《任務(wù)5.2文生圖》教案課程名稱人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)課題任務(wù)5.2文生圖班級(jí)：授課時(shí)間2025.3.1授課時(shí)數(shù)2地點(diǎn)：教材分析內(nèi)容分析本節(jié)內(nèi)容主要圍繞文生圖技術(shù)展開(kāi)，詳細(xì)講解了文生圖提示詞的設(shè)計(jì)、Transformer模型的工作原理、大模型的應(yīng)用以及AIGC（人工智能生成內(nèi)容）的實(shí)際意義。首先介紹了文生圖的基本概念和應(yīng)用場(chǎng)景，包括藝術(shù)創(chuàng)作、廣告設(shè)計(jì)、游戲開(kāi)發(fā)等。隨后深入探討了Transformer架構(gòu)的特點(diǎn)及其在文生圖中的應(yīng)用，并結(jié)合具體案例展示了大模型的強(qiáng)大能力。最后討論了AIGC對(duì)未來(lái)內(nèi)容生產(chǎn)方式的影響。學(xué)情分析學(xué)生已具備一定的編程基礎(chǔ)和對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的初步認(rèn)識(shí)，對(duì)自然語(yǔ)言處理和圖像生成技術(shù)表現(xiàn)出濃厚興趣。然而，部分學(xué)生可能對(duì)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型理解存在困難，因此需要通過(guò)直觀的案例和動(dòng)手實(shí)踐來(lái)加深理解。同時(shí)，學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力較強(qiáng)，可以通過(guò)小組討論和合作探究的方式提高學(xué)習(xí)效果。課時(shí)教學(xué)目標(biāo)知識(shí)目標(biāo)1.掌握文生圖的基本概念和應(yīng)用場(chǎng)景。

2.理解Transformer模型的工作原理及其實(shí)現(xiàn)文生圖的核心機(jī)制。

3.學(xué)習(xí)大模型的特點(diǎn)及其在AIGC中的作用。能力目標(biāo)1.能夠設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單的文生圖提示詞并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

2.提高學(xué)生分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力，培養(yǎng)其創(chuàng)新思維。

3.培養(yǎng)學(xué)生團(tuán)隊(duì)協(xié)作和自主學(xué)習(xí)的能力。素質(zhì)目標(biāo)1.培養(yǎng)學(xué)生嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度和實(shí)事求是的精神。

2.激發(fā)學(xué)生對(duì)人工智能技術(shù)的興趣，增強(qiáng)其社會(huì)責(zé)任感。

3.提升學(xué)生的溝通表達(dá)能力和團(tuán)隊(duì)合作意識(shí)。思政目標(biāo)1.引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注國(guó)家科技發(fā)展動(dòng)態(tài)，樹立科技報(bào)國(guó)的理想信念。

2.通過(guò)實(shí)際案例展示人工智能技術(shù)在社會(huì)生活中的應(yīng)用價(jià)值，增強(qiáng)學(xué)生的社會(huì)責(zé)任感。

3.培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)和實(shí)踐能力，為未來(lái)投身科技創(chuàng)新奠定基礎(chǔ)。教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)教學(xué)重點(diǎn)1.文生圖的基本概念和應(yīng)用場(chǎng)景。

2.Transformer模型的工作原理及其實(shí)現(xiàn)文生圖的核心機(jī)制。

3.大模型的特點(diǎn)及其在AIGC中的作用。教學(xué)難點(diǎn)1.如何將復(fù)雜的技術(shù)理論轉(zhuǎn)化為易于理解的實(shí)際操作。

2.如何正確理解和應(yīng)用Transformer模型的相關(guān)概念。

3.如何有效利用大模型進(jìn)行文生圖實(shí)驗(yàn)。教學(xué)策略設(shè)計(jì)思路1.采用議題式教學(xué)法，以“如何利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)文生圖”為核心議題，引導(dǎo)學(xué)生思考并解決問(wèn)題。

