数字艺术家可采取四种技术手段防止作品被AI训练：一、用Glaze添加抗AI水印；二、部署Mist 2.0进行LoRA级防护；三、手动添加语义干扰图层；四、调整平台级发布策略。
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如果您是数字艺术家或内容创作者，发现自己的作品被AI模型用于训练且未经许可，则可能是由于图像在公开平台未加防护，被网络爬虫批量抓取。以下是防止作品被AI学习的多种技术手段：
一、使用Glaze添加抗AI水印
Glaze是一款由芝加哥大学研究团队开发的免费工具，它通过向图像注入人眼不可见但AI模型敏感的扰动，干扰其特征提取过程，使AI在训练中无法稳定识别风格与笔触特征。
1、访问Glaze官网下载对应操作系统的桌面客户端。
2、将待保护的PNG或JPEG格式作品拖入软件界面。
3、在“Protection Strength”滑块中选择强度等级：建议对写实类、厚涂类作品设为High或Maximum；对线条简练、色块平滑的作品（如扁平插画）需至少设为Medium+。
4、点击“Glaze Image”开始处理，等待进度条完成。
5、软件自动比对原始图与输出图，并在保护不足时弹出“Insufficient protection detected”警告，此时需提高强度重试。
二、部署Mist 2.0进行LoRA级防护
Mist 2.0专为对抗Stable Diffusion生态中的微调技术（如LoRA、DreamBooth）设计，其扰动机制可导致AI在模仿处理后图像时生成严重失真、结构错乱的输出，丧失艺术可用性。
1、从Mist官方GitHub仓库克隆最新v2.0版本代码库。
2、安装依赖项，确保系统已配置CUDA 12.x及PyTorch 2.1+环境。
3、运行命令行指令：python mist.py --input ./artwork/ --output ./protected/ --strength 0.85。
4、对关键作品启用“--verify”参数启动有效性验证，仅当返回“Robustness score ≥ 0.92”时视为防护达标。
5、导出图像时保留EXIF元数据，Mist会在其中嵌入防护指纹供后续溯源验证。
三、手动添加语义干扰图层
该方法不依赖第三方软件，通过在图像边缘或背景区域叠加低透明度、高频噪声纹理，破坏AI视觉模型常用的局部感受野一致性，尤其干扰CLIP类多模态编码器的图文对齐能力。
1、在Photoshop或GIMP中打开原图，新建图层置于顶层。
2、使用“滤镜→杂色→添加杂色”，数量设为18%～22%，分布选“高斯”，勾选“单色”。
3、将该图层混合模式改为“线性光”，不透明度调至7%～9%。
4、用柔软圆角橡皮擦，在主体轮廓0.5像素范围内轻擦，确保人物面部、手部、文字等核心区域完全无干扰。
5、另存为sRGB色彩空间的JPEG，质量参数不低于92，避免压缩算法二次削弱扰动效果。
四、平台级发布策略调整
即使图像本身未加扰动，也可通过控制分发渠道与元数据暴露程度，大幅降低被AI爬虫捕获并纳入训练集的概率。
1、上传至ArtStation、Pixiv等平台时，在设置中关闭“允许搜索引擎索引”与“启用API访问”选项。
2、禁用图片右键保存功能，同时在HTML页面中为img标签添加referrerpolicy="no-referrer"属性，阻断Referer头泄露来源。
3、在作品文件名中避免使用描述性关键词（如“cyberpunk-girl-01”），改用无意义哈希字符串，例如"a7f3b9e2d1c8.jpg"。
4、定期使用Google Images以图搜图，若发现未授权转载站点，立即向其托管服务商提交DMCA删除请求，并同步向Common Crawl排除列表提交URL屏蔽申请。
