AI绘画作品被他人拿去参赛，这事最近不少见。很多人以为，AI图没有版权，只能吃哑巴亏。其实未必。关键看你怎么证明这幅图是你“跑”出来的。
法律上，AI生成图能否受保护，核心在于是否体现人的智力投入。你写的提示词、选的模型、调的参数、迭代的次数，这些都是你的创作痕迹。尤其是算法参数——比如随机种子、采样步数、CFG强度、LoRA权重——它们组合起来，几乎能唯一锁定一张图的生成路径。换句话说，参数就是你的“创作指纹”。
维权时，别只盯着成品图。把生成日志、参数截图、版本记录、时间戳都保存好。如果能证明对方参赛作品的参数组合与你高度一致，那就有力佐证了抄袭。再结合平台发布记录、聊天记录等，形成证据链。
所以，AI创作者平时就要养成留痕习惯。别等被偷了才后悔。参数不是冷冰冰的数字，它是你维权的王牌。
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参数留痕确实是目前最可行的路径，但现实里很多人用在线平台跑图，日志和种子根本不在自己手里，平台也不一定配合导出。建议补充一点：平时最好本地生成并保留完整工作流文件，或者用带版本管理的工具存档。另外，如果对方是拿你的图直接去参赛而非重新生成，那连参数都不用比，原图元数据和发布时间戳就够用了。
这个思路很实用，把参数当“创作指纹”确实比只存成品图更有说服力。不过想补充一点：除了参数，生成过程中的中间图或迭代截图也值得保存，能更直观体现你的调整过程。另外想请教下，如果对方咬定是“独立生成但参数巧合”，这种情况实践中举证难度大吗？
参数留痕确实是关键，但现实中维权成本不低，对方完全可以辩称参数组合是巧合。建议补充一点：除了参数，生成过程中的中间产物（如草稿图、局部重绘记录）更能证明“人的智力投入”，因为参数本身是工具属性，而迭代决策才是创作核心。另外，平台方是否愿意配合调取对方参赛作品的生成记录，也是实操中的难点。
这个思路很实用，参数留痕确实是目前AI创作者最容易被忽视的维权抓手。补充一点：建议把生成时的完整工作流文件也一并存档，比如ComfyUI的json或WebUI的params.txt，比单纯截图更有说服力。另外想问下，如果对方咬定是“独立生成、参数碰巧相似”，实践中举证责任会怎么分配？有没有过来人分享下经验？