第2課圖像生成模型活動(dòng)概述本次活動(dòng)聚焦于圖像生成模型，學(xué)生將深入理解圖像生成模型的原理，重點(diǎn)學(xué)習(xí)擴(kuò)散模型的起源、原理及應(yīng)用。通過實(shí)踐操作，學(xué)生能夠掌握利用擴(kuò)散模型生成圖像的方法，提升對(duì)人工智能圖像生成技術(shù)的認(rèn)知和實(shí)踐能力，培養(yǎng)對(duì)前沿技術(shù)的探索精神和創(chuàng)新思維。教材分析教材先闡述圖像生成模型的基本原理，通過直觀示例幫助學(xué)生理解。進(jìn)而詳細(xì)介紹擴(kuò)散模型，包括其起源、正向過程、訓(xùn)練及反向過程，并以生成手寫數(shù)字圖像為例展示其應(yīng)用。教材內(nèi)容邏輯清晰，從理論基礎(chǔ)到具體模型，逐步引導(dǎo)學(xué)生掌握圖像生成模型的核心知識(shí)。核心素養(yǎng)目標(biāo)信息意識(shí)深刻認(rèn)識(shí)圖像生成模型在人工智能領(lǐng)域的重要地位和廣泛應(yīng)用，理解其對(duì)圖像創(chuàng)作和相關(guān)領(lǐng)域的影響；能夠辨別不同圖像生成模型的特點(diǎn)和適用場景，增強(qiáng)對(duì)圖像生成技術(shù)信息的敏感度和判斷力；關(guān)注圖像生成技術(shù)的發(fā)展趨勢，提升對(duì)信息技術(shù)前沿動(dòng)態(tài)的關(guān)注度和理解力。計(jì)算思維通過剖析圖像生成模型的原理，尤其是擴(kuò)散模型的加噪、去噪過程，培養(yǎng)邏輯思維和問題解決能力；理解模型訓(xùn)練和生成圖像的算法邏輯，提升抽象思維和系統(tǒng)思維能力，學(xué)會(huì)運(yùn)用計(jì)算思維優(yōu)化圖像生成任務(wù)。數(shù)字化學(xué)習(xí)與創(chuàng)新借助教材、網(wǎng)絡(luò)資源和實(shí)踐操作，自主學(xué)習(xí)圖像生成模型知識(shí)，掌握利用數(shù)字化工具進(jìn)行圖像生成的方法；在實(shí)踐過程中，嘗試創(chuàng)新圖像生成的方式和效果，培養(yǎng)創(chuàng)新思維和實(shí)踐能力。信息社會(huì)責(zé)任了解圖像生成技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的潛在影響，如可能引發(fā)的版權(quán)問題等，培養(yǎng)對(duì)技術(shù)應(yīng)用的社會(huì)責(zé)任感；認(rèn)識(shí)到在使用圖像生成模型時(shí)遵守法律法規(guī)和道德準(zhǔn)則的重要性，樹立正確的信息價(jià)值觀。教學(xué)重、難點(diǎn)教學(xué)重點(diǎn)圖像生成模型的基本原理；擴(kuò)散模型的起源、原理和生成圖像的過程；利用擴(kuò)散模型生成圖像的實(shí)踐操作。教學(xué)難點(diǎn)理解擴(kuò)散模型的正向加噪、訓(xùn)練和反向去噪的復(fù)雜過程；掌握擴(kuò)散模型訓(xùn)練和生成圖像過程中的參數(shù)設(shè)置和優(yōu)化方法。教學(xué)方法講授法、演示法、實(shí)踐法、討論法教學(xué)用具多媒體課件、具備圖像生成功能的編程環(huán)境（如BaseNN及相關(guān)庫）、圖像數(shù)據(jù)集（如MNIST數(shù)據(jù)集）、展示圖像生成過程的動(dòng)畫或模擬軟件課時(shí)安排一課時(shí)教學(xué)過程（第一課時(shí)）教學(xué)環(huán)節(jié)教學(xué)活動(dòng)二次備課課程導(dǎo)入師：展示一系列由人工智能生成的風(fēng)格各異、創(chuàng)意十足的圖像，如奇幻的風(fēng)景、超現(xiàn)實(shí)的生物等。