在許多常見的 AI 繪圖網站上，使用者可以發布帖子分享自己的生成作品。在這些公開作品中，我注意到一種有趣的現象：特定風格的圖片往往會獲得大量愛心（點讚），在仔細觀察後發現，這些作品通常是基於同一組提示詞生成的。由於同一款模型對提示詞的理解較為一致，雖然每次生成的圖像略有差異，但整體風格和結構非常相似。這樣的作品因受到大眾喜愛，會不斷被重新生成，形成一種「自我複製與進化」的現象，讓圖像風格彷彿有了生命一般。
TENSOR.ART帖子區
這個現象我覺得很有趣，因此想研究這個現象形成的原因以及所產生的影響。
版權討論：
當前，AI 生成圖片的版權和使用規範是熱議的話題之一。AI 模型的訓練集多數來自網路公開資料，這引發了版權爭議。雖部分模型公司聲稱使用授權資料做訓練，但由於過程不透明，難以完全驗證，舉台灣為例，目前對於 AI 生成圖片的提示詞並無法律保護，導致公開提示詞可能被他人使用來生成類似圖片。然而，生成圖片的版權在不同平台及法律框架下有所差異，需依具體情況確認。
這意味著，當我使用某組提示詞生成圖片時，其他人可以透過我的圖片推測提示詞或直接使用我公開的提示詞生成類似圖片。
雖然提示詞的模仿難度可能高於想像，但對於從事商業服務的用戶來說，提示詞的保護依然非常重要，因為它直接影響到成果的獨特性。因此，像 Midjourney 的專業模式（Pro Plan）這類功能，因能隱藏作品集而被商業用戶高度重視。
公開作品的價值與影響：
另一方面，在公開的作品中，我們能看到許多使用者願意公開分享其生成的圖像。這些作品代表了一種「共享精神」，使用者不僅公開提示詞與生成成果，也賦予其他人對這些作品進行改編和再創作的機會。這種共享與再創造的模式，使得作品能夠持續進化，甚至衍生出新的風格和形式。從這個角度來看，公開作品不僅是展示創意的平台，也是一個促進 AI 繪圖生態繁榮的動力源。
同一組提示詞的圖像進化
這種現象在 AI 繪圖社群中也有不少人討論過。主要原因可能是以下幾點：
- 熱門提示詞傳播：當某些提示詞成功生成了高質量或受歡迎的圖片，這些提示詞往往會被分享或模仿。尤其是在論壇、Discord 群組或像 Tensor.art 這樣的平台上，大家會互相交流和學習，因此相同的提示詞會在短時間內大量出現。
- 演算法的特定偏好：AI 模型對某些提示詞有特別好的響應，可能生成更符合審美的作品，所以這些提示詞自然成為大家的首選。
- 模仿與趨勢：在社群中，當某一類型的風格（例如某種構圖或配色）成為潮流時，創作者會希望追逐這種風格，導致使用類似的提示詞。
- 缺乏多樣性：某些使用者可能剛接觸生成式 AI，尚未完全掌握提示詞設計的技巧，因此容易參考他人成功的提示詞。
社群中有正反兩面的看法：
- 正面觀點：有人認為這是學習和交流的過程，能讓更多人了解 AI 的可能性，同時提高整體作品質量。
- 負面觀點：也有些人擔心這會限制創意，導致社群內的作品趨於同質化(Homogenization)。
