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信息技术 第七课 图像风格迁移
课题 图像风格迁移 单元 第一单元 学科 信息技术 年级 九年级
教材分析 该教材旨在培养学生的信息技术素养，包括信息获取、信息处理和信息应用等方面的知识和能力。内容涵盖了数据的介绍以及大数据相关算法的介绍等方面，教材注重实践操作，通过案例和实践项目来锻炼学生的实际操作能力。这有助于学生将所学的知识应用到实际情境中，并提升他们的问题解决能力，粤教版《信息技术》九年级教材内容全面，并结合实践操作和案例分析，旨在培养学生的信息技术素养和实际应用能力，为他们建立坚实的信息技术基础打下良好的基础。
教学目标 1、信息意识：能够了解到图像风格迁移技术是如何应用于数字图像处理和艺术创作的，以及其在当今社会中的广泛应用。 2、计算思维：能够学习图像风格迁移算法，引导他们思考如何将具体的艺术风格转换为算法和数学模型。 3、数字化学习与创新：能够学习如何使用图像处理工具和编程语言来实现图像风格迁移，鼓励他们进行创新思考。 4、信息社会责任：能够探讨图像风格迁移可能带来的社会影响，例如在数字艺术、影视特效和设计领域的应用。
重点 一、图像风格迁移技术二、图像风格迁移技术的应用
难点 1、图像风格迁移技术的应用
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
导入新课 随着计算机技术的快速发展，计算机对图像的处理能力大幅提升。过去，图像修补、图像美化等图像处理工作需要人工操作完成，或者只能按照某一固定模式自动处理。现在，运用人工智能技术可以实现图像风格的自动迁移。 通过老师讲解视频的观看以及学生之间的相互讨论生活中的图像风格迁移。 帮助学生理解图像风格迁移概念，打开课堂。
讲授新课 03 图像风格迁移技术图像风格迁移是指利用人工智能学习某类画作的风格，然后把这种风格应用到另外一张图片上的技术。如图7-1所示，利用人工智能算法学习如图7-1(a)所示的画作风格，经人工智能技术处理后，把该风格迁移到如图7-1(b)所示的图像上，便得到图7-1(c)。04图像风格迁移技术的应用随着基于人工智能技术的图像风格迁移在理论和算法方面的不断改进，图像风格迁移的效果得到很大的提升，具有广阔的应用前景。目前，图像风格迁移技术的应用主要有以下三个方面。1、图像处理目前，在社交网络上流传的图像大多经过软件处理，其中图像美化是种热门的图像处理技术。传统的图像处理技术只能对图像进行模式较为固定的处理，而基于人工智能的图像风格迁移技术的出现为图像风格设计带来了更多的想象空间，让人们可以把图像转化为不同绘画风格的图像,如图7-2所示。2、视频处理在影视娱乐产业中，如电影、电视、动漫等，视频特效随处可见。但是，视频特效技术的创作不仅需要专业技能，还需要大量的人力劳动。如果可以结合人工智能技术，将能够大幅度降低制作成本，而图像风格迁移是其中一个可考虑的解决方案。例如，使用深度神经网络来进行电影风格化。3、风格设计的辅助工具图像风格迁移还可以作为高效的辅助工具，例如用于艺术绘画创作建筑艺术设计、服装艺术设计、游戏场景设计等方面。自主探究画家凡·高给全世界留下《星夜》《向日葵》等绘画作品。画作《星夜》中像焰火一样闪亮的星星让人感受到他对绘画火焰般的热情。随着人工智能的发展，我们也能够创作出和凡·高风格近似的艺术作品。我们可以利用人工智能中的深度学习技术，将凡·高的绘画风格从他的作品中提取出来，并赋予我们选取的图像，从而得到新的凡·高绘画风格图像。下面使用Python语言和神经网络Neural Style，让计算机学习凡·高的作品《星夜》的绘画风格，把港珠澳大桥的照片变成凡·高绘画风格的图像。Neural Style是一个人工智能深度学习应用。我们只需输入一幅代表内容的图片和一幅代表风格的图片，深度神经网络就会输出一幅融合了这个风格和内容的新作品。图像风格迁移具体操作如下:(1)在本书学习平台获取Neural Style资源包。(2)在Neural Style资源包目录的地址栏输入“cmd” (图7-3)，打开命令行窗口。(3)如图7-4所示，在命令行窗口中输入以下内容。python neutral_style.py --content <要理的图像文件>--styles <要学习风格的图像文件> --output <指定输出的图像文件>(4)程序运行结果如图7-5所示，对左边要处理的图像和要学习的图像风格进行处理后，得到右边凡·高绘画风格的港珠澳大桥图像。