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No.69073886 - 无标题 - 婆罗门一


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No.69073886
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• 又萌又烂的砍
• 禁时政类内容
• 没点大众接受不了的偏激观点算什么婆罗门

无标题 无名氏 2026-07-17(五)11:59:31 ID:CuIeBxI [举报] [订阅] [只看PO] No.69073886 [回应] 管理
约稿真的能算做一种创作行为吗
无标题 无名氏 2026-07-17(五)12:01:34 ID:fwn9E8i [举报] No.69073897 管理
作品里有老板自己的思考自己的构思比如构图是老板给的那就可以算
无标题 无名氏 2026-07-17(五)12:23:21 ID:BVhcwdl [举报] No.69074028 管理
如果只写提示词也算是创作行为的话
无标题 无名氏 2026-07-17(五)12:24:01 ID:Poqg7zH [举报] No.69074031 管理
约稿只是单纯的消费行为
无标题 无名氏 2026-07-17(五)12:35:25 ID:N1eMKQu [举报] No.69074095 管理
就连蒙娜丽莎也是约稿啊( ゚∀。)
无标题 无名氏 2026-07-17(五)13:45:52 ID:BPX3gG1 [举报] No.69074359 管理
平面设计师上班通勤是一种创作吗?
无标题 无名氏 2026-07-17(五)13:46:36 ID:x23sXm5 [举报] No.69074362 管理
约稿只是单纯的消费行为
无标题 无名氏 2026-07-17(五)13:50:01 ID:sVmJTJf [举报] No.69074371 管理
不算

相当于一部电影里的投资商,投资商可以插手可以塞演员可以塞任何自己想要的东西,但我们谈及电影的时候依然想到的是切实创作出来的导演编剧演员等一干人员而不是投资商。
无标题 无名氏 2026-07-17(五)14:06:53 ID:SOCmeHO [举报] No.69074443 管理
>>No.69074095
你想想蒙娜丽莎出名的是作者还是约稿人( ゚∀。)
无标题 无名氏 2026-07-17(五)15:26:03 ID:81t99ww [举报] No.69074811 管理
对约稿的人来说不算
但对于创作者来说肯定是算的
无标题 无名氏 2026-07-19(日)01:34:26 ID:ful4xYq [举报] No.69083004 管理
漫画是可以做到原作和画师分离的
你可以考虑你的参与有没有达到one或者大赤老师在作品中的重要程度
不过如果是后者的话还是埋了吧
无标题 无名氏 2026-07-19(日)09:30:32 ID:MEDOtTP [举报] No.69083759 管理
如果约稿算的话,那么AI绘画肯定也算
毕竟,想要画出能看的AI绘画,使用者处理给AI的要求的时候比约稿难多了
况且AI绘画本质上也是向AI画师约稿
那么这算不算创作行为呢
请双方辩手入场(`ヮ´ )
无标题 无名氏 2026-07-19(日)14:27:06 ID:81t99ww [举报] No.69084827 管理
>>No.69083759
我反而觉得ai绘画是一种艺术创作
你约的稿子实际上是你提了需求,然后另一位创作者依照你的需求进行创作,那是他的作品,不是你的,你只是花钱买了他的作品
但ai绘画不一样,因为ai不是人,他是一种生产工具,对于创作者来说是一种功能十分强劲的高科技绘画工具,但他也只是一种工具,他不能成为生产的主体,生产的主体始终都是人
无标题 无名氏 2026-07-19(日)16:06:13 ID:mLQkso2 [举报] No.69085194 管理
大英百科全书上的定义是这样的:
“指凭借技巧、意愿、想象力、经验等综合人为因素的融合与平衡,以创作隐含美学的器物、环境、影像、动作或声音的表达模式,也指和他人分享美的感觉或有深意的情感与意识的人类用以表达既有感知且将个人或群体体验沉淀与展现的过程。”
试想创作者因为某些契机有了某些感受(灵感),然后你将ta的灵感转化成文字,向画师描述,在这个描述的过程中,创作者这个主体展现个人体验的过程就结束了,后续画师的创作过程,是画师展现“由于听了你的描述之后的个人体验”的过程,主体已经不是创作者了。
所以并不是约稿方在创作。
无标题 无名氏 2026-07-19(日)16:07:30 ID:mLQkso2 [举报] No.69085205 管理
>>No.69085194

> “然后你将ta的灵感转化成文字”
这里的 你 要改成 创作者
无标题 无名氏 2026-07-19(日)16:10:42 ID:mLQkso2 [举报] No.69085222 管理
至于AI绘画,扩散模型出来之后,它已经可以算创作了

// 扩散模型:通过模拟物理扩散过程进行数据生成:在前向过程中逐步向数据添加噪声直至完全随机化,在反向过程中训练神经网络学习逐步去噪,从而从随机噪声中重建或生成新的数据样本。

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