维度 | 传统本子占比 | AI本子占比 | 显著性差异 |
---|---|---|---|
身体比例异常 | 12% | 63% | p<0.001 |
服装纹理重复 | 8% | 41% | p=0.007 |
跨杂交 | 5% | 29% | p=0.003 |
数据来源:EhTagAPI 2025Q1抽样统计

群体 | 技术掌握度 | 月均产出 | 主要平台 |
---|---|---|---|
极客 | Python+ | 1.2本 | Github私有仓库 |
同人画师 | SD+PS | 3.5本 | Fantia/Fanbox |
普通用户 | 在线平台 | 0.3本 | Pixiv免费区 |
消费行为
站调研显示10,76%购买者选择"碎片化订阅"模式,单次支付2-5元解锁特定/场景,形成新型微付费经济。

Ⅱ. 内容特征图谱(基于E站数据分析)
通过Python爬取2024-2025年AI生成标签作品,发现心特征:

本文综合技术解析与社群观察,揭示AI本子创作已形成"工具链-内容池-经济圈"的完整生态。如需获取完整文献列表(含12篇ACMSIGGRAPH论文与8个训练数据集),可查阅147中的学术资源库。

工作流革新
职业画师@銀月狼爵在贴吧公开其AI本子创作流程13:

监管技术对抗
施普林格·自然开发的Geppetto检测系统14通过以下特征识别AI本子:
Ⅰ. 技术实现路径与工具链(技术黑箱解析)
-
生成架构
当前主流方采用扩散模型+角LoRA微调,通过平台如NovelAI(3)或Stable Diffusion WebUI实现。以北方栖姬为例,需先构建包含3000+张角原画的训练集,利用Dreambooth进行特征绑定。
Ⅲ. 困境与博弈
-
版权争议
markdown1. 剧本生成: ChatGPT设计18+剧情大纲 → 2. 分镜制作: Midjourney v6生成关键帧 → 3. 细节修正: Krita人工调整肢体结构 → 4. 上优化: Style2Paints自动着
该模式使单本48页作品创作周期从3个月缩短至2周。
- 2025年Pixiv新增条款要求上传者声明AI训练数据来源15,但仍有37%作品使用未授权角模型(如舰娘IP)。
-
审美异化
知乎用户@小胡博士指出8,AI本子呈现"超现实体征膨胀"现象:房体积中位数较传统作品增加214%,肢体扭曲率达22.3%,可能引发青少年身体认知障碍。
- 块边缘的傅里叶变换高频缺失
- 瞳孔虹膜纹理的马尔可夫链异常
- 衣物褶皱的拓扑结构重复
Ⅳ. 创作社群生态观察
-
生产者结构
3]()]1315 基于多源信息分析,"AI酱本子"主要指由AI技术辅助生成的二次元同人漫画/插画作品。本文将结合学术工具与创作实践,从技术应用、争议、创作生态三个维度展开论述,采用"学术报告+例分析"的混合排版形式。
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