AIGC生成技术培训课程大纲

适合人群：

· 内容创作者（文案、设计、视频制作）希望提升AI工具使用能力。

· 算法工程师转型AIGC方向，开发垂直领域生成应用。

· 高校研究生/本科生完成毕业设计或竞赛项目。

· 创业团队技术负责人搭建低成本内容生成平台。

一、培训目标与收益

目标：

1. 掌握AIGC核心技术：理解扩散模型（Diffusion Models）、Transformer架构、自回归生成等核心原理。

2. 独立开发生成应用：从模型微调、数据准备到部署落地，完成文本生成、图像生成、跨模态生成等任务。

3. 解决实际业务痛点：通过可控生成、小样本学习等技术，适配广告文案、设计素材、虚拟人等场景需求。

4. 紧跟前沿趋势：掌握Sora、DALL·E 3、GPT-4等最新模型的应用与二次开发方法。

收益：

1. 技术升级：从传统内容生产转型至AI驱动的高效生成模式，提升10倍创作效率。

2. 成本优化：通过模型轻量化与本地化部署，降低90%的API调用成本。

3. 行业认证与资源：获得权威机构认证的《AIGC应用开发工程师》证书，并接入开源社区与云厂商（如阿里云、AWS）技术支持。

二、培训内容与案例

模块1：AIGC基础与数学原理

· 内容：

· 生成模型演进：从GAN到扩散模型（DDPM、DDIM）的核心突破。

· 自回归生成（Autoregressive Models）：GPT、Transformer-XL的文本生成逻辑。

· 潜在空间（Latent Space）与变分自编码器（VAE）的数学基础。

· 多模态对齐：CLIP模型如何实现文本-图像的跨模态理解。

· 案例：

· 文本生成基础

模块2：文本生成与优化

· 内容：

· 提示词工程（Prompt Engineering）：设计高效指令提升生成质量。

· 微调策略：LoRA、P-Tuning等轻量化方法适配垂直领域（如法律、医疗）。

· 可控生成：通过属性约束（如情感、风格）或后处理（如语法修正）优化输出。

· 评估指标：BLEU、ROUGE、人工评估结合的生成效果量化方法。

· 案例：

· 广告文案生成

模块3：图像生成与编辑

· 内容：

· 扩散模型实战：Stable Diffusion、DALL·E 2的文本到图像生成流程。

· 条件生成：ControlNet通过边缘图、深度图控制图像结构。

· 图像修复（Inpainting）与超分辨率（Super-Resolution）技术。

· 模型蒸馏：将大模型压缩为轻量版，适配移动端部署。

· 案例：

· 设计素材生成

模块4：多模态生成与跨模态应用

· 内容：

· 文本-图像联合生成：基于CLIP的图文匹配与联合训练。

· 视频生成：Sora、Runway ML的时序建模与物理世界模拟。

· 3D生成：通过文本或图像生成3D模型（如Point-E、Shap-E）。

· 语音生成：Tacotron、WaveNet等模型实现文本到语音（TTS）转换。

· 案例：

· 虚拟人直播

模块5：高效训练与部署优化

· 内容：

· 分布式训练：数据并行（Data Parallelism）与模型并行（Model Parallelism）策略。

· 混合精度训练：利用FP16/FP8加速训练，减少显存占用。

· 模型量化：将FP32模型压缩至INT8，推理速度提升3倍。

· 部署方案：TensorRT、ONNX Runtime实现跨平台高性能推理。

· 案例：

· 本地化部署

模块6：行业实战项目综合

· 内容：

· 电商场景：生成商品主图、详情页文案，结合A/B测试优化转化率。

· 教育领域：自动生成习题、知识点讲解视频，降低内容制作成本。

· 媒体娱乐：用AI生成短视频脚本、分镜图，提升创作效率。

· 工业设计：通过文本描述生成产品原型图，加速迭代周期。

· 案例：

· 新闻内容生成

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