Points clés
- Stable Diffusion est une famille de modèles ouverts de texte à image, pas une application autonome — une interface distincte (AUTOMATIC1111, ComfyUI, InvokeAI ou Fooocus) est nécessaire pour l'exécuter en local.
- Publié pour la première fois le 22 août 2022, conjointement par Stability AI, le groupe de recherche CompVis de la LMU de Munich et Runway ML, entraîné en partie sur le jeu de données d'images LAION-5B.
- Les conditions de licence diffèrent selon la version : SD 1.5/2.1/SDXL utilisent la licence CreativeML Open RAIL-M / RAIL++-M (usage commercial autorisé, aucun plafond de revenus) ; SD 3/3.5 utilisent la Stability AI Community License (gratuite sous 1 M$ de revenus annuels avec enregistrement, licence Enterprise requise au-delà).
- Les besoins matériels évoluent selon la version : 4 Go de VRAM suffisent pour SD 1.5, SDXL veut 8–12 Go, et SD 3.5 Large veut environ 12–16 Go selon la précision.
- L'auto-hébergement est gratuit sous la licence applicable ; Stability AI vend séparément des crédits API hébergés et un abonnement payant pour les lecteurs sans GPU personnel.
- FLUX (Black Forest Labs) domine généralement le photoréalisme et la fidélité au prompt en 2026 ; Stable Diffusion reste en tête sur la profondeur de son écosystème — le plus grand nombre de checkpoints, LoRA et outils ControlNet communautaires.
Ce qu'est Stable Diffusion
Stable Diffusion est un modèle de diffusion latente (LDM) : il génère des images en supprimant progressivement du bruit d'une représentation compressée d'une image, guidé par un prompt textuel, plutôt qu'en travaillant directement sur des pixels en pleine résolution. C'est ce qui lui permet de tourner sur des GPU grand public plutôt que de nécessiter du matériel de datacenter.
Le modèle a été développé par le groupe de recherche CompVis (Computer Vision & Learning) de la LMU de Munich, dirigé par le professeur Björn Ommer, avec Robin Rombach (plus tard chez Stability AI) et Patrick Esser (Runway ML) comme chercheurs clés sur l'architecture de diffusion latente sous-jacente. Stability AI a financé le calcul et co-publié la première version publique le 22 août 2022, aux côtés de CompVis et Runway ML.
Les données d'entraînement des versions initiales s'appuyaient sur des sous-ensembles de LAION-5B, un vaste jeu de données public d'images et de texte constitué par l'organisation à but non lucratif allemande LAION — un point pertinent dans le débat juridique et éthique en cours sur le consentement des données d'entraînement, qui concerne la plupart des modèles d'image à grande échelle, pas uniquement Stable Diffusion.
Point essentiel : « Stable Diffusion » désigne les poids du modèle et le code d'inférence, pas une application finie. Pour réellement saisir un prompt et voir une image, il faut une interface. Les options les plus utilisées sont Stable Diffusion WebUI d'AUTOMATIC1111, ComfyUI (basé sur des nœuds, plus de contrôle), InvokeAI (interface professionnelle soignée) et Fooocus (simplifié, le minimum de clics jusqu'à la première image). PromptQuorum couvrira chacune de ces interfaces dans des avis dédiés ; cet article se concentre sur le modèle sous-jacent.
📍 En une phrase
Stable Diffusion est un modèle de diffusion latente à poids ouverts qui transforme un prompt textuel en image, distribué sous forme de fichiers de modèle et de code téléchargeables plutôt que comme une application grand public.
💬 En termes simples
Imaginez un moteur, pas une voiture — Stable Diffusion génère les images, mais il vous faut toujours un tableau de bord (AUTOMATIC1111, ComfyUI, InvokeAI ou Fooocus) pour saisir un prompt et voir le résultat.
