第三单元图像声音与视频的智能生成教学计划 2026-2027学年人教版初中信息科技人工智能专册

第三单元《图像、声音与视频的智能生成》单元教学计划 人教版（2024）初中信息科技　人工智能专册 单元课题 图像、声音与视频的智能生成 教材版本 人教版（2024）人工智能专册 所在单元 第三单元　图像、声音与视频的智能生成 课　　型 单元整体教学 单元课时 6 课时（每课 1 课时，40 分钟/课时） 授课对象 初中学生 一、教学目标 1. 能发现并举例说出图像、声音、视频智能生成技术在学习和生活中的应用（如相册分类、风格迁移、AI 绘画、智能配音、AI 视频），感受人工智能给创作与生活带来的变化，主动关注相关技术的发展。【信息意识】 2. 能说出图像特征的含义与四类基础特征，理解图像特征提取的流程与“特征向量”的作用；理解图像风格迁移、对抗生成、扩散生成、图文语义对齐的基本思路，能初步判断某一生成任务所采用的技术方法。【计算思维】 3. 能借助演示工具与智能平台，完成图像特征提取、图像风格迁移、文字生成图像、声音与视频生成的体验与简单创作，会编写并优化文生图的提示词，经历“提取特征—重组特征—生成内容”的完整过程。【数字化学习与创新】 4. 能辩证看待智能生成技术的价值与局限，知道智能生成内容可能涉及著作权、肖像权、隐私与虚假信息等问题，尊重原创与他人权益，遵守法律法规，形成规范、负责任地使用生成技术的态度。【信息社会责任】 二、教学重点与难点 教学重点：图像特征的含义与四类基础特征；图像特征提取的基本流程与特征向量的作用；图像风格迁移中内容图像与风格图像的区别及其基本流程；图像智能生成的两种方式（对抗生成、扩散生成）；图文语义对齐与文生图提示词的编写；声音的智能生成与视频的智能生成的主要方法。 教学难点：理解人工智能并非真正“看懂”图像，而是通过提取特征、比对特征向量完成识别；理解风格迁移中“分离内容特征与风格特征并重新融合”的过程；理解对抗生成与扩散生成的技术思路差异；理解文字与图像之间的跨模态转换（图文语义对齐）；辩证认识智能生成技术带来的伦理、版权与安全问题。 三、教学方法与教学准备 教学方法：情境教学法、案例分析法、任务驱动法、体验探究法、小组合作法、讨论辨析法。 教学准备：多媒体课件；《图像特征提取》《图像风格特征分析器》《对抗—图像生成器》《扩散—图像生成器》《声音模拟》等配套演示软件；支持文字生成图像、语音合成、视频生成的人工智能平台（含账号与使用规范的说明）；图片素材（几何图形、动植物、日常物品、名画、校园风景等）；图像、声音、视频生成在生活与行业中的应用案例及伦理讨论素材；联网计算机与网络环境；单元学习任务单、探究记录表与学习评价表。 四、教学过程（单元共 6 课时） 教学环节 教师活动 学生活动 设计意图 第 1 课时 图像特征的提取 （单元导入） 以“手机相册自动分类、刷脸解锁、车牌识别”等生活场景导入，组织学生判断“人工智能是怎样‘看懂’图像的”；出示几何图形、动植物、日常物品等图片，引导学生动手提取颜色、边缘、形状、纹理等特征；借助《图像特征提取》演示工具，讲解图像预处理、特征检测、特征量化、特征存储四个步骤，指出人工智能并非真正“看懂”图像，而是依靠特征向量比对完成识别。 观察并描述图片的关键特征，尝试说明人类识图与机器识图的差异；动手完成简单的手动特征提取练习，记录特征；观察演示工具提取的图像特征，讨论特征向量的含义，理解图像特征提取的四个步骤。 