美术学院《AI绘画基础与实践》实践课程教学大纲

编写人： 赵斌                审定人：石海彬

编制时间：2024年4月  审定时间：2024年5月

一、课程基本信息

二、课程描述

《AI绘画基础与实践》课程将介绍AI绘画的基本原理和基础知识。学生将学习如何利用AI技术生成绘画作品，并掌握相关的软件工具（Midjourney和 Stable Diffusion）操作技巧。通过本课程学习，学生将学会使用AI绘画辅助艺术创作。例如：游戏设计、摄影后期、品牌及视觉设计、建筑及空间设计、海报设计、电商设计、Logo设计、艺术插画绘制、艺术风格迁移等，课程将注重实践环节，通过案例分析和实践操作，帮助学生掌握AI绘画的基本流程和创作技能。

三、课程性质和教学目标

（一）课程性质

本课程为“AI数字绘画与艺术设计”微专业必修课程，是一门实践导向的计算机艺术与设计课程，它融合了计算机科学、艺术与设计学等多个学科的知识。本课程旨在通过系统的理论与实践教学，使学生能够掌握AI绘画的基本原理、技术方法和创作流程，培养学生运用人工智能技术进行艺术创作的能力。课程具有综合性、创新性和实践性，既注重基础理论知识的传授，又强调实践操作能力的培养。

（二）教学目标

1.知识与技能目标

掌握AI绘画的基本原理和技术基础，包括图像生成、风格迁移、图像修复等关键技术。熟悉常用的AI绘画软件工具，如Stable Diffusion，Midjourney，Adobe Photoshop等，以及专门的AI绘画辅助工具插件，如Controlnet，AnimateDiff等，并具备利用这些工具进行创作的能力。能够将AI绘画技术应用于不同领域，如艺术创作、游戏设计、广告行业等，解决实际问题。

2.过程与方法目标

培养学生的自主学习和探究能力，使学生能够独立思考、主动学习和持续进步。通过实践操作和项目实践，让学生在实际操作中掌握AI绘画的技术方法，提升实践能力。培养学生的创新思维和团队协作能力，鼓励学生在艺术创作中发挥创意和想象力。

3.情感、态度与价值观目标

激发学生对AI绘画技术的兴趣和热情，培养他们对人工智能艺术的认同感和归属感。引导学生关注艺术与科技结合的发展趋势，培养他们对未来艺术和科技发展的前瞻性和敏锐性。培养学生的创新意识和探索精神，鼓励他们在艺术创作中不断追求创新和突破。通过本课程的教学，旨在培养既具备扎实的AI绘画技术基础，又具备创新思维和实践能力的复合型人才，为他们在未来的艺术和科技领域的发展打下坚实的基础。

四、课程教学内容及学时分配

（一）教学内容

1.AI绘画基础知识

AI绘画的定义、发展历程及应用场景

AI绘画涉及的核心技术：计算机视觉、机器学习、深度学习等

AI绘画与传统绘画的异同点

2. AI绘画工具与平台介绍

常用AI绘画工具与平台的介绍与演示

工具与平台的使用方法与实践操作

3.AI绘画核心技术实践

图像生成技术：从基础到高级的实践操作

风格迁移技术：风格转换实验与实践

图像修复技术：针对各种图像问题的修复实践

4.跨领域应用实践

AI绘画在艺术创作中的应用实践

AI绘画在游戏设计中的应用实践

AI绘画在广告行业中的应用实践

5.综合项目实践

学生分组进行项目实践，实际应用AI绘画技术进行艺术创作或解决行业问题

项目汇报与成果展示

6.课程总结与未来展望

对整个课程进行总结回顾

展望AI绘画技术的未来发展趋势

（二）学时分配

总学时：60学时

理论教学：30学时

实践教学：30学时

五、每年更新实践项目

（一）更新实践项目的必要性

在快速发展的AI绘画领域，技术不断更新，应用场景也在不断扩展。为了确保《AI绘画基础与实践》实践课程能够紧跟行业发展的步伐，并为学生提供最新、最具有实际应用价值的实践项目，每年更新实践项目是必要的。这不仅能让学生掌握最新的技术趋势，还能让他们更好地适应未来的职业需求。

（二）实践项目更新原则

新的实践项目应该与时俱进，反映当前AI绘画领域的最新技术和应用趋势。

项目应该具有实际应用价值，能够帮助学生解决实际问题或实现具有创意的目标。

项目应该具有多样性与层次性，涵盖不同的难度级别和应用领域，以满足不同学生的需求。项目应该既易于操作实施，又具有一定的创新性，以激发学生的创造力和探索精神。

（三）每年更新的实践项目示例

1. 第一年：基于深度学习的风格迁移项目

项目目标：利用深度学习技术实现图像的风格迁移，如将一幅普通照片转化为梵高或毕加索的风格。技术要点：使用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，利用损失函数优化图像生成。

2. 第二年：基于生成对抗网络的图像生成项目

项目目标：应用生成对抗网络（GANs）生成高质量的图像，如人脸生成、风景生成等。技术要点：设计合理的网络结构，训练稳定的GANs模型，并探索不同的生成策略。

3.第三年：基于强化学习的AI绘画创作项目

项目目标：利用强化学习技术让AI自主创作艺术作品，如生成具有特定风格或主题的画作。技术要点：设计合适的奖励函数，训练AI学习如何创作符合特定要求的艺术作品。

4.第四年：AI绘画在虚拟现实（VR）中的应用项目

项目目标：将AI绘画技术应用于VR场景，为用户提供沉浸式的艺术体验。技术要点：结合VR技术，设计交互式的AI绘画体验，如让用户通过VR设备参与艺术创作过程。

六、实践教学要求对应关系

七、考核及成绩评定方式

【考核内容】预习+操作+结果+报告+期末考试

【成绩评定】平时成绩40%，期末考试成绩60%

八、教材及参考书目等

【教材】a15a著,贾雪丽,0xAres,张炯主编.《一本书读懂AIGC》，电子工业出版社,2023年。

【参考书目】王常圣著.《MidjourneyAI绘画艺术创作教程：关键词设置、艺术家与风格应用175例》，化学工业出版社,2024年。

【网络资源】

1.觉醒AI课堂：https://m.jxyyzai.com

2.公众号：觉醒AI绘画

3.知识库：觉醒AI课堂知识库