Difusión estable y código abierto
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En los últimos meses, los avances en inteligencia artificial han propiciado la aparición de una serie de herramientas extraordinarias, entre ellas nuestro generador de imágenes favorito: Stable Diffusion.
Ya ha demostrado su valía y se ha consolidado como un producto imprescindible junto a DALL-E y Midjourney, pero además tiene una característica que lo hace único respecto a estos otros modelos: el código abierto.
Mientras que sus homólogos se mantienen a puerta cerrada, Stable Diffusion se distingue por ofrecer su código al público de forma gratuita. Su enfoque de código abierto ha desatado una ola de innovación, con desarrolladores y entusiastas de la IA de todo el mundo explorando sus capacidades y construyendo sobre las bases que ofrece Stability AI.
En este artículo, vamos a explorar en profundidad la naturaleza de código abierto de Stable Diffusion.
¿Es Stable Diffusion de código abierto?
Sí, Stable Diffusion es de código abierto.
Bueno, depende de la versión de que se trate, que es el caso de SD 1.5, SD 2 y SDXL.
Este último modelo está amparado por la CreativeML Open RAIL-M una licencia diseñada específicamente para proyectos de aprendizaje automático que fomenta el intercambio y la colaboración, respetando al mismo tiempo los principios éticos y los derechos de los usuarios
Para obtener más información sobre CreativeML Open RAIL-M este artículo del blog Hugging Face: https: //huggingface.co/blog/open_rail
El código fuente del modelo está disponible en GitHub y los archivos del modelo también pueden descargarse de sitios web como Hugging Face.
naturaleza de código abierto de Stable Diffusion y Stable Diffusion XL, con licencia CreativeML Open RAIL-M, significa que cualquiera puede utilizar el modelo (gratuitamente) para generar imágenes, y cualquiera puede contribuir al desarrollo del modelo, lo que convierte a Stable Diffusion en una valiosa herramienta para investigadores, artistas y cualquier persona interesada en el futuro de la IA
Por otro lado, los modelos más recientes, como SDXL Turbo y Stable Cascade, se han publicado con licencias más restrictivas que no son OpenSource, aunque permiten compartir los modelos y utilizarlos con fines no comerciales.
Por último, Stable Diffusion 3 se comparte bajo una licencia aún más restrictiva, por lo que no es de código abierto. Stable Diffusion 3 debe considerarse más un modelo privado que abierto.
La ventaja del código abierto en la difusión estable
Una de las características más distintivas de Stable Diffusion es su marco de código abierto. Los desarrolladores del modelo, en colaboración con otros entusiastas de la IA de LMU Múnich, LAION, EleutherAI y Runway ML, han puesto a disposición del público las versiones 1 y 2 de Stable Diffusion. A diferencia de sus homólogos propietarios, los usuarios pueden acceder al código fuente de Stable Diffusion y manipularlo bajo licencia.
La naturaleza de código abierto de Stable Diffusion significa que no sólo es de uso gratuito, sino que también permite a los usuarios examinar, modificar o distribuir el software o su código fuente como deseen, siempre que respeten las restricciones de la licencia.
Esta apertura fomenta la innovación, ya que permite a la comunidad mundial de desarrolladores contribuir a la evolución del modelo.
Código abierto pero restringido
Aunque el modelo de código abierto de Stable Diffusion fomenta la libertad y la flexibilidad, también impone ciertas limitaciones: en concreto, está explícitamente prohibido utilizar el modelo para crear o compartir contenidos que infrinjan las leyes, perjudiquen a las personas o difundan información nociva.
pesar de publicar su código bajo una licencia de Código Abierto, Stable Diffusion no es prop Software Libre ya que su licencia prohíbe ciertos usos, lo que es contrario a un principio básico Free Software Foundation.
También hay que tener en cuenta que, aunque los desarrolladores ponen a disposición de los usuarios una licencia completa, no se responsabilizan de los resultados, por lo que los usuarios son libres de utilizar el código como deseen, pero deben asumir la responsabilidad si su uso contraviene los términos de la licencia.
Cuestiones éticas
Aunque la naturaleza de código abierto de Stable Diffusion le ha valido un gran reconocimiento, también plantea cuestiones críticas sobre derechos de autor. Dado que el modelo aprende a partir de imágenes existentes recuperadas de Internet -imágenes que, por tanto, no están necesariamente libres de derechos de autor-, suscita dudas sobre los derechos de los artistas originales cuyas obras se han utilizado.
Esta cuestión cobra especial relevancia a medida que se generaliza la generación de imágenes basada en la IA, lo que supone una amenaza potencial para los artistas tradicionales.
¿Qué le depara el futuro a la difusión estable?
A medida que la IA siga evolucionando a un ritmo acelerado, es probable que se amplíen las capacidades de modelos como el de Difusión Estable, allanando el camino para aplicaciones más sofisticadas y diversas de la IA en la creación de arte.
Debido a su naturaleza de código abierto, el impacto de Stable Diffusion va más allá del campo de la síntesis de imágenes, ofreciendo un modelo para el futuro desarrollo de la IA centrado en la apertura, la colaboración y la innovación.
A medida que sigamos explorando y explotando el potencial de la IA generativa, modelos como Stable Diffusion desempeñarán sin duda un papel fundamental en la redefinición del futuro del arte de la IA y más allá.
En fin...
La aparición de Stable Diffusion ha marcado un hito importante en la evolución de los modelos de generación de imágenes basados en IA. Su naturaleza de código abierto, unida a sus impresionantes capacidades, ha desatado una ola de innovación, allanando el camino para aplicaciones más sofisticadas y diversas de la IA en la creación de arte.
A medida que desvelamos y explotamos las posibilidades que ofrece la IA, nos replanteamos y redefinimos el Arte (con o sin IA), y Stable Diffusion es ahora un actor clave en esta reflexión.
Sin embargo, con la creciente adopción de la IA generativa, también se hace imperativo abordar las cuestiones éticas y jurídicas que plantean, y la naturaleza de código abierto de la difusión estable no basta para resolver este problema.