Stable Diffusion
Stable Diffusion ist die Familie offener Diffusionsmodelle von Stability AI (SD 3.5, SDXL, Stable Image), verfügbar als herunterladbare Gewichte oder über die gehostete API-Plattform von Stability.
Risiko-Score
Bewertung in Bezug auf Datenverarbeitung, Compliance, Sicherheit und Transparenz.
Überblick
Stable Diffusion bezeichnet die breite Familie von Diffusionsmodellen von Stability AI zur Bilderzeugung, darunter Stable Diffusion 3.5 (Medium, Large, Large Turbo) und Stable Image Ultra. Modelle werden unter der Stability AI Community License verteilt (kostenlos für Forschung, nicht-kommerzielle Nutzung und kommerzielle Nutzung unter $1 Mio. ARR) sowie einer Enterprise-Lizenz für größere Organisationen, plus einer gehosteten Developer Platform API unter platform.stability.ai mit kreditbasierter Preisgestaltung. Für Unternehmen hängt das Risikoprofil stark vom Bereitstellungsmodus ab: Selbstgehostete Gewichte auf privater Infrastruktur halten Prompts und Outputs im eigenen Tenant, während die gehostete API Prompts an Stability-Server sendet. Stability AI veröffentlicht eine Datenschutzrichtlinie und ein Trust Center (trust.stability.ai), unterstützt GDPR-Anfragen von Betroffenen und speichert Daten bis zu einem Jahr gemäß Richtlinie; SOC 2 Status der gehosteten Plattform sollte bei der Beschaffung bestätigt werden. Das Basistrainingsset wurde urheberrechtlich geprüft, daher bergen Outputs ein höheres IP-Risiko als kommerziell sichere Alternativen.
Risikofaktoren
3- Offenes Gewichtsmodell kann selbst gehostet werden, um Datenexposition zu reduzieren
- API-Nutzung kann Drittanbieter-Datenverarbeitung beinhalten
- Begrenzte Informationen zu Datenaufbewahrungsrichtlinien
Empfehlungen
8- Bevorzugen Sie das Selbsthosting der Gewichte auf privater Infrastruktur für sensible Prompts und Markenassets
- Umsatzgrenze bestätigen und Enterprise-Lizenz einholen, wenn ARR $1 Mio. übersteigt
- Stability AI Trust Center prüfen und SOC 2 / Pen-Test-Berichte vor Nutzung der gehosteten API anfordern
- Unternehmenssicherheitsfilter und Prompt-Moderation zusätzlich zu Basismodellen anwenden
- Nachverfolgen, welches Team Community- vs. Enterprise-Lizenz nutzt, um Compliance-Abweichungen zu vermeiden
- IP-Risiko bei Outputs bewerten; kommerzielle Nutzung mit erkennbaren urheberrechtlich geschützten Stilen vermeiden
- Gesichtserzeugung realer Personen ohne dokumentierte Zustimmung blockieren
- Nachgelagerte Forks und LoRAs in selbst gehosteten Deployments auf Lieferkettenrisiken überwachen
Datenhandhabung
- Lagerung
- Gehostete API speichert Prompts, Referenzbilder und Outputs auf Stability AI Infrastruktur; selbst gehostete Deployments halten alle Daten in der Kundenumgebung.
- Aufbewahrung
- Stability AI Datenschutzrichtlinie begrenzt Speicherung auf ein Jahr; danach werden Daten gelöscht, anonymisiert oder sicher isoliert.
- Training mit Eingaben
- Stability AI verpflichtet sich nicht, Nutzer-API-Eingaben zum Training zu verwenden; Basismodelle wurden auf großen Webdatensätzen vortrainiert; selbst gehostete Gewichte haben keinen Datenfluss zum Anbieter.
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