从生活场景和动手活动切入，建立“图像特征—特征向量—特征比对”的具象认识，为后续理解风格迁移与图像生成打下基础，并树立客观看待人工智能识图能力的科学观念。 第 2 课时 图像的风格迁移 以“把校园风景照片变成油画作品”引入，讲解图像风格迁移的含义：保留一张图片的物体内容，把另一张图片的艺术风格叠加过来，生成新图像；引导学生区分内容图像与风格图像，梳理“输入两张图片→分别提取特征→分离内容特征与风格特征→融合→迭代优化生成新图”的基本流程；结合照片美化、短视频特效等应用，提醒学生尊重版权，不随意盗用受版权保护的作品做商用风格迁移。 结合案例判断哪张是内容图像、哪张是风格图像，说明各自提供的信息；借助演示或工具体验风格迁移的过程，观察结果画面“内容不变、风格改变”的特点；讨论风格迁移的应用价值与版权注意点。 借助生活化案例和动手体验，把“特征分离与融合”这一抽象原理变得可感可知，体会图像特征提取技术的实际应用，并渗透尊重版权的意识。 第 3 课时 图像的生成方式 以“人工智能如何凭空生成图像”引入，讲解图像智能生成的两种主要方式：对抗生成——训练时由生成网络和判别网络相互对抗，生成阶段一般只需调用生成网络；扩散生成——训练时在图像上不断添加“噪点”、学习各阶段的图像特征，生成时从一张充满“噪点”的图像开始一步步反向回推得到清晰图像；借助《对抗—图像生成器》《扩散—图像生成器》等配套软件组织学生体验，并引导学生思考智能生成图像涉及的著作权、伦理与商业使用规范等问题。 动手操作演示软件，设置不同的分数阈值观察生成图像的数量与质量变化；观察扩散生成“从雪花到清晰图像”的过程，体会“并非复制，而是创造”；小组交流两种生成方式的训练与生成差异，讨论智能生成图像可能带来的伦理与版权问题。 让学生在动手体验中区分两种生成方式的技术思路，理解“对抗”与“反向回推”的核心思想；结合伦理讨论，培养负责任使用生成技术的意识。 第 4 课时 根据文字生成图像 以“用文字搜索图像、根据文字生成图像”引入，讲解图文语义对齐的含义：让表示相同含义的图像和文字在语义空间中更贴近；梳理以文搜图的两种方法（人工标注法、智能理解法）；讲解文字生成图像属于跨模态人工智能，模型先把文字转换成文字特征，再映射为图像特征并重组生成新图像；重点讲解提示词的组成（正向提示词、反向提示词）与编写技巧，并组织学生动手体验与优化提示词。 讨论“电脑是怎样看懂图片内容的”，比较人工标注法与智能理解法的优缺点；动手体验文字生成图像，尝试编写并优化提示词，观察画面效果的变化；对比优化前后的结果，归纳正向提示词、反向提示词的作用。 以案例对比和动手优化任务驱动，帮助学生理解跨模态的图文转换，掌握提示词的编写方法，在创作中体会技术的价值与局限。 第 5 课时 声音的智能生成 以“身边的智能声音”（语音助手、导航播报、有声读物、AI 歌曲）导入，讲解声音生成的含义：通过技术手段模拟或合成新的音频信号，让机器“创造”出人类语音、音乐或其他类型的声音；介绍主要方法——组合数学函数波形合成声音、拼接字词生成语音（语音合成 TTS）、用大模型生成音乐等，并借助《声音模拟》等配套资源组织学生体验；引导学生区分语音识别与语音合成，讨论声音克隆、AI 配音可能带来的伦理、安全与著作权问题。 交流听过的机器生成声音，猜测机器怎样“发明”声音；动手体验波形合成与文本朗读，比较不同方法生成声音的特点；讨论 AI 声音可能被滥用（如冒充他人声音）带来的风险，提出使用建议。 