本文引用格式:.基于本地化 StableDifusion的圖形創(chuàng)意設計課程教學案例設計與實施探究[J].藝術科技,2025,38(12):196-198.
中圖分類號:G642文獻標識碼:A
文章編號:1004-9436(2025)12-0196-03
基于深度學習的圖像生成模型已在多個領域獲得廣泛應用,其中StableDiffusion作為一種開源且性能卓越的文本到圖像生成模型備受關注。StableDiffusion是一種基于深度學習的文本生成圖像(Text-to-Image)擴散模型,由StabilityAI聯(lián)合多個研究機構于2022年發(fā)布。將這一前沿AI技術引入圖形創(chuàng)意設計教學,不僅可以拓展學生的創(chuàng)意思維和設計視野,而且有助于培養(yǎng)學生運用新技術解決實際問題的能力,契合高等教育培養(yǎng)復合型創(chuàng)新人才的發(fā)展趨勢[1]。但目前較多研究主要集中在AI技術本身的優(yōu)化和應用場景探索上,而將AI技術與專業(yè)課程教學相結合的實踐案例相對較少。因此,本研究基于StableDiffusion技術,設計符合圖形創(chuàng)意設計課程目標的教學案例,并對其本地化部署和教學實施過程進行探討,為高校AI技術與專業(yè)課程教學融合提供有益參考[2]。
1基于本地化StableDiffusion的圖形創(chuàng)意設計課程教學案例設計
1.1教學目標與課程內容設計
針對“挑戰(zhàn)杯”等大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)競賽,學生需完成從概念思維到圖形表現(xiàn)的全流程訓練,運用圖形創(chuàng)意解決實際問題,強化設計方案的實用性與創(chuàng)新性。在圖形創(chuàng)意設計課程中引入本地化部署的StableDiffusion圖像生成技術,旨在通過人工智能輔助創(chuàng)作模式,重構教學目標體系與課程內容結構。為實現(xiàn)AI技術與設計教學之間的深度融合,教學案例可以“能力導向”與“項目驅動”為雙核構建原則,將課程目標劃分為“技術應用能力”與“創(chuàng)意思維能力”兩個維度,并據(jù)此設計多層次、模塊化的教學內容體系,確保學生在掌握AI圖像生成工具的同時,具備將其靈活運用于圖形創(chuàng)意實
踐的綜合素養(yǎng)[3]
圖形創(chuàng)意設計課程以“賦能創(chuàng)意表達、提升設計效率、重塑視覺語言”為核心教學理念,結合課程專業(yè)屬性與StableDiffusion技術特征,確立“技術認知—技能掌握—創(chuàng)意應用—綜合表達”四級目標遞進路徑[4]。學生通過本地部署的AI圖像生成工具,從理解技術原理、熟練操作平臺、融入創(chuàng)意表達到完成項目作品,形成‘ ?AI+ 設計”的復合型能力結構。教學目標不僅關注學生對StableDiffusion操作技能的掌握,也強調其圖形創(chuàng)意、審美判斷、主題闡釋、跨媒介表達等綜合能力的提升。教師通過任務驅動式教學,強化學生在真實設計語境中運用AI工具進行“從文字到圖像”的可控創(chuàng)作能力,并促進其在項目中實現(xiàn)設計表達的獨立性與創(chuàng)新性[5]。
基于上述目標體系,課程內容設計采用“模塊化 + 項目制”教學結構,分為“AI圖像生成基礎認知模塊”“StableDiffusion本地部署實操模塊”“Prompt語言構建與風格控制模塊”“ ?AI+ 設計項目創(chuàng)作模塊”四大板塊,每一模塊均圍繞具體的教學目標進行內容配置與任務設計,確保教學活動的針對性與系統(tǒng)性。課程內容既覆蓋技術層面的基礎構建,也涵蓋設計表達層面的綜合創(chuàng)作,強調“技術服務設計”的教育邏輯,幫助學生將人工智能工具轉化為設計表達的創(chuàng)造性手段。課程內容模塊設計見表1。
1.2教學流程與活動設計
為有效推動本地化StableDiffusion技術在圖形創(chuàng)意設計課程中的教學落地,教學流程需遵循“理論引導一操作實踐一創(chuàng)意表達一成果展示”的全過程路徑,結合AI工具的技術特性和設計課程的創(chuàng)意邏輯,構建階段遞進式教學流程體系,確保學生在掌握技術的同時,能夠將其轉化為創(chuàng)作能力和設計輸出。
教學案例需采用“導人一探究一實踐一反饋”四階段教學流程模式,通過分階段任務驅動學生逐層深入掌握StableDiffusion的操作與應用,從而實現(xiàn)技術理解與設計表達的雙重目標。在“導入”階段,教師通過案例講解與前沿實例展示,引導學生理解AI圖像生成對現(xiàn)代設計的影響,激發(fā)學習興趣;在“探究”階段,學生通過小組協(xié)作與平臺引導初步掌握本地化部署流程和工具操作;“實踐”階段則以主題項目為載體,引導學生進行Prompt語言構建、圖像風格控制與視覺內容生成;最后的“反饋”階段通過課堂展示、同伴互評及教師點評,幫助學生反思設計過程、優(yōu)化創(chuàng)意成果,并完成階段總結。
