本书是高等院校本科教材。本书将广泛应用于本科人工智能通识课程教学中，主要面向美术设计、环境设计、舞蹈、音乐、体育等人文艺术类各专业的学生。内容主要包括：第1章人工智能概述、第2章AIGC工具概述、第3章AIGC智能办公、第4章AIGC文本生成与辅助写作、第5章AIGC图片生成与图像处理、第6章AIGC视频生成与优化、第7章AIGC音频生成与优化、第8章AIGC应用综合案例、第9章人工智能伦理与法律。本书紧密结合实际应用场景，通过丰富的实战案例和实训任务，引导学生将理论知识转化为实际操作能力。

马国俊，兰州文理学院教授，从事方向：人工智能。编写多本叫教材，具有丰富的写作经验。

目 录
第1章 人工智能概述 1
1.1 智启未来：人工智能开启智慧生活新篇章 2
1.1.1 人工智能的定义 3
1.1.2 人工智能的发展历程 4
1.1.3 人工智能的分类 6
1.1.4 人工智能的核心要素 7
1.1.5 人工智能的流派 9
1.1.6 人工智能的应用场景 10
1.2 生成式人工智能开启智能新时代 12
1.2.1 生成式人工智能概述 12
1.2.2 生成式人工智能与内容创作新模式 12
1.2.3 生成式人工智能带来的价值 14
1.3 生成式人工智能驱动智能办公新变革 16
1.3.1 生成式人工智能产业生态三大核心层级 17
1.3.2 生成式人工智能商业价值创新 19
1.3.3 生成式人工智能在智能办公领域的应用及发展展望 19
1.4 生成式人工智能时代数字人才培养新范式 21
1.4.1 生成式人工智能孕育的职场新角色 22
1.4.2 生成式人工智能从业者核心素养模型 23
实践训练 23
第2章 AIGC工具概述 25
2.1 常见AIGC工具类型及核心应用 26
2.1.1 文本类AIGC工具概述及典型应用 26
2.1.2 图像类AIGC工具概述及典型应用 29
2.1.3 视频类AIGC工具概述及典型应用 31
2.1.4 音频类AIGC工具概述及典型应用 33
2.2 AIGC工具的应用核心：提示词 35
2.2.1 认识提示词：定义、作用及核心分类 35
2.2.2 提示词的特点 38
2.2.3 提示词的使用技巧 40
2.3 AIGC工具的使用原则 41
2.3.1 需求驱动原则 41
2.3.2 优势匹配原则 42
2.3.3 知识更新原则 43
2.4 案例分享 44
实践训练 51
第3章 AIGC智能办公应用与实践 52
3.1 常用AIGC智能办公工具及应用 53
3.1.1 WPS AI：全场景智能办公助手 53
3.1.2 ChatExcel：AI驱动的表格高效处理工具 54
3.1.3 iSlide：AI赋能的PPT快速制作工具 55
3.2 文档智能化处理与优化—基于WPS AI 的实践 55
3.2.1 文档自动生成：WPS AI“AI帮我写”功能实操 55
3.2.2 文档智能润色：多维度内容优化功能应用 58
3.2.3 文档结构化处理：AI排版一键规范格式 62
3.3 表格智能化处理与优化—基于WPS AI 的实践 63
3.3.1 表格智能生成与格式优化 64
3.3.2 公式智能生成与条件格式设置 67
3.3.3 数据智能分析与异常检测 70
3.4 演示文稿智能化处理与优化—基于 WPS AI的实践 71
3.4.1 多模式PPT自动生成—从大纲到完整演示文稿 71
3.4.2 智能版式优化与演示文稿美化 73
3.5 移动智能化办公—基于WPS Office 移动版的实践 76
3.5.1 图文信息智能提取—拍照扫描功能实操 76
3.5.2 语音速记—AI语音转文字高效录入 78
3.5.3 图片提取文字—AI智能识别可编辑文本 78
3.5.4 PPT一键美化—移动端快速优化演示文稿 78
3.6 案例分享 79
实践训练 83
第4章 AIGC文本生成与辅助写作 85
4.1 常用的AIGC文本生成与辅助写作工具 86
4.1.1 文心一言 86
4.1.2 讯飞星火 87
4.1.3 智谱清言 88
4.1.4 通义 88
4.1.5 豆包 89
4.1.6 笔灵AI 89
4.1.7 Kimi 90
4.1.8 DeepSeek 90
4.1.9 ChatGPT 91
4.2 利用AIGC工具生成多场景文本—应用实践 91
4.2.1 新闻报道生成—AIGC工具实操示例 91
4.2.2 营销文案生成—AIGC工具实操示例 94
4.2.3 文学或艺术文本生成—AIGC工具实操示例 96
4.2.4 通用事务文本生成—AIGC工具实操示例 98
4.2.5 学术研究文本生成—AIGC工具实操示例 100
4.3 利用AIGC工具优化文本—实操应用 105
4.3.1 智能纠错—文本错误精准修正实操 105
4.3.2 风格修改—文本风格快速转换实操 107
4.3.3 续写文本—文本连贯拓展实操 109
4.3.4 改写文本—文本优化重构实操 111
4.3.5 扩写文本—文本丰富深化实操 113
4.3.6 缩写文本—文本精简提炼实操 115
4.3.7 润色文本—文本表达优化实操 116
4.3.8 仿写文本—风格/文体模仿创作实操 118
4.3.9 提炼要点—AIGC核心信息提取实操 119