Historique des versions de Stable Diffusion
SD 1.4 / SD 1.5
- Sortie:
- Août–octobre 2022
- Famille de licence:
- CreativeML Open RAIL-M
- Changement notable:
- Première version publique largement adoptée ; base encore utilisée par des milliers de checkpoints communautaires
SD 2.0 / SD 2.1
- Sortie:
- Novembre–décembre 2022
- Famille de licence:
- CreativeML Open RAIL++-M
- Changement notable:
- Nouvel encodeur de texte (OpenCLIP) ; accueil mitigé de la communauté face à l'écosystème de checkpoints de la 1.5
SDXL 1.0
- Sortie:
- Juillet 2023
- Famille de licence:
- CreativeML Open RAIL++-M
- Changement notable:
- Modèle de base plus grand (~3,5 Md de paramètres), détails et composition plus nets en 1024×1024
SD 3 Medium
- Sortie:
- Juin 2024 (poids)
- Famille de licence:
- Stability AI Community License
- Changement notable:
- Nouvelle architecture de transformeur de diffusion multimodal (MMDiT), meilleur rendu du texte et fidélité au prompt
SD 3.5 (Large, Large Turbo, Medium)
- Sortie:
- Octobre 2024
- Famille de licence:
- Stability AI Community License
- Changement notable:
- Large (8 Md de paramètres) améliore qualité et diversité ; Large Turbo échange un peu de qualité contre une génération en 4 étapes ; Medium (2,5 Md) vise le matériel à VRAM limitée
Les dates de version et les nombres de paramètres sont largement rapportés par Stability AI et des sources tierces ; vérifiez les chiffres exacts et les nouvelles sorties sur Stability AI avant de les citer dans une fiche technique. Dernière vérification le 2026-09-05.
Comment exécuter Stable Diffusion en local
Exécuter Stable Diffusion sur votre propre GPU suit le même schéma de base, quelle que soit l'interface choisie.
- 1Vérifiez la VRAM de votre GPU
Why it matters: Confirmez que votre GPU a assez de VRAM pour la version souhaitée (voir le tableau matériel ci-dessous) — cela détermine quelle version et quelle précision de Stable Diffusion vous pouvez réellement exécuter. - 2Installez une interface
Why it matters: Téléchargez Stable Diffusion WebUI d'AUTOMATIC1111, ComfyUI, InvokeAI ou Fooocus — Stable Diffusion n'a pas d'installeur propre, cette étape est donc obligatoire. - 3Téléchargez les poids du modèle
Why it matters: Récupérez le fichier checkpoint (par exemple depuis [Hugging Face](https://huggingface.co/stabilityai) ou le site de Stability AI) pour la version voulue — SD 1.5, SDXL ou SD 3.5 — et vérifiez les conditions de licence pour votre usage prévu avant de télécharger. - 4Placez le checkpoint dans le dossier de modèles de votre interface
Why it matters: Chaque interface attend les fichiers de modèle dans un répertoire précis (documenté dans le guide d'installation de cette interface) pour pouvoir les détecter et les charger au démarrage. - 5Écrivez un prompt et générez
Why it matters: Saisissez un prompt textuel, réglez la résolution et les étapes d'échantillonnage, puis générez — la première exécution est généralement plus lente le temps que le modèle se charge en VRAM. - 6Ajoutez des extensions optionnelles une fois à l'aise
Why it matters: Les LoRA (petits ajustements de style/sujet), ControlNet (guidage de pose et de composition) et les checkpoints personnalisés sont des ajouts communautaires posés sur le modèle de base, et ne font pas partie de Stable Diffusion lui-même.
Licence Stable Diffusion et conditions d'usage commercial
Cette distinction compte pour quiconque prévoit d'utiliser des images générées dans un produit commercial. L'ancienne licence CreativeML Open RAIL-M / RAIL++-M, utilisée pour SD 1.5, SD 2.1 et SDXL, autorise l'usage commercial sans plafond de revenus — ses restrictions sont basées sur l'usage (pas de génération de contenu nuisible, illégal ou déshumanisant) plutôt que sur les revenus, et tout dérivé fine-tuné doit conserver les mêmes restrictions.
SD 3 et SD 3.5, en revanche, fonctionnent sous la plus récente Stability AI Community License. Selon le texte de licence publié sur Hugging Face, un usage commercial ou organisationnel nécessite un enregistrement auprès de Stability AI, et si vous ou vos filiales générez ensemble plus de 1 000 000 $ de revenus annuels, la licence accordée dans le cadre de l'accord prend fin et vous devez demander une licence Enterprise à Stability AI, accordée à sa discrétion selon des conditions négociées séparément.
L'usage non commercial et de recherche de SD 3/3.5 ne nécessite pas d'enregistrement sous la Community License. Par ailleurs, Stability AI exploite aussi un programme d'abonnement (Non-Commercial, Professional, Enterprise) pour son API hébergée et ses outils — cet abonnement est une offre commerciale distincte des conditions d'auto-hébergement ci-dessus, et les deux peuvent évoluer. Confirmez le libellé actuel directement sur stability.ai avant de fonder une décision commerciale dessus.