学习任务利用本书学习平台的Python语言程序和神经网络Neural Style。让计算机学习中国画家傅抱石和关山月作品《江山如此多娇》(图7-6)的绘画风格，把港珠澳大桥的照片变成关山月风格的画作。小组讨论结合图像风格迁移的体验过程，填写表7-1反思评价学而不思则罔，思而不学则殆。对自己在本课中的学习进行评价，对照表7-2，在相应的O里画“V”，在“其他收获”栏里留言 06 知识拓展 1、图像风格迁移技术效果展现。2、图像风格迁移生活展现。3、图像风格迁移在生活中有哪些应用？4、如何学好图像风格迁移？ 学生之间互相讨论在我们日常生活中有哪些图像风格迁移技术。 学生通过观看课件和听老师讲解，了解图像风格迁移的应用场景。通过老师讲解课件的观看以及学生之间的相互讨论我们生活中如何运用图像分割技术。学生通过观看视频和自我思考我们生活中如何学好图像风格迁移。 帮助学生积极融入课堂，提高学生学习积极性。帮助学生进一步了解图像风格迁移的应用场景，加深学生对于课程理解。 帮助学生理解生活中的图像分割技术运用，以及教会学生如何简单运用图像风格技术。让学生通过视频思考，进一步加深对课堂所学内容的理解。
布置作业 1、上网了解什么是图像风格迁移2、上网了解图像风格迁移在生活中的应用3、上网了解图像风格迁移对生活的影响 完成作业 培养学生查阅资料的能力，分析解决问题的能力
课堂小结 通过图像风格迁移课程，我们学习了图像风格迁移，这是一个非常有趣的课题。通过示例和案例分析，我们理解了如何将一张图像的内容与另一张图像的风格相结合，希望在未来的学习和工作中能够应用这些知识，创造出更多令人惊叹的作品。 分组总结归纳 锻炼学生的总结能力，逻辑思维、语言表达能力。
板书 一、图像风格迁移技术二、图像风格迁移技术的应用 学习、记忆、勾画知识点 明确教学内容及重点和难点
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《第七课 图像风格迁移》
粤教版 信息技术
九年级
内容总览
目录
05
拓展延伸
07
板书设计
课堂总结
06
图像风格迁移技术的应用
04
图像风格迁移技术
03
教学目标
01
新知导入
02
教学目标
1、信息意识：能够了解到图像风格迁移技术是如何应用于数字图像处理和艺术创作的，以及其在当今社会中的广泛应用。
2、计算思维：能够学习图像风格迁移算法，引导他们思考如何将具体的艺术风格转换为算法和数学模型。
3、数字化学习与创新：能够学习如何使用图像处理工具和编程语言来实现图像风格迁移，鼓励他们进行创新思考。
4、信息社会责任：能够探讨图像风格迁移可能带来的社会影响，例如在数字艺术、影视特效和设计领域的应用。
新知导入
随着计算机技术的快速发展，计算机对图像的处理能力大幅提升。过去，图像修补、图像美化等图像处理工作需要人工操作完成，或者只能按照某一固定模式自动处理。现在，运用人工智能技术可以实现图像风格的自动迁移。
03、图像风格迁移技术
新知讲解
图像风格迁移是指利用人工智能学习某类画作的风格，然后把这种风格应用到另外一张图片上的技术。如图7-1所示，利用人工智能算法学习如图7-1(a)所示的画作风格，经人工智能技术处理后，把该风格迁移到如图7-1(b)所示的图像上，便得到图7-1(c)。
04、图像风格迁移技术的应用
新知讲解
随着基于人工智能技术的图像风格迁移在理论和算法方面的不断改进，图像风格迁移的效果得到很大的提升，具有广阔的应用前景。目前，图像风格迁移技术的应用主要有以下三个方面。
新知讲解
目前，在社交网络上流传的图像大多经过软件处理，其中图像美化是种热门的图像处理技术。传统的图像处理技术只能对图像进行模式较为固定的处理，而基于人工智能的图像风格迁移技术的出现为图像风格设计带来了更多的想象空间，让人们可以把图像转化为不同绘画风格的图像,如图7-2所示。
1、图像处理
图7-2
新知讲解
在影视娱乐产业中，如电影、电视、动漫等，视频特效随处可见。但是，视频特效技术的创作不仅需要专业技能，还需要大量的人力劳动。如果可以结合人工智能技术，将能够大幅度降低制作成本，而图像风格迁移是其中一个可考虑的解决方案。例如，使用深度神经网络来进行电影风格化。
2.视频处理
新知讲解
图像风格迁移还可以作为高效的辅助工具，例如用于艺术绘画创作建筑艺术设计、服装艺术设计、游戏场景设计等方面。