2.結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行講授，通過(guò)圖示和動(dòng)畫等形式直觀展示文生圖的操作過(guò)程。

3.設(shè)計(jì)小組合作探究活動(dòng)，讓學(xué)生親自動(dòng)手實(shí)踐，體驗(yàn)文生圖的操作。

4.利用信息化手段如在線資源平臺(tái)提供豐富的學(xué)習(xí)資源，支持學(xué)生的自主學(xué)習(xí)。

5.在教學(xué)過(guò)程中注重即時(shí)評(píng)價(jià)反饋，及時(shí)調(diào)整教學(xué)策略以適應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。

6.鼓勵(lì)學(xué)生主動(dòng)學(xué)習(xí)，通過(guò)翻轉(zhuǎn)課堂等方式激發(fā)其學(xué)習(xí)興趣。教學(xué)過(guò)程設(shè)計(jì)教學(xué)環(huán)節(jié)教師活動(dòng)學(xué)生活動(dòng)設(shè)計(jì)意圖教學(xué)與信息化手段課前導(dǎo)入新課1.回顧上節(jié)課內(nèi)容。

2.提出本節(jié)課主題：利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)文生圖。

3.展示實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景圖片，激發(fā)學(xué)生興趣。

4.布置預(yù)習(xí)任務(wù)：閱讀教材相關(guān)內(nèi)容。

5.提供學(xué)習(xí)資源鏈接。

6.提醒學(xué)生準(zhǔn)備好實(shí)驗(yàn)環(huán)境。1.復(fù)習(xí)舊知。

2.記錄本節(jié)課主題。

3.觀察圖片，思考問(wèn)題。

4.完成預(yù)習(xí)任務(wù)。

5.訪問(wèn)學(xué)習(xí)資源鏈接。

6.準(zhǔn)備實(shí)驗(yàn)環(huán)境。通過(guò)情境創(chuàng)設(shè)引起學(xué)生注意，明確學(xué)習(xí)目標(biāo)，為后續(xù)學(xué)習(xí)做好鋪墊。多媒體課件、學(xué)習(xí)資源鏈接。課中理論講解1.講解文生圖的基本概念和應(yīng)用場(chǎng)景。

2.詳細(xì)介紹Transformer模型的工作原理及其實(shí)現(xiàn)文生圖的核心機(jī)制。

3.對(duì)比不同模型的特點(diǎn)。

4.使用圖示和動(dòng)畫展示相關(guān)概念。

5.解答學(xué)生疑問(wèn)。1.認(rèn)真聽(tīng)講。

2.做好筆記。

3.積極參與互動(dòng)。

4.提出自己的疑問(wèn)。

5.觀看圖示和動(dòng)畫。

6.思考并回答問(wèn)題。幫助學(xué)生建立系統(tǒng)的知識(shí)框架，理解關(guān)鍵概念，為實(shí)踐操作打下理論基礎(chǔ)。多媒體課件、圖示動(dòng)畫。案例分析1.分析實(shí)際文生圖案例。

2.展示實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

3.引導(dǎo)學(xué)生思考案例中的關(guān)鍵點(diǎn)。

4.組織小組討論。

5.總結(jié)討論結(jié)果。

6.強(qiáng)調(diào)注意事項(xiàng)。1.觀察案例。

2.分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

3.參與小組討論。

4.發(fā)表個(gè)人觀點(diǎn)。

5.記錄討論結(jié)果。

6.注意事項(xiàng)。通過(guò)具體案例加深學(xué)生對(duì)理論知識(shí)的理解，培養(yǎng)其分析問(wèn)題的能力。多媒體課件、實(shí)驗(yàn)結(jié)果截圖。實(shí)踐操作1.布置實(shí)踐任務(wù)。

