BeschreibungX-Y plot of algorithmically-generated AI art of European-style castle in Japan demonstrating DDIM diffusion steps.png
An X/Y plot of algorithmically-generated AI artworks depicting a European-style castle in Japan, created using the Stable Diffusion V1-5 AI diffusion model. This plot serves to demonstrate the U-Net denoising process, using the DDIM sampling method. Diffusion models algorithmically generate images by repeatedly removing Gaussian noise, step-by-step, and then decoding the denoised output into pixel space. Shown here are a smaller subset of steps within a 40-step generation process.
As the creator of the output images, I release this image under the licence displayed within the template below.
Stable Diffusion AI model
The Stable Diffusion AI model is released under the CreativeML OpenRAIL-M License, which "does not impose any restrictions on reuse, distribution, commercialization, adaptation" as long as the model is not being intentionally used to cause harm to individuals, for instance, to deliberately mislead or deceive, and the authors of the AI models claim no rights over any image outputs generated, as stipulated by the license.
Addendum on datasets used to teach AI neural networks
Artworks generated by Stable Diffusion are algorithmically created based on the AI diffusion model's neural network as a result of learning from various datasets; the algorithm does not use preexisting images from the dataset to create the new image. Ergo, generated artworks cannot be considered derivative works of components from within the original dataset, nor can any coincidental resemblance to any particular artist's drawing style fall foul of de minimis. While an artist can claim copyright over individual works, they cannot claim copyright over mere resemblance over an artistic drawing or painting style. In simpler terms, Vincent van Gogh can claim copyright to The Starry Night, however he cannot claim copyright to a picture of a T-34 tank painted with similar brushstroke styles as Gogh's The Starry Night created by someone else.
Andere Versionen
Lizenz
Ich, der Urheberrechtsinhaber dieses Werkes, veröffentliche es hiermit unter der folgenden Lizenz:
verbreitet werden – vervielfältigt, verbreitet und öffentlich zugänglich gemacht werden
neu zusammengestellt werden – abgewandelt und bearbeitet werden
Zu den folgenden Bedingungen:
Namensnennung – Du musst angemessene Urheber- und Rechteangaben machen, einen Link zur Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden. Diese Angaben dürfen in jeder angemessenen Art und Weise gemacht werden, allerdings nicht so, dass der Eindruck entsteht, der Lizenzgeber unterstütze gerade dich oder deine Nutzung besonders.
Es ist erlaubt, die Datei unter den Bedingungen der GNU-Lizenz für freie Dokumentation, Version 1.2 oder einer späteren Version, veröffentlicht von der Free Software Foundation, zu kopieren, zu verbreiten und/oder zu modifizieren; es gibt keine unveränderlichen Abschnitte, keinen vorderen und keinen hinteren Umschlagtext.
Der vollständige Text der Lizenz ist im Kapitel GNU-Lizenz für freie Dokumentation verfügbar.http://www.gnu.org/copyleft/fdl.htmlGFDLGNU Free Documentation Licensetruetrue
Du darfst es unter einer der obigen Lizenzen deiner Wahl verwenden.
Kurzbeschreibungen
Ergänze eine einzeilige Erklärung, was diese Datei darstellt.
{{Information |Description=An X/Y plot of algorithmically-generated AI artworks depicting a European-style castle in Japan, created using the [https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5 Stable Diffusion V1-5] AI diffusion model. This plot serves to demonstrate the noise diffusion process, using the DDIM sampling method. Diffusion models algorithmically generate images by repeatedly applying Gaussian noise, step-by-step, and then decoding the denoised output into pixel space. Shown...
Diese Datei enthält weitere Informationen (beispielsweise Exif-Metadaten), die in der Regel von der Digitalkamera oder dem verwendeten Scanner stammen. Durch nachträgliche Bearbeitung der Originaldatei können einige Details verändert worden sein.