📍 En une phrase
Les conditions de licence de Stable Diffusion dépendent de la version : SD 1.5/2.1/SDXL utilisent la licence CreativeML Open RAIL-M sans plafond de revenus commerciaux, tandis que SD 3 et SD 3.5 utilisent la Stability AI Community License, gratuite seulement pour les organisations sous 1 M$ de revenus annuels.
💬 En termes simples
Les anciennes versions de Stable Diffusion sont favorables à l'usage commercial sans autre condition que des restrictions de mauvaise utilisation ; les versions les plus récentes demandent aux grandes entreprises de payer une licence Enterprise.
SD 1.5, SD 2.1, SDXL 1.0
- Licence:
- CreativeML Open RAIL-M / RAIL++-M
- Usage commercial:
- Autorisé, aucun seuil de revenus
- Condition clé:
- Des restrictions basées sur l'usage interdisent de générer du contenu nuisible, illégal ou clairement trompeur ; les dérivés doivent conserver les mêmes restrictions
SD 3, SD 3.5 (toutes variantes)
- Licence:
- Stability AI Community License
- Usage commercial:
- Gratuit sous 1 000 000 $ de revenus annuels (agrégés, vous et vos filiales)
- Condition clé:
- Enregistrement obligatoire auprès de Stability AI pour un usage commercial ; la licence expire au-delà du seuil de 1 M$, nécessitant alors une licence Enterprise distincte
Les conditions de licence sont un texte juridique, pas un argument marketing — cette section résume des conditions publiées publiquement à la date du 2026-09-05, mais ne constitue pas un avis juridique. Lisez le fichier de licence réel de la version que vous prévoyez d'utiliser (par exemple le LICENSE.md sur la page Hugging Face de chaque modèle) avant tout déploiement commercial.
Configuration matérielle par version
SD 1.5
- VRAM minimale:
- 4 Go VRAM
- VRAM confortable:
- 8 Go VRAM
- Remarques:
- Fonctionne sur la plupart des GPU de la dernière décennie ; le plus grand écosystème de checkpoints/LoRA de toutes les versions
SDXL 1.0
- VRAM minimale:
- 8 Go VRAM (avec optimisations mémoire)
- VRAM confortable:
- 12–16 Go VRAM
- Remarques:
- Conçu pour une sortie native en 1024×1024 ; plus lent et plus lourd par image que SD 1.5
SD 3.5 Medium
- VRAM minimale:
- ~6 Go VRAM (FP16)
- VRAM confortable:
- 8–10 Go VRAM
- Remarques:
- Plus petite variante de SD 3.5 (2,5 Md de paramètres), pensée pour le matériel à VRAM limitée
SD 3.5 Large / Large Turbo
- VRAM minimale:
- ~11 Go VRAM (FP8)
- VRAM confortable:
- 16 Go+ VRAM (FP16)
- Remarques:
- 8 Md de paramètres ; Large Turbo échange un peu de qualité contre une génération en 4 étapes
L'usage exact de la VRAM dépend de la résolution, de la taille de lot, de la précision (FP16 vs. FP8/quantifié) et des optimisations activées dans l'interface (attention slicing, model offloading, etc.) — considérez ces chiffres comme des fourchettes de planification, pas des garanties, et consultez la documentation actuelle de l'interface concernée.
Prix : hébergement gratuit vs. offres Stability AI
Héberger soi-même Stable Diffusion est gratuit — vous ne payez que votre propre matériel et l'électricité, selon la licence applicable à la version choisie (voir la section licence ci-dessus). Il n'y a aucun frais suivi par PromptQuorum pour télécharger et exécuter les poids par vous-même, et aucun abonnement n'est requis pour une génération locale hors ligne.
Stability AI vend séparément un accès hébergé pour les lecteurs qui ne veulent pas utiliser leur propre GPU : un abonnement Non-Commercial (gratuit, pour un usage personnel/de recherche), un abonnement Professional payant mensuel (permettant un usage commercial auto-hébergé et un accès à l'API hébergée), et un abonnement Enterprise à prix personnalisé pour les grandes organisations au-delà du seuil de revenus de la Community License. Stability AI propose aussi des crédits API à l'usage pour une génération à la demande sans abonnement.