2.提供數(shù)據(jù)集和項(xiàng)目代碼。

3.指導(dǎo)學(xué)生完成實(shí)驗(yàn)。

4.巡視并解答問(wèn)題。

5.收集學(xué)生反饋。

6.總結(jié)常見(jiàn)問(wèn)題。1.閱讀實(shí)踐任務(wù)。

2.下載數(shù)據(jù)集和項(xiàng)目代碼。

3.動(dòng)手完成實(shí)驗(yàn)。

4.遇到問(wèn)題及時(shí)提問(wèn)。

5.反饋實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

6.總結(jié)收獲。通過(guò)實(shí)踐操作鞏固理論知識(shí)，提高學(xué)生的動(dòng)手能力和解決問(wèn)題的能力。在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。總結(jié)反思1.回顧本節(jié)課主要內(nèi)容。

2.強(qiáng)調(diào)重點(diǎn)和難點(diǎn)。

3.提出思考題。

4.布置課后作業(yè)。

5.鼓勵(lì)學(xué)生繼續(xù)探索。

6.總結(jié)學(xué)生表現(xiàn)。1.跟隨教師回顧。

2.記錄重點(diǎn)和難點(diǎn)。

3.思考提出的問(wèn)題。

4.記錄課后作業(yè)。

5.表達(dá)繼續(xù)學(xué)習(xí)的愿望。

6.自我評(píng)價(jià)。幫助學(xué)生梳理知識(shí)脈絡(luò)，強(qiáng)化記憶，激發(fā)進(jìn)一步學(xué)習(xí)的動(dòng)力。多媒體課件。課后布置作業(yè)1.完成課后練習(xí)題。

2.撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告。

3.探索更多實(shí)際應(yīng)用案例。

4.提交作業(yè)。

5.參與線上討論。

6.總結(jié)學(xué)習(xí)心得。1.認(rèn)真完成作業(yè)。

2.撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告。

3.查閱資料。

4.按時(shí)提交。

5.積極參與討論。

6.總結(jié)心得。通過(guò)課后作業(yè)鞏固所學(xué)知識(shí)，拓展視野，培養(yǎng)自主學(xué)習(xí)能力。在線作業(yè)系統(tǒng)、論壇討論區(qū)。板書設(shè)計(jì)一、文生圖提示詞一般公式圖5.15文生圖提示詞一般公式(1)主體描述?：清晰準(zhǔn)確地描述主體，包括主體的位置、細(xì)節(jié)、服飾、顏色、材料和紋路等。例如，“一個(gè)可愛(ài)的6歲中國(guó)小女孩，穿著黃色皮夾克”。(2)?環(huán)境描述?：描述主體的環(huán)境，包括背景、室內(nèi)室外、季節(jié)、光線、色系和氛圍等。例如，“她來(lái)到了一片綠色的森林，映入眼簾的是一片濃郁的綠色，從淺綠到深綠，層層疊疊”。(3)?風(fēng)格描述?：選擇適合的風(fēng)格，如藝術(shù)家、流派、設(shè)計(jì)風(fēng)格等。例如，“宮崎駿風(fēng)格”、“迪士尼風(fēng)格”、“寫實(shí)風(fēng)格”等。(4)?視覺(jué)描述?：描述拍攝風(fēng)格和運(yùn)鏡方式，如廣角、景深、俯視、全身照、特寫、平移、傾斜、推鏡、拉鏡、變焦等。(5)?精度描述?：描述圖像的尺寸比例、分辨率、光照和材質(zhì)等。例如，“2K4K8K”、“高品質(zhì)”、“高分辨率”等。示例?初級(jí)：一個(gè)可愛(ài)的6歲中國(guó)小女孩，穿著黃色皮夾克，今天她來(lái)到了一片綠色的森林，映入眼簾的是一片濃郁的綠色，從淺綠到深綠，層層疊疊，陽(yáng)光透過(guò)樹梢，灑下斑駁的光影?。中級(jí)1?：在基礎(chǔ)公式中加入“bestquality”、“ultra-detailed”等標(biāo)準(zhǔn)化提示詞，以獲得更高質(zhì)量的圖像。中級(jí)2?：使用“|”分隔多個(gè)關(guān)鍵詞，實(shí)現(xiàn)混合效果。例如，“1girl,red|bluehair,longhair”。高級(jí)1?：使用“(權(quán)重?cái)?shù)值)”或“((提示詞)))”來(lái)增強(qiáng)或減弱關(guān)鍵詞的影響。例如，“(loli:1.21)”、“((loli))”?3。高級(jí)2?：使用“[關(guān)鍵詞1:關(guān)鍵詞2:數(shù)字]”來(lái)實(shí)現(xiàn)漸變效果。

