审定丨主管合资人 孙彦
2022年，AI绘画技能实现了飞跃式的发展。2022年2月，Google开放Disco Diffusion代码，AI绘画的风雅度及艺术性不断提高。2022年8月，艺术家Jason Allen凭借AI创作的《空间歌剧院》在美国科罗拉多州展览会的比赛中夺得桂冠。同时，Stability AI将Stable Diffusion 模型开源，将AI 绘画创作推向新高潮。2023年2月，随着Stable Diffusion的开源模型、工具的发展，B站UP主“堪云工造”发布的赛博COSER系列作品在中文互联网上引起了AI绘画的新热潮，越来越多的公司开始关注Stable Diffusion的商业运用前景。AI绘画在商业利用中将产生哪些法律问题？如何应对AI绘画工具带来的侵权风险？本文以Stable Diffusion出发，磋商其商业运用应面对的法律问题及合规方案。
（堪云工造 赛博coser系列）
一
Stable Diffusion是否可以进行商业利用
众所周知，Stable Diffusion为Stability AI的开源软件，但软件开源在法律上并不虞味着可以许可用户随意利用，用户在利用过程中依然须要遵照开源协议的责任及哀求。实践中，开源协议多种多样，既有GPL协议等“著佐权”性协议，也存在Apence协议等宽松型协议，干系公司是否可以商业利用干系开源软件须要结合其开源协议条款进行详细剖析。
根据Stable Diffusion在Github网站上的公示可知，Stable Diffusion采取GNU AFFERO GENERAL PUBLIC LICENSE Version 3开源协议（简称“AGPL3.0协议”）。实际上，AGPL3.0协议是由GPL3.0协议所衍生的，其紧张条款约定与GPL 3.0基本同等，紧张差异在于协议13条对通过做事办法供应软件的开源责任哀求。根据该开源协议约定，利用者在保留开源协议及免责声明的条件下，可以免费利用、复制、分发软件的源代码。如果利用者须要对开源软件进行修正、分发形成衍生作品或者将修正的软件以做事办法对外供应，则利用者应对修正的部分进行解释，并通过常用软件交流媒介对软件代码进行开源。因此，AGPL协议的出发点是代码的开源利用和引用、修正、衍生代码的开源利用，利用者必须遵守协议提出的哀求，不许可封闭其源代码。如果未能按照AGPL协议约定履行，则根据协议第8条约定利用者从本协议得到的授权权利自动终止，针对开源软件的利用行为将视为构成著作权侵权。
根据前述约定可知，如果干系公司须要在业务中利用AI绘画作品，可以直接支配利用Stable Diffusion软件，其开源协议并未限定利用该软件生产的绘画作品的著作权。但如公司希望在Stable Diffusion软件根本上开拓其他AI绘画工具，则须要对其开拓完成的工具进行开源，如果公司没有按照协议哀求履行，有可能被认定对该软件的所有利用行为均无依据，构成著作权侵权，如产生轇轕将直接影响公司的业务经营，会存在较大的负面影响。
二
Stable Diffusion的模型工具是否可以商业利用
作为开源软件，Stable Diffusion的模型及工具在社区的共同努力下一贯在丰富，使其变得更加高效、易用。特殊是最近Lora演习模型和ControlNet技能让Stable Diffusion软件天生的绘画作品更具有稳定性及艺术性，让更多的公司看到了商业化运用的可能。在当前阶段，如果须要将Stable Diffusion用于商业经营，也须要结合Lora演习模型和ControlNet技能的开源协议予以剖析。
1、Lora模型的开源协议哀求