另外,課程需設置多種形式的學習活動,包括“AI圖像生成實驗”“Prompt語言工作坊”“設計風格解構訓練”“創(chuàng)意設計馬拉松”等,兼顧個人創(chuàng)作與小組協(xié)作,強調跨界融合與過程評價。教學活動采用“線上 + 線下”混合模式開展,教師借助本地部署平臺提供安全穩(wěn)定的生成環(huán)境,同時通過教學平臺實現(xiàn)資源共享與成果展示。教師在教學過程中擔任“技術引導者”與“創(chuàng)意激發(fā)者”的雙重角色,既解答操作問題,又引導學生進行創(chuàng)意延展。教學案例的關鍵教學流程與活動設計如表2所示。
表1課程內容模塊設計表

表2教學流程與活動設計表

2實施策略
如何確保基于本地化StableDiffusion的圖形創(chuàng)意設計課程教學案例順利落地并取得實效,也是重要的研究課題。基于上述教學設計,教學實踐需從系統(tǒng)建設與教學保障兩方面協(xié)同推進。一方面,要構建支撐AI圖像生成教學的軟硬件環(huán)境,涵蓋平臺部署、資源配置和運行維護,打造穩(wěn)定、安全、可持續(xù)的技術支撐體系;另一方面,要完善教學組織與評價機制,通過師資培訓、過程監(jiān)控與多元評價,形成“以學為中心”的教學生態(tài),推動AI技術與設計教育的深度融合。
本地化部署是實現(xiàn)StableDiffusion在圖形創(chuàng)意教學中高效落實的關鍵前提。實施過程中應根據(jù)課程實際需求,配置具備中高端顯卡(建議12GB以上顯存)的圖形工作站,部署支持AUTOMATIC1111WebUI或ComfyUI等平臺的圖像生成環(huán)境,并定期更新模型庫與插件資源,確保系統(tǒng)兼容性與功能完整性,并建立教學數(shù)據(jù)資源池,包括常用Prompt詞典、風格模型包、案例圖庫、學生生成作品集等,為教學提供豐富的素材支持和參考依據(jù)。為保障平臺穩(wěn)定運行,學校需配備基礎的技術支持團隊,負責服務器維護、數(shù)據(jù)備份與故障排查,確保教學過程中系統(tǒng)運行流暢、安全可控。
在教學組織方面,院校應構建“教一學一評”一體化機制,從課程準備、教學實施到學習評價全過程嵌人AI技術融入的教學要素。教師需提前完成AI平臺試用與演示內容開發(fā),制定標準化操作流程與任務模板,為學生提供明確的操作指南和項目范式。教學過程中引導學生以“任務驅動 + 項目導向”的方式開展學習活動,配合課堂講授、個體實操、小組協(xié)作和成果展示等多元方式,提升課堂互動性與協(xié)作性。在評價機制上,采用“過程評價 + 成果評價 + 同伴互評”三維融合模式,對學生的學習過程、技術操作能力、創(chuàng)意思維表達及項目完成質量進行綜合評估。過程評價可通過學習日志、階段作品提交、教師觀察記錄等方式進行;成果評價則結合作品的創(chuàng)意性、美感度、技術完成度等指標予以量化;
同伴互評則鼓勵學生間的互動反饋,營造學習共同體氛圍。采取多元評價手段,既關注學生的知識掌握與技能發(fā)展,也重視其設計思維與創(chuàng)新表現(xiàn),全面提升學習效能。
3結語
作為一種創(chuàng)新的教學范式,將人工智能圖像生成技術融入圖形創(chuàng)意設計課程教學,不僅為學生提供了新穎的表達手段和創(chuàng)作思路,也為教師開辟了激發(fā)學生創(chuàng)意潛能、培養(yǎng)復合型人才的新路徑。本地化部署的StableDiffusion技術具有開源靈活、性能優(yōu)越、可定制化等優(yōu)勢,結合系統(tǒng)的教學設計和實施策略,可為圖形創(chuàng)意設計課程注入新的活力。StableDiffusion可幫助學生拓展創(chuàng)意空間,提升美學體驗,促進設計思維的遷移,為未來的創(chuàng)新設計實踐打下堅實基礎。同時,AI技術與傳統(tǒng)設計教育的融合也將推動教育理念和模式的變革,促進信息技術在教學領域的深度應用,為高等教育培養(yǎng)復合型創(chuàng)新人才提供新的思路和實踐路徑。相信在教育工作者的共同努力下,AI賦能的圖形創(chuàng)意設計教學將激發(fā)學生的想象力,推動藝術設計教育不斷創(chuàng)新發(fā)展。
參考文獻:
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