二、核心技術(shù)

Transformer模型是一個(gè)基于Self.Attention機(jī)制的Seq2Seq（SequencetoSequence）模型，模型采用Encoder.Decoder結(jié)構(gòu)，摒棄了傳統(tǒng)的CNN和RNN，僅使用Self.Attention機(jī)制來(lái)挖掘詞語(yǔ)間的關(guān)系，兼顧并行計(jì)算能力的同時(shí)，極大地提升了長(zhǎng)距離特征的捕獲能力。

首先用中英文翻譯案例，體會(huì)一下Transformer使用時(shí)的大致流程（見(jiàn)圖5.34）。圖5.34用于中英文翻譯的Transformer架構(gòu)可以看到Transformer由Encoder和Decoder兩個(gè)部分組成，Encoder和Decoder都包含6個(gè)block。Transformer的工作流程大體如下：第1步：獲取輸入句子的每一個(gè)單詞的表示向量

X，X由單詞的Embedding和單詞位置的Embedding相加得到，如圖5.35所示。圖5.35Transformer輸入的表示第2步：將得到的單詞表示向量矩陣（如圖4.32所示，每一行是一個(gè)單詞的表示

x）傳入Encoder中，經(jīng)過(guò)6個(gè)Encoderblock后可以得到句子所有單詞的編碼信息矩陣

C，如圖5.36所示。單詞向量矩陣用

X(n×d)表示，n是句子中單詞個(gè)數(shù)，d是表示向量的維度(一般假設(shè)d=512)。每一個(gè)Encoderblock輸出的矩陣維度與輸入完全一致。圖5.36TransformerEncoder編碼句子信息第3步：將Encoder輸出的編碼信息矩陣

C傳遞到Decoder中，Decoder依次會(huì)根據(jù)當(dāng)前翻譯過(guò)的單詞1~i翻譯下一個(gè)單詞i+1，如圖5.37所示。在使用的過(guò)程中，翻譯到單詞i+1的時(shí)候需要通過(guò)

Mask(掩蓋)

操作遮蓋住i+1之后的單詞。圖5.37TransformerDecoder預(yù)測(cè)Decoder接收了Encoder的編碼矩陣

C，然后首先輸入一個(gè)翻譯開(kāi)始符"<Begin>"，預(yù)測(cè)第一個(gè)單詞"I"；然后輸入翻譯開(kāi)始符"<Begin>"和單詞"I"，預(yù)測(cè)單詞"have"，以此類推。圖5.38Transformer模型結(jié)構(gòu)圖5.38是Transformer的內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖，左側(cè)為Encoderblock，右側(cè)為Decoderblock。圈中的部分為

Multi.HeadAttention，是由多個(gè)

Self.Attention組成的，可以看到Encoderblock包含一個(gè)Multi.HeadAttention，而Decoderblock包含兩個(gè)Multi.HeadAttention(其中有一個(gè)用到Masked)。Multi.HeadAttention上方還包括一個(gè)Add&Norm層，Add表示殘差連接(ResidualConnection)用于防止網(wǎng)絡(luò)退化，Norm表示LayerNormalization，用于對(duì)每一層的激活值進(jìn)行歸一化。Self.Attention是Transformer的重點(diǎn)。

三、大模型特點(diǎn)