Stable Diffusion vs. alternatives
Stable Diffusion (via AUTOMATIC1111/ComfyUI)
- Idéal pour:
- Le plus grand écosystème de checkpoints/LoRA/ControlNet, contrôle local total
- Auto-hébergeable:
- Oui — gratuit, votre propre GPU
- Licence / coût:
- RAIL-M (SD 1.5/2.1/SDXL, aucun plafond) ou Community License (SD 3/3.5, gratuit sous 1 M$ de revenus)
- Compromis clé:
- Nécessite une interface distincte ; les versions récentes exigent un enregistrement de licence pour un usage commercial
FLUX (Black Forest Labs)
- Idéal pour:
- Photoréalisme et fidélité au prompt dès la sortie
- Auto-hébergeable:
- Oui — gratuit, votre propre GPU
- Licence / coût:
- FLUX.1 schnell est Apache 2.0 (sans restriction) ; FLUX dev/Kontext nécessitent une licence payante pour un usage commercial
- Compromis clé:
- Écosystème communautaire plus petit que Stable Diffusion ; la licence varie fortement selon la variante
Checkpoints SDXL communautaires (forks Civitai comme Pony Diffusion, Juggernaut XL)
- Idéal pour:
- Résultats spécifiques à un style (anime, illustration, certains rendus photoréalistes) sans travail de prompt
- Auto-hébergeable:
- Oui — les mêmes interfaces que le Stable Diffusion de base
- Licence / coût:
- Varie selon le checkpoint — beaucoup héritent des conditions RAIL++-M, certains ajoutent leurs propres restrictions
- Compromis clé:
- La qualité et la clarté de licence varient selon l'auteur communautaire ; vérifiez la page de licence de chaque checkpoint
Midjourney
- Idéal pour:
- Esthétique par défaut distinctive avec un minimum d'effort de prompt, flux de travail Discord/web
- Auto-hébergeable:
- Non — cloud uniquement, abonnement requis
- Licence / coût:
- Niveaux d'abonnement payants
- Compromis clé:
- Aucune confidentialité locale ni usage hors ligne ; impossible d'auto-héberger ou d'affiner le modèle de base
DALL-E 3 (via ChatGPT/API)
- Idéal pour:
- Bon suivi des instructions pour des prompts simples, intégré à ChatGPT
- Auto-hébergeable:
- Non — cloud uniquement
- Licence / coût:
- Inclus dans ChatGPT Plus/Pro ou API à l'usage
- Compromis clé:
- Aucun usage hors ligne, aucun fine-tuning, aucun écosystème de checkpoints
Adobe Firefly
- Idéal pour:
- Garanties de données d'entraînement commercialement sûres pour les équipes entreprise/création
- Auto-hébergeable:
- Non — cloud uniquement
- Licence / coût:
- Abonnement, inclus dans Creative Cloud ou autonome
- Compromis clé:
- Aucun contrôle local ni auto-hébergement ; échange la flexibilité contre une indemnisation et l'intégration aux apps Adobe
Ceci est un positionnement, pas un classement de benchmarks — voir Génération locale d'images IA vs. cloud pour une comparaison plus poussée de FLUX, SD 3.5 et Qwen-Image sur la licence et la VRAM.
Pour qui est Stable Diffusion
- Lecteurs qui veulent le plus grand écosystème de modèles d'image locaux. Aucun autre modèle d'image ouvert n'a autant de checkpoints, de LoRA et d'intégrations ControlNet communautaires construits autour de lui.
- Lecteurs prêts à installer une interface. Si vous êtes déjà disposé à configurer AUTOMATIC1111, ComfyUI, InvokeAI ou Fooocus, Stable Diffusion offre la plus large gamme de styles préentraînés et de fine-tunes à charger dedans.
- Lecteurs qui veulent un contrôle local total et de la confidentialité. Une fois téléchargé, la génération se déroule entièrement sur votre propre GPU — aucune image ni prompt ne quitte votre machine.
- Petites entreprises ou particuliers sous le seuil de 1 M$ de revenus. Les anciennes versions sous licence RAIL-M comme la Community License de SD 3/3.5 (avec enregistrement gratuit) autorisent un usage commercial sans abonnement à cette échelle.
- Amateurs ou artistes qui veulent affiner un style personnalisé. La taille et la maturité de l'écosystème de checkpoints et d'entraînement LoRA de Stable Diffusion en font l'option la mieux documentée pour entraîner un modèle de style personnel.
