人社部AIGC设计课程：AIGC图像设计特点和原理

擅长 AI 绘画的人可分为两大类，一是AI 绘画师，俗称“魔法师”；二是AI 模型训练师，俗称“炼丹师”。

AIGC图形设计的优点

提高效率：AIGC技术能够快速生成大量图像，极大提高设计效率，使得设计过程更加迅速。

降低成本：与传统的设计方法相比，AIGC技术减少了人工创作的成本，使得内容生成更加经济。

创新创意：AIGC可以生成设计师未曾想到的设计方案，激发新的创意灵感。

高质量内容：AIGC技术能够生成细节丰富、视觉效果出色的图像，提升最终产品的品质。

满足多样性需求：AIGC技术能够根据不同领域和语言的需求生成多样化的内容，满足不同用户的需求。

个性化定制：用户可以根据自己的需求和喜好生成符合个人风格的图像，AI系统也能智能地理解用户意图，生成符合期望的图像。

多领域应用：AIGC技术正在逐渐渗透到医学、航空航天等多个领域，推动这些领域的技术发展和应用创新。

可控性提升：随着技术的进步，AIGC的可控性得到了提升，可以更精准地满足特定的设计需求。

推动设计变革：AIGC技术正在推动设计流程的变革，使得设计师可以将重心更多地放在创意和策略上，而非繁琐的重复性工作上。

学习与适应：设计师可以通过学习和适应AIGC工具，提升个人能力，整合不同设计能力，向全链路设计师转变。

AIGC图形设计的技术原理

生成对抗网络技术

由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，通过对抗训练生成逼真图像。生成器接收随机噪声生成图像，判别器判断图像真实性，两者形成动态博弈过程。主要应用于图像生成、图像修复、高清分辨率、图像风格转化等领域。

卷积神经网络技术

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN），可以对图像和视频识别、分类和分割操作，从而实现风格转化等技术表现。

转移学习技术

转移学习（Transfer Learning）是一种机器学习技术，它允许一个预训练的模型（通常在大型数据集上训练）的知识被转移到一个新的、可能较小的数据集上。

是一种将已训练好的模型用于新的应用领域的应用方法，应用领域计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。

图像增强技术

针对图像图形进行增强操作，优化清晰度、明度、饱和度等改善图像质量的方法。图像增强技术可以帮助医生在医学影像中更准确地识别病灶和异常结构，或者在卫星遥感图像中提高地物的识别精度。此外，图像增强也常用于摄影后期处理，以提升照片的美观度。

图像分割技术

图像分割技术是计算机视觉领域中的一项关键技术，它涉及将图像划分为多个区域或对象的过程。这些区域或对象通常具有相似的特征，如颜色、纹理或亮度，并且彼此之间有明显的边界。