在ChatGPT之前，被公眾關(guān)注的AI模型是用于單一任務(wù)的，比如眾所周知的“阿爾法狗”（AlphaGo）可以基于全球圍棋棋譜的計(jì)算，打贏所有的人類圍棋大師。這種專注于某個(gè)具體任務(wù)建立的AI數(shù)據(jù)模型叫“小模型”。ChatGPT與“小模型”不同，CharGPT更像人類的大腦，可以在海量通用數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)先訓(xùn)練，能大幅提升AI的泛化性、通用性、實(shí)用性。大模型讓機(jī)器有常識(shí)，大模型最本質(zhì)的特征不在于“大”（大參數(shù)、大計(jì)算、大數(shù)據(jù)），這只是一個(gè)表象，大模型本質(zhì)是“涌現(xiàn)”“出乎意料”“創(chuàng)造”。1、大模型的定義大模型本質(zhì)上是一個(gè)使用海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其巨大的數(shù)據(jù)和參數(shù)規(guī)模，實(shí)現(xiàn)了智能的涌現(xiàn)，展現(xiàn)出類似人類的智能。那么，大模型和小模型有什么區(qū)別？小模型通常指參數(shù)較少、層數(shù)較淺的模型，它們具有輕量級(jí)、高效率、易于部署等優(yōu)點(diǎn)，適用于數(shù)據(jù)量較小、計(jì)算資源有限的場(chǎng)景，例如移動(dòng)端應(yīng)用、嵌入式設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)等。而當(dāng)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和參數(shù)不斷擴(kuò)大，直到達(dá)到一定的臨界規(guī)模后，其表現(xiàn)出了一些未能預(yù)測(cè)的、更復(fù)雜的能力和特性，模型能夠從原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)并發(fā)現(xiàn)新的、更高層次的特征和模式，這種能力被稱為“涌現(xiàn)能力”。大模型的設(shè)計(jì)目的是為了提高模型的表達(dá)能力和預(yù)測(cè)性能，能夠處理更加復(fù)雜的任務(wù)和數(shù)據(jù)。大模型在各種領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，包括自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別和推薦系統(tǒng)等。大模型通過(guò)訓(xùn)練海量數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式和特征，具有更強(qiáng)大的泛化能力，可以對(duì)未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。大模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能、自然語(yǔ)言處理之間關(guān)系如圖5.29所示。圖5.29大模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能、自然語(yǔ)言處理之間關(guān)系如果你不懂大模型，相當(dāng)于人家坐著高鐵，你騎著牛，這就是這個(gè)時(shí)代的差別。大模型具有以下特點(diǎn)：1）巨大的規(guī)模:大模型包含數(shù)十億個(gè)參數(shù)，模型大小可以達(dá)到數(shù)百GB甚至更大。巨大的模型規(guī)模使大模型具有強(qiáng)大的表達(dá)能力和學(xué)習(xí)能力。2）涌現(xiàn)能力：涌現(xiàn)能力指的是當(dāng)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)突破一定規(guī)模，模型突然涌現(xiàn)出之前小模型所沒(méi)有的、意料之外的、能夠綜合分析和解決更深層次問(wèn)題的復(fù)雜能力和特性。3）預(yù)訓(xùn)練：大模型可以通過(guò)在大規(guī)模數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，從而提高模型在新任務(wù)上的性能。4）自監(jiān)督學(xué)習(xí)：大模型可以通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)在大規(guī)模未標(biāo)記數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，從而減少對(duì)標(biāo)記數(shù)據(jù)的依賴，提高模型的效能。5）微調(diào)：使用任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以提高在該任務(wù)上的性能和效果。2、大模型的分類按照輸入數(shù)據(jù)類型的不同，大模型主要可以分為以下三大類（見(jiàn)圖5.30）：圖5.30大模型分類1）語(yǔ)言大模型：是指在自然語(yǔ)言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）領(lǐng)域中的一類大模型，通常用于處理文本數(shù)據(jù)和理解自然語(yǔ)言。這類大模型的主要特點(diǎn)是它們?cè)诖笠?guī)模語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行了訓(xùn)練，以學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言的各種語(yǔ)法、語(yǔ)義和語(yǔ)境規(guī)則。例如，GPT系列（OpenAI）、Bard（Google）、文心一言（百度）。2）視覺(jué)大模型：是指在計(jì)算機(jī)視覺(jué)（ComputerVision，CV）領(lǐng)域中使用的大模型，通常用于圖像處理和分析。這類模型通過(guò)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，可以實(shí)現(xiàn)各種視覺(jué)任務(wù)，如圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、姿態(tài)估計(jì)、人臉識(shí)別等。例如，VIT系列（Google）、文心UFO、華為盤古CV、INTERN（商湯）。3）多模態(tài)大模型：是指能夠處理多種不同類型數(shù)據(jù)的大模型，例如文本、圖像、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)。這類模型結(jié)合了NLP和CV的能力，以實(shí)現(xiàn)對(duì)多模態(tài)信息的綜合理解和分析，從而能夠更全面地理解和處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)。例如，DingoDB多模向量數(shù)據(jù)庫(kù)（九章云極DataCanvas）、DALL.E(OpenAI)、悟空畫畫（華為）、midjourney。按照應(yīng)用領(lǐng)域的不同，大模型主要可以分為L(zhǎng)0、L1、L2三個(gè)層級(jí)：1）通用大模型L0：是指可以在多個(gè)領(lǐng)域和任務(wù)上通用的大模型。它們利用大算力、使用海量的開(kāi)放數(shù)據(jù)與具有巨量參數(shù)的深度學(xué)習(xí)算法，在大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，以尋找特征并發(fā)現(xiàn)規(guī)律，進(jìn)而形成可“舉一反三”的強(qiáng)大泛化能力，可在不進(jìn)行微調(diào)或少量微調(diào)的情況下完成多場(chǎng)景任務(wù)，相當(dāng)于AI完成了“通識(shí)教育”。2）行業(yè)大模型L1：是指那些針對(duì)特定行業(yè)或領(lǐng)域的大模型。它們通常使用行業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練或微調(diào)，以提高在該領(lǐng)域的性能和準(zhǔn)確度，相當(dāng)于AI成為“行業(yè)專家”。3）垂直大模型L2：是指那些針對(duì)特定任務(wù)或場(chǎng)景的大模型。它們通常使用任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練或微調(diào)，以提高在該任務(wù)上的性能和效果。