Lora模型，英文全称为Low-Rank Adaptation of Large Language Models，意思为大措辞模型的低阶适应，其为微软研究职员为理解决大措辞模型微调而开拓的算法技能。利用Lora进行演习须要的图片数量很低，且演习速率很快，能够兼容各种画风模型，可以演习特定的画风、人物、景物等，使得Stable Diffusion的可用性大幅提高。目前利用Stable Diffusion可以直接进行Lora演习，但对付详细的模型是否进行开源可由演习者本身自行决定。
以目前热度较高的模型社区Civitai为例，多数模型利用的是Stable Diffusion License发布的。根据该协议的第二节及第三节，开拓者授权利用者可以复制、准备、公开展示、公开演出、分容许和分发补充材料、模型和模型的衍生物，其授权是永久的、环球性的、非排他性的、免费的。开拓者对付利用者产生的内容不主见任何权利，利用者可利用模型创建任何内容，对模型进行微调、更新、运行、培训、评估和/或重新调度，只要该等利用是符合利用者当地法律法规的。因此，Civitai社区内的干系模型可以由利用者自行利用，对付根据模型天生的绘画作品将由利用者享有相应的权利，将其投入商业利用不存在法律障碍。
2、ControlNet技能的开源协议哀求
ControlNet技能是由斯坦福大学学者张吕敏提出的一个新的神经网络观点，通过添加额外条件来掌握扩散模型的神经网络构造，从而实现对画面更细致地掌握。利用ControlNet，AI工具可以通过草图、人体关键点特色、深度图、人体骨骼等特色按图索骥，产出知足特定哀求的图片文件，使得天生结果更具有可控性和目的性。有评论认为ControlNet正在补完AIGC工业化的末了一块拼图。
（AIGC研修社《第一个基于ControlNet的产品已上线：稿定AI功能测试》）
根据ControlNet在Github上的干系公示可知，该技能采取Apache-2.0协议。根据Apache-2.0的授权约定，开拓者授权利用者可以复制、准备衍生作品、公开展示、公开利用、再容许、分发本作品和其衍生作品的权利，且该授权是永久的、免费的、环球性的。从其协议约定来看，Apache协议是哀求较为宽松的协议，利用者可以根据自己的须要将干系开源软件进行利用、复制、开拓、修正等，开拓者对付利用者产生的内容不主见任何权利，利用ControlNet供应商业内容不存在直接的法律风险。
三
Stable Diffusion利用过程中存在的法律问题及风险
如前所述，整体而言，干系公司可利用Stable Diffusion工具及其模型、组件天生干系AI绘画内容，干系绘画作品的权利归属于公司所有，可以进行商业化利用。但如果干系公司希望在Stable Diffusion软件根本上开拓其他AI绘画工具，则须要对其开拓完成的工具进行开源。考虑到实践中Stable Diffusion的模型及组件多种多样，为了避免不必要的法律风险，我们理解有如下几点须要在商业化利用过程中特殊予以关注：
1、利用Lora模型可能存在著作权侵权风险
如前所述，Lora模型可用以演习特定的画风、人物、景物等，在演习的过程中须要用户人为地供应相应的演习素材，该等素材在多数情形下并未得到权利人的授权，此种情形下已经演习完成的模型本身就有著作权侵权嫌疑。特殊是如果涉及到对某个动漫人物或者某个艺术家作品的演习，该等演习可能被认为属于对原有作品的改编，将存在非常显著的著作权侵权风险。例如此前美国有3位艺术家对Stability AI及AI绘画工具Midjourney、艺术家作品集平台DeviantArt都提起诉讼，称这些组织通过在“未经原作者赞许的情形下”从网络上获取的50亿张图像来演习其人工智能，陵犯了“数百万艺术家”的权利。
