ai绘画学习

我叫二师兄，来自上海，典型的80后，房地产行业从业二十年，计算机零基础。兴趣爱好：悠悠球、数码产品、游戏、音乐、手办、乐高、汽车2024年[heading1]一月[content]4070TiSuper发售，我买了显卡配了4K160显示器，备战2024年8月发售的国产3A大作黑悟空和2025年发售的GTA6[heading1]二月[content]过年后，在七彩虹的售后群，有个老哥在分享用AI绘画的心得，问他要了SD秋叶安装包，下载了教学视频，自此迈出AI学习的第一步[heading1]三月[content]啃完SD的所有教程，秉着不浪费显卡资源的原则开始炼丹，人脸、画风、风景、景观、建筑的丹练了一些，不过因为图片数据集的质量一般，且很多是公司里的项目案例图片，所有lora仅供自嗨[heading1]四月[content]与小伙伴探讨AI变现的途径，尝试用GPT和SD制作图文故事绘本、小说推文的项目，因组员各自忙于事业而不了了之。但过程中练了一些绘本风格的丹。[heading1]五月[content]因公司岗位可能有调动，提前把电脑运到武汉的家里，但最终工作地点仍在昆明，开启了长达五个月无硬件支持的AI学习之路。有幸加入到Prompt battle社群，开始了Midjourney的学习，这一阶段打磨了另一种形式的文生图提示词学习。

以AI绘画为例，其运行机制有三层：第一层是基础逻辑层。AI绘画能完成风格上的迁移。第二层是数据库。在第一层基础逻辑的基础上，AI就需要大量“喂图”来进行学习和总结，获得不同的图像参数范例，这一步就是所谓的“深度学习”过程。第三层是创造性输出。这一阶段最能体现出AI的创作性，其能产出符合文字描述且具有一定美学逻辑的图像。24AIGC法律风险研究报告在第一个阶段中，AI绘画服务提供者需要爬取大量数据，以供后一阶段AI深度学习使用。在美国版权法中，通过判例将获取使用网络数据的行为纳入了合理使用的范畴，认为此种行为的使用目的不同于原作品，在原作品基础上增加了价值、创作出新的理解和认识，构成转换性使用。我国《著作权法》中并未明确规定这个概念，但在司法实践中，也已经出现法院参考适用“转换性使用”的案例，如在美影厂诉新影年代公司等“葫芦娃”及“黑猫警长”著作权侵权纠纷案中，10二审法院认为涉案电影海报适当应用具有时代代表性的少儿动画形象的美术作品，不再是单纯展现涉案作品的艺术美感，其价值和功能已发生转换，且转换性程度较高，属于转换性使用，构成合理使用。但是针对于AI爬取网络数据的行为，其实际上并不符合我国《著作权法》中对于合理使用的规定，并且对该行为的举证也存在极大的困难，但这一抓取数据的行为作为大部分AI应用的前提，如果死板地将其认定为侵权行为，不利于整个人工智能行业的发展。

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