Pour qui Stable Diffusion n'est PAS adapté
- Lecteurs qui veulent une application en un clic sans configuration. Stable Diffusion, ce sont des poids et du code, pas une application — il faut d'abord installer et configurer une interface distincte. Ceux qui veulent une configuration nulle devraient plutôt considérer un outil cloud comme Midjourney ou DALL-E 3.
- Lecteurs avec peu de VRAM et sans patience pour optimiser. SDXL et SD 3.5 Large veulent respectivement 8 Go+ et 12–16 Go+ de VRAM ; les possesseurs de GPU anciens ou intégrés devront peut-être utiliser des versions quantifiées/optimisées, se limiter à SD 1.5, ou opter pour une alternative cloud.
- Organisations au-delà du seuil de 1 M$ de revenus annuels prévoyant d'utiliser SD 3 ou SD 3.5. La Community License exige une licence Enterprise de Stability AI au-delà de ce seuil — budgétez cette négociation, ou utilisez une ancienne version sous licence RAIL-M si elle convient à votre cas d'usage.
- Lecteurs qui veulent le meilleur photoréalisme dès la sortie avec le minimum d'effort de prompt. Les retours communautaires et comparaisons de 2026 placent généralement FLUX devant le Stable Diffusion de base sur le photoréalisme et la fidélité au prompt par défaut, même si des checkpoints Stable Diffusion affinés peuvent combler une bonne partie de cet écart pour des styles spécifiques.
- Équipes entreprise qui ont besoin d'une indemnisation contre des réclamations liées aux données d'entraînement. Les données d'entraînement de Stable Diffusion s'appuient notamment sur le jeu de données public LAION-5B ; les équipes ayant besoin d'une indemnisation contractuelle pour ce risque devraient plutôt évaluer Adobe Firefly.
Questions fréquentes
Stable Diffusion est-il gratuit ?
Oui, pour l'auto-hébergement. Les poids du modèle et le code sont gratuits à télécharger depuis Hugging Face et GitHub, et les exécuter sur votre propre GPU ne coûte rien au-delà de votre matériel et de l'électricité. Stability AI vend séparément un abonnement hébergé et des crédits API à l'usage pour les lecteurs sans GPU personnel — vérifiez les noms de niveaux et prix actuels sur stability.ai.
Ai-je besoin d'une application spéciale pour exécuter Stable Diffusion ?
Oui. Stable Diffusion est distribué sous forme de poids de modèle et de code d'inférence, pas comme une application autonome. Pour réellement saisir un prompt et générer une image, il faut une interface distincte comme Stable Diffusion WebUI d'AUTOMATIC1111, ComfyUI, InvokeAI ou Fooocus installée sur votre machine.
Puis-je utiliser des images Stable Diffusion à des fins commerciales ?
Cela dépend de la version. Les images générées avec SD 1.5, SD 2.1 ou SDXL relèvent de la licence CreativeML Open RAIL-M / RAIL++-M, qui autorise l'usage commercial sans plafond de revenus (sous réserve de restrictions de contenu basées sur l'usage). Les images générées avec SD 3 ou SD 3.5 relèvent de la Stability AI Community License, qui exige un enregistrement auprès de Stability AI pour un usage commercial et n'est gratuite que tant que votre organisation reste sous 1 000 000 $ de revenus annuels agrégés — au-delà, une licence Enterprise de Stability AI est requise.
Qui a créé Stable Diffusion ?
Stable Diffusion a été publié pour la première fois le 22 août 2022, dans un effort conjoint entre Stability AI (qui a financé le calcul), le groupe de recherche CompVis de la LMU de Munich dirigé par le professeur Björn Ommer, et Runway ML. Robin Rombach et Patrick Esser figurent parmi les chercheurs clés de l'architecture de diffusion latente sous-jacente. Les données d'entraînement des versions initiales s'appuyaient sur des sous-ensembles du jeu de données LAION-5B, constitué par l'organisation à but non lucratif LAION.
Quelle quantité de VRAM Stable Diffusion nécessite-t-il ?
Cela dépend de la version : SD 1.5 fonctionne avec seulement 4 Go de VRAM, SDXL veut environ 8–12 Go pour un usage confortable, SD 3.5 Medium a besoin d'environ 6–10 Go, et SD 3.5 Large veut environ 11 Go (FP8) à 16 Go+ (FP16). L'usage exact varie selon la résolution, la taille de lot et les optimisations activées par l'interface choisie.