提問學(xué)生：“大家知道這些精美的圖像是怎么來的嗎？其實(shí)，它們是通過圖像生成模型創(chuàng)作出來的。今天，我們就來揭開圖像生成模型的神秘面紗，看看它是如何做到的。”展示的圖像要具有吸引力，涵蓋多種風(fēng)格，激發(fā)學(xué)生的好奇心。若學(xué)生對(duì)圖像生成有一定了解，可請學(xué)生分享他們所知道的相關(guān)信息，活躍課堂氣氛。知識(shí)講授圖像生成模型的原理師：通過展示圖像空間和圖像數(shù)據(jù)分布的示意圖，講解圖像生成模型的概念。以生成寵物貓圖像為例，解釋模型如何通過學(xué)習(xí)大量寵物貓圖像數(shù)據(jù)集，找到圖像數(shù)據(jù)的分布規(guī)律，從而生成新的圖像。強(qiáng)調(diào)生成模型學(xué)習(xí)的分布規(guī)律越接近真實(shí)分布，生成的圖像質(zhì)量越高，讓學(xué)生理解圖像生成模型的基本工作機(jī)制。擴(kuò)散模型的起源師：講解擴(kuò)散模型的起源與熱力學(xué)中的擴(kuò)散過程的聯(lián)系，通過播放墨水滴入水中擴(kuò)散的動(dòng)畫，形象地展示擴(kuò)散過程從初始復(fù)雜狀態(tài)到最終均勻狀態(tài)的變化。類比到圖像生成，解釋向清晰圖像中不斷加入噪聲，使其變?yōu)橐子诿枋龅碾S機(jī)狀態(tài)，再通過訓(xùn)練模型逆向去除噪聲生成新圖像的原理，幫助學(xué)生理解擴(kuò)散模型的靈感來源。擴(kuò)散模型的原理師：詳細(xì)講解擴(kuò)散模型的正向過程、訓(xùn)練和反向過程。利用動(dòng)畫演示正向加噪過程，展示隨著加噪步數(shù)增加，圖像從清晰逐漸變模糊直至成為純噪聲圖像的過程，解釋每一步加噪的特點(diǎn)和作用；講解訓(xùn)練過程時(shí)，說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何預(yù)測正向所加的噪聲，以及訓(xùn)練的目標(biāo)是恢復(fù)出上一步的圖像直至生成新圖像；通過反向去噪生成過程的演示，讓學(xué)生看到從噪聲圖像逐步生成清晰圖像的神奇變化，理解擴(kuò)散模型是如何實(shí)現(xiàn)圖像生成的。擴(kuò)散模型的生成示例師：以MNIST數(shù)據(jù)集為例，介紹訓(xùn)練擴(kuò)散模型生成手寫數(shù)字圖像的過程，包括聲明模型、加載數(shù)據(jù)集、定義模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)、進(jìn)行正向加噪訓(xùn)練以及反向去噪生成圖像等步驟。展示對(duì)應(yīng)過程的關(guān)鍵程序代碼，簡要解釋代碼的功能和作用，讓學(xué)生對(duì)利用擴(kuò)散模型生成圖像有更具體的認(rèn)識(shí)在講解圖像生成模型原理時(shí)，多結(jié)合生活實(shí)例，幫助學(xué)生理解抽象概念；講解擴(kuò)散模型起源和原理時(shí)，動(dòng)畫演示要簡潔明了，突出重點(diǎn)；講解生成示例時(shí)，對(duì)代碼的解釋要通俗易懂，避免過于復(fù)雜的編程知識(shí)。實(shí)踐操作生：分組利用給定的編程環(huán)境和MNIST數(shù)據(jù)集，嘗試訓(xùn)練擴(kuò)散模型生成手寫數(shù)字圖像。