3.风格设计的辅助工具
自主探究
画家凡·高给全世界留下《星夜》《向日葵》等绘画作品。画作《星夜》中像焰火一样闪亮的星星让人感受到他对绘画火焰般的热情。
随着人工智能的发展，我们也能够创作出和凡·高风格近似的艺术作品。我们可以利用人工智能中的深度学习技术，将凡·高的绘画风格从他的作品中提取出来，并赋予我们选取的图像，从而得到新的凡·高绘画风格图像。
自主探究
下面使用Python语言和神经网络Neural Style，让计算机学习凡·高的作品《星夜》的绘画风格，把港珠澳大桥的照片变成凡·高绘画风格的图像。
Neural Style是一个人工智能深度学习应用。我们只需输入一幅代表内容的图片和一幅代表风格的图片，深度神经网络就会输出一幅融合了这个风格和内容的新作品。
自主探究
图像风格迁移具体操作如下:
(1)在本书学习平台获取Neural Style资源包。
(2)在Neural Style资源包目录的地址栏输入“cmd” (图7-3)，打开命令行窗口。
图7-3
自主探究
(3)如图7-4所示，在命令行窗口中输入以下内容。
python neutral_style.py --content <要理的图像文件>--styles <要学习风格的图像文件> --output <指定输出的图像文件>
图7-4
自主探究
(4)程序运行结果如图7-5所示，对左边要处理的图像和要学习的图像风格进行处理后，得到右边凡·高绘画风格的港珠澳大桥图像。
图7-5
学习任务
利用本书学习平台的Python语言程序和神经网络Neural Style。让计算机学习中国画家傅抱石和关山月作品《江山如此多娇》(图7-6)的绘画风格，把港珠澳大桥的照片变成关山月风格的画作。
图7-6
小组讨论
结合图像风格迁移的体验过程，填写表7-1
序号 讨论内容 讨论结果
1 图像风格迁移技术是什么 图像风格迁移技术是一种计算机视觉和图像处理技术，旨在将一幅图像的风格特征应用到另一幅图像上。
2 图像风格迁移技术的应用领域有哪些 艺术创作：艺术家和设计师可以利用图像风格迁移技术为他们的作品赋予独特的艺术风格，实现风格上的创新和变化。
电影和视频制作：图像风格迁移技术可以用于电影和视频制作中，为影片赋予不同的视觉风格。
反思评价
学而不思则罔，思而不学则殆。对自己在本课中的学习进行评价，对照表7-2，在相应的O里画“V”，在“其他收获”栏里留言。
序号 学习内容 能否掌握
1 知道围像风格迁移技术的概念 能 √ 不能O
2 了解图像风格迁移技术的应用领域 能 √ 不能 O
其他收获: 创新意识：图像风格迁移技术的学习可以培养创新思维和发现新应用的能力，这对于未来的职业发展非常重要。
05、知识拓展
知识拓展
1、图像风格迁移技术效果展现
知识拓展
2、图像风格迁移生活展现。
知识拓展
3、图像风格迁移在生活中有哪些应用？
（1）、社交媒体分享：许多人使用图像风格迁移应用程序将自己的照片转换成不同的艺术风格，增加照片的趣味性和吸引力。
（2）、个性化图片处理：在个人或家庭相册中，人们可以利用图像风格迁移技术为照片添加艺术风格，使得照片更富有创意和个性。
（3）、定制礼品和纪念品：人们可以利用图像风格迁移技术将照片转换为不同的艺术风格，并将其印在T恤、杯子、画布等礼品上，制作个性化的纪念品或礼物。
知识拓展
4、如何学好图像风格迁移？
（1）、深度学习基础：了解卷积神经网络（CNN）和神经风格迁移的原理，包括损失函数、内容表示和风格表示等。
（2）、神经风格迁移算法：深入了解神经风格迁移算法的原理和实现方式，包括Gram矩阵、内容损失和风格损失等。
(3)、完成教程和示例项目：找一些优质的在线教程和示例项目，动手操作实际代码，理解图像风格迁移过程。
06、课堂总结
课堂总结
通过图像风格迁移课程，我们学习了图像风格迁移，这是一个非常有趣的课题。通过示例和案例分析，我们理解了如何将一张图像的内容与另一张图像的风格相结合，希望在未来的学习和工作中能够应用这些知识，创造出更多令人惊叹的作品。
板书设计
图像风格迁移
一、图像风格迁移技术
二、图像风格迁移技术的应用
课后作业
1、上网了解什么是图像风格迁移
2、上网了解图像风格迁移在生活中的应用
3、上网了解图像风格迁移对生活的影响
谢谢
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