Où télécharger Stable Diffusion ?
Les poids officiels du modèle sont publiés sur Hugging Face sous l'organisation stabilityai, et le code de recherche original est sur GitHub à stability-ai/stablediffusion et stability-ai/generative-models. Il faudra en plus une interface comme AUTOMATIC1111, ComfyUI, InvokeAI ou Fooocus pour charger et exécuter les poids téléchargés.
Stable Diffusion est-il meilleur que FLUX ou Midjourney ?
Cela dépend de ce que vous privilégiez. FLUX domine généralement le photoréalisme et la fidélité au prompt dès la sortie en 2026, et Midjourney est connu pour une esthétique par défaut distinctive avec un minimum d'effort de prompt, mais aucun des deux ne peut être auto-hébergé sur votre propre matériel. L'avantage de Stable Diffusion réside dans la taille de son écosystème ouvert — le plus grand nombre de checkpoints communautaires, de fine-tunes LoRA et d'outils ControlNet de toute famille de modèles d'image locaux — plus un contrôle local total et, pour les anciennes versions, aucun plafond de revenus commerciaux.
Quelle est la différence entre SD 1.5, SDXL et SD 3.5 ?
SD 1.5 (2022) est le plus petit et le plus léger, avec de loin le plus grand écosystème de checkpoints communautaires. SDXL (2023) est un modèle de base plus grand conçu pour plus de détails et une sortie native en 1024×1024. SD 3.5 (2024) utilise une architecture de transformeur de diffusion multimodal plus récente avec un meilleur rendu du texte et une meilleure fidélité au prompt, mais passe à la Stability AI Community License au lieu de l'ancienne licence RAIL-M utilisée par 1.5, 2.1 et SDXL.
Puis-je affiner mon propre modèle Stable Diffusion ?
Oui. Entraîner des LoRA (ajustements légers de style/sujet) et des checkpoints personnalisés complets sur Stable Diffusion est l'un des flux de travail les mieux documentés dans la communauté open source de génération d'images, avec des outils conçus spécifiquement à cet effet. Le fine-tune obtenu hérite des restrictions de licence du modèle de base dont il a été entraîné.
Verdict
Stable Diffusion mérite sa place comme fondation de la génération d'images locale et ouverte — non pas parce qu'une seule version serait aujourd'hui la plus performante, mais grâce à la profondeur de l'écosystème construit autour depuis 2022. Les lecteurs prêts à installer une interface comme AUTOMATIC1111, ComfyUI, InvokeAI ou Fooocus accèdent à la plus grande bibliothèque de checkpoints communautaires, de fine-tunes LoRA et d'outils ControlNet de tout modèle d'image local, avec un contrôle total sur leur propre matériel et leurs données. Le compromis est réel : ce n'est pas une application en un clic, les besoins matériels évoluent sensiblement selon la version, et la licence est passée de la CreativeML Open RAIL-M totalement ouverte (SD 1.5/2.1/SDXL) à la Stability AI Community License limitée par les revenus (SD 3/3.5) — une distinction à vérifier avant tout déploiement commercial. Les lecteurs qui veulent le meilleur photoréalisme dès la sortie devraient aussi évaluer FLUX ; ceux qui veulent une configuration nulle devraient considérer un outil cloud comme Midjourney ou Adobe Firefly. Pour qui veut auto-héberger la génération d'images et profiter du plus grand ensemble d'outils environnant, Stable Diffusion reste le point de départ raisonnable.
Sources
- Stability AI — Community License — annonce officielle et conditions de la Stability AI Community License pour SD 3 et SD 3.5.
- Stability AI — site officiel — pages produit, niveaux d'abonnement et prix API actuels.
- Stable Diffusion 3.5 Large — LICENSE.md sur Hugging Face — texte juridique complet de la Community License, incluant le seuil de 1 M$ de revenus.
- Licence CreativeML Open RAIL-M — GitHub CompVis/stable-diffusion — texte juridique complet de la licence couvrant SD 1.x et SD 2.x.
- Modèles Stability AI sur Hugging Face — poids officiels de toutes les versions de Stable Diffusion.
- stability-ai/stablediffusion sur GitHub — dépôt de code de recherche original.
- stability-ai/generative-models sur GitHub — base de code des modèles génératifs actuels de Stability AI, incluant SD 3.x.