四、AIGC意義

隨著以ChatGPT為代表的開(kāi)創(chuàng)性生成式智能應(yīng)用的迅速普及，大語(yǔ)言模型技術(shù)正在變革我們與機(jī)器的交互手段，推動(dòng)新一輪內(nèi)容創(chuàng)新和內(nèi)容生成產(chǎn)業(yè)演進(jìn)。1）AIGC與大模型之間的關(guān)系①AIGC是建立在深度學(xué)習(xí)技術(shù)基礎(chǔ)之上的。深度學(xué)習(xí)是一種人工智能技術(shù)，它通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元的工作方式，對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜任務(wù)的自適應(yīng)處理。大模型作為深度學(xué)習(xí)的一種重要形式，為AIGC提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。②AIGC與大模型在內(nèi)容創(chuàng)作方面有著密切的聯(lián)系。大模型具有處理自然語(yǔ)言的能力，可以對(duì)文本進(jìn)行理解和生成。而AIGC正是利用這種能力，通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)容的自動(dòng)生成。大模型為AIGC提供了強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理能力，使得AIGC在內(nèi)容創(chuàng)作方面具有更高的效率和準(zhǔn)確性。③AIGC與大模型在應(yīng)用領(lǐng)域上有著廣泛的重合。無(wú)論是自然語(yǔ)言處理，還是計(jì)算機(jī)視覺(jué)，大模型都取得