4.3.10 翻译文本—AIGC自动翻译实操 121
4.4 案例分享 123
4.4.1 任务1：利用文心一言撰写并优化2026年春节放假通知 123
4.4.2 任务2：利用豆包撰写社交平台文案 127
实践训练 129
第5章 AIGC图像生成与处理技术 131
5.1 常用的AIGC图像生成与处理工具 132
5.1.1 文心一言 133
5.1.2 通义万相 133
5.1.3 灵图AI 134
5.1.4 豆包 134
5.1.5 即梦AI 135
5.1.6 可灵AI 136
5.1.7 Vega AI 136
5.1.8 无界AI 137
5.1.9 笔墨AI 138
5.1.10 Midjourney中文站 138
5.2 利用AIGC工具生成不同场景图像 139
5.2.1 生成概念图 139
5.2.2 生成艺术画 141
5.2.3 生成插画 143
5.2.4 生成海报 145
5.2.5 生成标志 148
5.3 AIGC工具处理图像 149
5.3.1 变清晰 150
5.3.2 智能抠图 153
5.3.3 涂抹消除 154
5.3.4 智能扩图 156
5.3.5 局部替换 158
5.3.6 换风格 161
5.4 案例分享 163
5.4.1 任务1：利用通义万相制作精美的端午节节日海报 163
5.4.2 任务2：利用豆包制作社交平台文案配图 165
实践训练 168
第6章 AIGC视频生成与优化 170
6.1 常用的AIGC视频生成与优化工具 170
6.1.1 即梦AI 171
6.1.2 剪映 171
6.1.3 360 AI视频 172
6.1.4 讯飞智作 173
6.1.5 艺映AI 173
6.1.6 Runway中文站 174
6.2 利用AIGC工具生成多场景视频 174
6.2.1 广告营销类视频生成 174
6.2.2 日常生活类视频生成 177
6.2.3 自然风光类视频生成 179
6.2.4 科幻想象类视频生成 182
6.2.5 新闻资讯类视频生成 184
6.3 利用AIGC工具剪辑与优化视频 187
6.3.1 智能剪辑 187
6.3.2 文本配音 189
6.3.3 智能去水印 192
6.3.4 智能抠像 194
6.3.5 视频翻译 195
6.3.6 数字人播报 197
6.4 案例分享 199
6.4.1 任务1：利用有言创建虚拟AI演讲者助力品牌推广 199
6.4.2 任务2：利用即梦AI将老照片变为动态视频 203
实践训练 205
第7章 AIGC音频生成与优化 207
7.1 常用的AIGC音频生成与优化工具 208
7.1.1 魔音工坊 209
7.1.2 TME Studio 209
7.1.3 网易天音 210
7.1.4 Soundraw 210
7.1.5 Suno AI中文站 211
7.1.6 Voicemaker 211
7.2 利用AIGC工具生成不同场景的音频 212
7.2.1 生成旅行音频 212
7.2.2 生成运动音频 213
7.2.3 生成影视音频 214
7.2.4 生成古风音频 215
7.3 利用AIGC工具处理音频 217
7.3.1 音乐分离 217
7.3.2 AI作词 217
7.3.3 AI作歌 218
7.3.4 AI智能封面 219
7.3.5 捏声音 219
7.4 案例分享 220
实践训练 224
第8章 AIGC应用综合案例 226
8.1 综合案例1：AIGC辅助甘肃旅游宣传 短片设计 227
8.1.1 生成分镜脚本 227
8.1.2 生成讲解文案 230
8.1.3 生成动态视频 231
8.2 综合案例2：AIGC辅助生成兰州百合 产品宣传方案 232
8.2.1 一键生成产品宣传方案大纲 233
8.2.2 智能扩写兰州百合产品宣传方案 235
8.2.3 为兰州百合产品宣传方案智能配图 240
8.2.4 生成兰州百合产品宣传方案表格与图表 241
8.3 综合案例3：AIGC赋能非遗传承人 形象创意设计实践 243
8.3.1 古乐器演奏者形象设计实训 243
8.3.2 剪纸艺人形象设计实训 245
8.3.3 刺绣艺人形象设计实训 247
8.3.4 AIGC赋能庆阳皮影传统文化实训 249
实践训练 250
第9章 人工智能伦理与法律 252
9.1 人工智能伦理概述 254
9.1.1 人工智能伦理的基本概念 255
9.1.2 人工智能伦理的提出背景 255
9.1.3 人工智能伦理的核心议题 255
9.2 人工智能伦理与社会 256
9.2.1 算法偏见与歧视问题 256
9.2.2 隐私保护问题 258
9.2.3 责任归属问题 259
9.2.4 对人类自主性与就业的影响 260
9.3 人工智能涉及的法律挑战 261
9.3.1 现有法律框架的适应性不足 262
9.3.2 与数据相关的法律问题 263
9.3.3 知识产权保护问题 263
9.3.4 监管与执法困境 264
9.4 人工智能伦理与法律的未来趋势 265
9.4.1 伦理与法律教育的融合 265
9.4.2 技术进步对伦理与法律的影响 267
9.4.3 人工智能伦理与法律的未来 267
实践训练 269
参考文献 271