在体验与对比中认识声音生成的主要方法，理解“从无到有”创造声音的特点，并树立技术伦理与信息安全意识。 第 6 课时 视频的智能生成 （单元总结与评价） 以“静态图像连续播放形成动态效果”引入，讲解视觉暂留原理，指出图像生成技术是视频生成技术的基础；介绍视频生成的主要方法——基于图像扩展（先画关键画面，再让人工智能自动补全中间画面的变化过程，适合较短的动画）、基于时序建模（按时间顺序逐帧生成，适合人物动作、说话、跳舞等长时高连贯内容）；说明文字描述相当于“指令”、图像相当于“模特”；结合虚假信息、伪造形象等案例，讨论视频生成的伦理与法规；回顾单元所学，组织学生完成单元自评与互评。 通过翻页动画等活动感受“静态变动态”，理解视觉暂留；体验视频生成工具，观察不同方法生成视频的效果差异，讨论文字与图像在其中的作用；结合案例讨论如何判断与防范被滥用的 AI 视频；回顾本单元图像、声音、视频生成的学习内容，完成单元学习评价。 在动手与讨论中理解视频生成的两种方法，把图像、声音、视频的生成串成完整的单元认知；在单元收束中形成辩证认识，提升计算思维与信息社会责任意识。 五、板书设计 图像、声音与视频的智能生成 一、图像特征的提取：图像特征＝反映图像本质、区分不同图像的关键信息 · 基础特征（颜色·边缘·形状·纹理）· 提取流程＝图像预处理→特征检测→特征量化→特征存储 · 特征向量＝图像的数字身份证 · 人工智能靠特征向量比对识别图像 二、图像的风格迁移：保留内容图像的内容，叠加风格图像的艺术风格 · 内容图像（轮廓·结构·布局）· 风格图像（色彩·笔触·纹理·光影）· 流程＝输入两张图→提取特征→分离内容与风格→融合→迭代优化 · 尊重版权 三、图像的生成方式：对抗生成（生成网络与判别网络相互对抗，生成阶段一般只需生成网络）· 扩散生成（训练加噪点、生成反向回推）· 关注著作权与伦理规范 四、根据文字生成图像：图文语义对齐（让含义相同的图文在语义空间中更贴近）· 跨模态人工智能 · 正向提示词（画什么）· 反向提示词（不要画什么）· 提示词越具体越贴近需求 五、声音的智能生成：模拟或合成新的音频信号 · 合成波形（数学函数）· 拼接字词（语音合成 TTS）· 大模型生成音乐 · 关注伦理、安全与著作权 六、视频的智能生成：视觉暂留原理 · 基于图像扩展（补全中间画面，适合较短动画）· 基于时序建模（逐帧生成，适合长时高连贯内容）· 文字＝指令、图像＝参考 · 遵守伦理与法规 ★ 核心认识：图像、声音、视频的智能生成都建立在“提取特征、重组特征”的基础上；既要善用其创作便利，也要尊重版权与他人权益，规范、负责任地使用生成技术 六、作业设计 1. 基础题：用自己的话说说什么是图像特征，写出四类基础特征，并简要说明图像特征提取的基本流程。 2. 实践题：任选一项完成——①用文字生成图像工具，围绕一个主题编写提示词并生成一幅作品，记录提示词与生成结果，尝试优化一次；②用智能语音工具把一段文字转成朗读音频；③用人工智能生成短视频并说明所用方法。写下你的操作过程与体会。 3. 拓展题（选做）：查阅资料，了解智能生成技术在教育、设计、影视或传媒领域中的一个应用案例，下节课和同学交流它解决了什么问题、带来了哪些便利，又可能引发哪些伦理或法律问题。 4. 复习题：结合本单元所学，用一个表格写出图像特征提取、图像风格迁移、图像生成方式、文字生成图像、声音生成、视频生成各自的含义与主要方法，并说说在使用这些智能生成技术时应注意哪些问题。 第 页　共 页 学科网（北京）股份有限公司 $