資源簡介

課題名稱 第2課 圖像生成模型
課時目標 了解圖像生成模型的基本原理，能夠說出目前主流的生成模型。 知道擴散模型生成圖像的關鍵過程，可以闡述擴散模型的工作機制，包括正向過程（逐步添加噪聲）和反向過程（逐步去除噪聲以生成圖像）。 知道訓練擴散模型的關鍵步驟，能夠利用現(xiàn)有的開源工具或平臺進行模型訓練實操，訓練出滿足需求的擴散模型。
教學準備 聯(lián)網(wǎng)的計算機
導學過程 意圖交流
1.項目子問題或任務引入 ——生成模型是如何生成圖像的？又該如何訓練出滿足生成需求的擴散模型？ 2.探究內(nèi)容與要求 （1）方法引領：遵循“感知→學習→理解→運用”認知規(guī)律 （2）主要內(nèi)容： 圖像生成模型的原理是什么？--原理 擴散模型生成圖像有哪些關鍵步驟？--擴散模型訓練與生成的過程 如何訓練出滿足需求的擴散模型？--擴散模型的應用 3.知識習得 （1）自主閱讀：閱讀書本P83-90 （2）知識梳理： 圖像生成模型是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，可以通過對大量圖像數(shù)據(jù)的學習，找到圖像數(shù)據(jù)的分布規(guī)律，然后按照規(guī)律，從圖像數(shù)據(jù)空間中抽取樣本，生成新的圖像。 擴散模型是一個先不斷破壞（添加噪聲），再逐步重建（去除噪聲）的迭代生成的過程。 訓練后的擴散模型學到了訓練數(shù)據(jù)集的特征分布規(guī)律，而并不只是記住了數(shù)據(jù)集中的圖像再進行簡單復制生成，因此它會生成與數(shù)據(jù)集特征相似的全新圖像。 4.核心素養(yǎng)培育 （1）學會解釋： 圖像生成模型的原理是什么？ 目前使用最為廣泛的圖像生成模型有哪些？ 擴散模型是如何進行訓練和推理的？試著結合書本上的圖像進行解釋？ 學會求證：結合課本上給出的擴散模型生成示例，能否可控地生成指定數(shù)字？ 學會分析： 為什么所訓練的生成模型無法可控地生成指定數(shù)字？ 該如何讓模型生成指定數(shù)字？ 習題測試 假設你有一個甲骨文的圖像數(shù)據(jù)集，圖像尺寸為 28×28 的灰度圖像，每張圖像包含一個甲骨文符號，你的任務是創(chuàng)建一個擴散模型來探索甲骨文圖像生成的過程。請以甲骨文字符“中”“華”兩個字符描述正向加噪擴散過程數(shù)字圖像的變化過程以及利用該擴散模型生成任意字符時的圖像變換過程。并陳述擴散模型每次生成時，可以生成指定的某個甲骨文符號嗎？如果能，為什么？如果不能，你有什么方法可以生成指定的甲骨文符號嗎？ 三、小結回顧 請同學按照下列提示進行總結回顧： 1.學到了哪些知識與技能？ 2.提升了哪些方面的能力？ 3.生成了怎樣的觀點？ 四、布置作業(yè) 完成書本P90的挑戰(zhàn)內(nèi)容，觀察生成的圖像與真實圖像數(shù)據(jù)集特征的差異，在圖像的真實性、清晰度、多樣性等方面評價生成的圖像。

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