KI & AI

Stable Diffusion

Overview

Stable Diffusion ist eine Familie von Diffusionsmodellen von Stability AI, die aus Textbeschreibungen Bilder erzeugt. Weil die Gewichte herunterladbar sind, laufen die Modelle lokal in Werkzeugen wie ComfyUI und lassen sich per LoRA, ControlNet und Inpainting an eigene Motive und Vorgaben anpassen. Unternehmen setzen sie für Marketing-Visualisierungen, Produktvarianten, Moodboards und Prototyping ein.

Wichtige Generationen sind SD 1.5, SDXL und die Stable-Diffusion-3.5-Familie (Large mit rund 8 Milliarden Parametern, Large Turbo, Medium). SD 3.5 nutzt die Architektur Multimodal Diffusion Transformer (MMDiT) mit drei Textencodern. Laut den News von Stability AI ist seitdem bis Oktober 2026 keine neue Basisversion erschienen, nur Optimierungen (z. B. TensorRT/FP8 für NVIDIA, ONNX für AMD) und Bereitstellungen als NVIDIA NIM.

Der Markt hat sich verbreitert: Modelle wie Flux oder Qwen Image konkurrieren direkt. Stability AI selbst hat seinen Schwerpunkt zuletzt stärker auf Audio (Stable Audio 3.0, Mai 2026) und Unternehmenslösungen gelegt. Die Bezeichnung „Open Source“ aus älteren Texten ist ungenau: Die aktuellen Modelle stehen unter der Stability AI Community License, nicht unter einer OSI-Lizenz.

How it works

Stable Diffusion arbeitet im latenten Raum:

  1. Textencoder (bei SD 3.5 zwei CLIP-Modelle und T5-XXL) übersetzen den Prompt in Vektoren.
  2. Das Modell startet mit Rauschen in einem komprimierten latenten Raum und entfernt es schrittweise, gesteuert durch den Text.
  3. Ein Sampler legt Anzahl und Art der Schritte fest, der Seed macht Ergebnisse reproduzierbar.
  4. Ein VAE-Decoder wandelt das Ergebnis in ein Pixelbild um.

Erweiterungen wie LoRA (kleine Zusatzgewichte für Stil oder Objekte), ControlNet (Steuerung über Skizzen oder Posen) und Inpainting (gezielte Bildbereiche ändern) bauen auf diesem Ablauf auf. Für GPUs mit wenig VRAM empfiehlt Stability AI 4-Bit-Quantisierung oder Auslagerung auf die CPU.

Benefits

  • Lokaler Betrieb möglich, dadurch bleiben Produktentwürfe und Prompts im eigenen Netz
  • Anpassbar mit eigenen LoRAs, so entstehen Bilder im Corporate Design statt generischer Motive
  • Große Community und breite Werkzeugunterstützung, besonders in ComfyUI
  • Kostenfreie Nutzung für Organisationen unter der Umsatzschwelle der Community License

Practical example

Ein Hersteller von Gartenmöbeln mit 80 Beschäftigten will für den Onlineshop Ambiente-Bilder ohne aufwendige Fotoshootings. Das Marketing trainiert eine LoRA auf eigenen Produktfotos und erzeugt mit SD 3.5 Medium in ComfyUI Szenen auf Terrasse und Balkon. Die Rechtsabteilung prüft vorab die Community License, weil der Jahresumsatz über der Schwelle liegt, und das Unternehmen schließt eine Enterprise-Lizenz ab. Alle generierten Bilder werden im Shop als KI-erstellt gekennzeichnet.

Things to keep in mind

  • Lizenz nach Unternehmensumsatz prüfen: Über 1 Million US-Dollar Jahresumsatz ist für die kommerzielle Nutzung der Core-Modelle eine Enterprise-Lizenz nötig
  • Ältere Versionen haben andere Lizenzen (z. B. CreativeML OpenRAIL für SD 1.5), deshalb pro Modell dokumentieren, was eingesetzt wird
  • Keine erkennbaren Personen, Marken oder geschützten Werke nachbilden, das birgt Urheber- und Persönlichkeitsrechtsrisiken
  • Modelle nur aus vertrauenswürdigen Quellen laden und Safetensors statt älterer Pickle-Formate bevorzugen
  • Transparenzpflichten des EU AI Act für KI-generierte Inhalte einplanen

Licensing & availability

Aktuelle Modelle (u. a. Stable Diffusion 3.5) stehen unter der Stability AI Community License: kostenfrei für Forschung, nicht kommerzielle Nutzung und für Organisationen oder Einzelpersonen mit weniger als 1 Million US-Dollar Jahresumsatz. Darüber ist eine kostenpflichtige Enterprise-Lizenz bei Stability AI erforderlich. Ältere Modelle wie SD 1.5 und SDXL haben eigene OpenRAIL-Lizenzen. Zusätzlich gibt es kostenpflichtige APIs und Unternehmenslösungen. Stand: Oktober 2026.

Conclusion

Stable Diffusion ist weiterhin eine solide Basis für lokale Bildgenerierung, steht aber in starker Konkurrenz. Kläre vor dem kommerziellen Einsatz die Lizenzfrage anhand des Unternehmensumsatzes.

Further reading

Related articles