快、细节弱 2. 扩散模型：降噪还原、精度高、细节丰富 四、技术认知与规范 1. 存在瑕疵：逻辑偏差、细节错乱 2. 应用原则：合理创作、尊重版权、技术向善 作业布置 完成分层作业 教学反思 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 学科网（北京）股份有限公司 $