教学实践：如何用预装环境开展生成式AI工作坊
为什么需要统一的教学环境？
作为一名高校教师，在开设生成式艺术选修课时，最头疼的问题莫过于学生设备的参差不齐。有的同学配备了高性能显卡，可以流畅运行Stable Diffusion等生成式AI模型；而另一些同学可能只有集成显卡的笔记本电脑，连最基本的图像生成都难以完成。
这种硬件差异会导致教学进度严重不统一，教师不得不花费大量时间处理各种环境配置问题。而通过使用预装好的生成式AI工作坊镜像，我们可以让所有学生通过浏览器访问统一的实验环境，彻底摆脱硬件限制。
目前CSDN算力平台提供了包含Stable Diffusion等流行生成式AI工具的预置镜像，教师只需一键部署，学生就能立即开始创作，无需担心环境配置问题。
镜像环境快速部署
准备工作
- 注册并登录CSDN算力平台账号
- 确保账户有足够的GPU资源配额
- 准备教学所需的基础素材（如提示词库、参考图片等）
部署步骤
- 在平台镜像库中搜索"生成式AI工作坊"或相关关键词
- 选择适合的镜像版本（建议选择包含Stable Diffusion WebUI的版本）
- 点击"部署"按钮，等待环境初始化完成
部署完成后，系统会提供一个可访问的URL，教师可以将这个链接分享给学生。
教学环境功能介绍
这个预装环境已经包含了生成式艺术教学所需的核心工具：
- Stable Diffusion WebUI：支持文生图、图生图等功能
- 常用模型检查点：如SD1.5、SDXL等基础模型
- 扩展插件：如ControlNet、ADetailer等实用工具
- 教学辅助工具：提示词生成器、历史记录查看等
教师可以通过Web界面轻松管理整个环境：
# 查看运行状态 docker ps # 查看日志 docker logs -f stable-diffusion-webui课堂教学实践指南
第一课：基础文生图操作
- 引导学生打开WebUI界面
- 讲解提示词(Prompt)的基本构成
- 演示生成第一张AI图像
- 让学生尝试修改提示词观察效果变化
常用参数设置建议：
| 参数 | 推荐值 | 说明 | |------|--------|------| | 采样步数 | 20-30 | 平衡质量和速度 | | 采样方法 | DPM++ 2M Karras | 效果稳定的选择 | | 分辨率 | 512x512 | 适合大多数显卡 |
第二课：高级技巧与应用
- 介绍ControlNet控制网络的使用
- 演示图生图功能
- 讲解LoRA模型的应用
- 分组创作实践
提示：对于初学者，建议先固定使用一个基础模型（如SD1.5），等熟悉基本操作后再尝试其他模型。
常见问题解决方案
- 生成速度慢：
- 降低分辨率
- 减少采样步数
使用更高效的采样器
显存不足：
- 启用--medvram参数
- 使用Tiled Diffusion等显存优化扩展
降低同时生成的数量
连接不稳定：
- 检查网络状况
- 适当延长超时时间
- 考虑使用更稳定的网络环境
教学资源规划建议
为了确保课程顺利进行，建议教师提前准备：
- 分阶段的教学大纲
- 配套的实践案例库
- 常见问题解答文档
- 学生作品展示方案
一个典型的8课时课程安排可能如下：
- 生成式AI概述与伦理讨论（1课时）
- Stable Diffusion基础操作（2课时）
- 提示词工程与参数调优（2课时）
- ControlNet等高级应用（2课时）
- 作品展示与总结（1课时）
总结与扩展方向
通过使用预装的生成式AI工作坊环境，教师可以完全专注于教学内容本身，而不必担心技术实现细节。这种统一的环境不仅解决了硬件差异问题，还能确保所有学生获得一致的学习体验。
完成基础教学后，可以考虑引导学生探索：
- 自定义模型训练
- 动画生成技术
- 与其他创意工具的结合
- 生成式AI在特定领域的应用
现在就可以部署一个环境试试看，开始规划你的生成式艺术课程吧！记住，关键是要让学生在实践中学习，而不是被技术细节所困扰。
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