教師為學(xué)生提供詳細(xì)的操作指南和示例代碼框架，引導(dǎo)學(xué)生逐步完成模型訓(xùn)練和圖像生成。在學(xué)生操作過程中，教師巡視各小組，觀察學(xué)生的操作情況，及時(shí)解答學(xué)生遇到的問題，如代碼錯(cuò)誤、參數(shù)設(shè)置不合理等。鼓勵(lì)學(xué)生嘗試調(diào)整模型的參數(shù)，如加噪步數(shù)、訓(xùn)練輪數(shù)等，觀察不同參數(shù)設(shè)置對(duì)生成圖像效果的影響，培養(yǎng)學(xué)生的探索精神和實(shí)踐能力提前檢查學(xué)生的編程環(huán)境是否配置正確，確保學(xué)生能夠順利進(jìn)行實(shí)踐操作；巡視過程中，針對(duì)學(xué)生普遍遇到的問題，及時(shí)集中講解；對(duì)進(jìn)度較快的小組，提供拓展任務(wù)，如嘗試用自己收集的圖像數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型。課堂練習(xí)1.圖像生成模型的主要作用是（）A.對(duì)圖像進(jìn)行分類B.找到圖像數(shù)據(jù)的分布規(guī)律并生成新圖像C.識(shí)別圖像中的物體D.對(duì)圖像進(jìn)行編輯處理2.擴(kuò)散模型的正向過程是（）A.去除圖像中的噪聲B.對(duì)圖像進(jìn)行訓(xùn)練C.向圖像中不斷加入噪聲D.從噪聲圖像生成清晰圖像3.在訓(xùn)練擴(kuò)散模型時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用是（）A.生成隨機(jī)噪聲B.預(yù)測正向所加的噪聲C.對(duì)圖像進(jìn)行分類D.調(diào)整圖像的色彩根據(jù)學(xué)生的課堂表現(xiàn)和掌握程度，適當(dāng)調(diào)整練習(xí)題的難度和數(shù)量；練習(xí)過程中，關(guān)注學(xué)生的答題情況，對(duì)基礎(chǔ)薄弱的學(xué)生給予更多指導(dǎo)。課堂小結(jié)引導(dǎo)學(xué)生回顧本節(jié)課的主要內(nèi)容，包括圖像生成模型的原理、擴(kuò)散模型的起源和原理，以及利用擴(kuò)散模型生成手寫數(shù)字圖像的實(shí)踐過程。邀請學(xué)生分享在實(shí)踐操作中的收獲和遇到的問題，以及對(duì)擴(kuò)散模型的新認(rèn)識(shí)。對(duì)學(xué)生的分享進(jìn)行點(diǎn)評(píng)和總結(jié)，強(qiáng)調(diào)圖像生成模型在人工智能領(lǐng)域的重要性和應(yīng)用前景。布置課后作業(yè)：讓學(xué)生課后查閱資料，了解除了擴(kuò)散模型和生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)之外，還有哪些新型的圖像生成模型，并思考它們的特點(diǎn)和優(yōu)勢可讓學(xué)生自主發(fā)言總結(jié)，教師進(jìn)行補(bǔ)充和完善；對(duì)課后作業(yè)提出明確要求，如資料查閱的渠道、作業(yè)提交的形式等，確保學(xué)生清楚任務(wù)內(nèi)容。板書設(shè)計(jì)第2課圖像生成模型一、圖像生成模型原理1.圖像數(shù)據(jù)分布2.模型學(xué)習(xí)與生成二、擴(kuò)散模型起源1.熱力學(xué)擴(kuò)散類比2.圖像生成思路三、擴(kuò)散模型原理1.正向加噪2.訓(xùn)練過程3.反向去噪四、擴(kuò)散模型生成示例1.MNIST數(shù)據(jù)集應(yīng)用2.