在实践中，涉及到特定动漫人物改编利用的案件已经层出不穷，例如在（2020）京0491民初2234号案件中，原告得到了中国大陆地区的52部“奥特曼”系列影视作品及其人物形象的著作权权利，被告未经原告授权容许擅自制作、拍摄包含有“奥特曼”系列人物形象的视频和图片，并将其上传至“腾讯视频”网站和“小熊玩具”微信公众年夜众号（微旗子暗记：×××）供不特定"大众年夜众在个人选定的韶光和地点不雅观看或下载，原告因此将其起诉至北京互联网法院。北京互联网法院经审理后认为，被告将奥特曼系列人物形象，通过编写剧本、加入旁白并加以录制的办法进行利用，已经陵犯了原告的摄制权、复制权及信息网络传播权。
2、利用特定人物的Lora模型可能存在肖像权侵权风险
Lora模型因演习的便捷性，大大降落了演习模型的入门门槛，目前采取该演习方法的用户浩瀚。但个别用户专门针对利用明星、网红的照片进行演习，并制作基于该明星、网红肖像的专门模型，该等模型本身已经构成对明星、网红的肖像权侵权。特殊是个别模型中可用于生产成人内容，未经容许利用传播该模型并用于生产干系作品，可能涉及到刑事任务，对此风险还应予以特殊关注。
（Civitai社区内的邓紫棋、杨超越、周淑怡模型）
3、利用AI创作可能存在违约风险
诚然，AI绘画符合当前商业实践须要，可以有效的解放生产力。但当前社会对付AI绘画作品的接管度并不高，如果在未奉告干系社会公众的情形下直策应用AI绘画，可能产生相应的舆论风险。比如近期有名画师卜尔Q在微博上发布的《白夜极光》情人节贺图画稿就陷入了AI绘画的风波，导致游戏用户与游戏开拓者之间产生了巨大的信赖危急。
因此，考虑到前述干系背景，如果干系公司须要将AI绘画工具投入到商业利用中，应在条约中向互助方表露是否利用AI进行创作，并得到互助方的明确赞许。如果在未得到互助方赞许的情形下利用AI绘画作品，则互助方可能在创造后据此主见公司存在违约行为，并哀求公司承担相应的违约任务。
4、利用ControlNet技能可能存在抄袭侵权风险
ControlNet技能可以通过剖析原图的特色产出知足特定哀求的绘图作品，一方面其加强了AI绘画结果的稳定性和可控性，但另一方面该技能也为AI绘画的抄袭、洗稿供应了方便。利用ControlNet技能，用户可以很轻易的在既有作品的根本上天生新作品，新作品在整体不雅观感上保持与原作品的相似，但详细细节则存在一定的差别。《北京市高等公民法院侵害著作权案件审理指南》第10.10条规定“判断作品是否构成本色性相似一样平常采取综合判断的方法。判断作品是否构成本色性相似，应比较作者在作品表达中的取舍、选择、安排、设计等是否相似，不应从主题、创意、情绪等思想层面进行比较。”根据前述规定，我们理解，如果利用ControlNet技能仅是参考了原作品的色彩、构图、组成元素等基本成分，画面整体内容和风格存在较大差别，则本身可能不构成本色性相似。但如果对原作品采纳了较高程度上的掌握，导致干系天生结果与原作品在整体不雅观感上存在较高相似度，则干系作品存在抄袭的风险，可能须要承担相应的著作权侵权任务。
（左图为原作品，右图为本文作者天生作品）
5、AI绘画工具存在行政监管风险
当前我国还没有对AI绘画进行特殊立法规范，但在行政层面《互联网信息做事深度合成管理规定》已经在2023年起正式生效，根据该规定第二十三条规定，深度合成技能是指利用深度学习、虚拟现实等天生合成类算法制作文本、图像、音频、视频、虚拟场景等网络信息的技能，包括但不限于人脸天生、图像天生等。因此，理论上AI绘画属于前述规范所指的深度合成技能，应遵照前述法规的干系责任，履行算法安全评估、添加深度合成标识、设立投诉举报机制、识别违法及不良信息等。如果干系做事供应者未能履行该等责任，则网信部门和有关主管部门可以按照职责依法哀求供应者采纳停息信息更新、用户账号注册或者其他干系做事等方法，可能会对其业务产生较大的影响。
四
Stable Diffusion商业利用的合规管理方法
如前所述，目前海内公司可以将Stable Diffusion工具进行商业利用，但同时应关注其可能潜在的法律风险，把稳履行相应合规责任。对此，我们结合法律规定、法律实践及我们的法律做事履历，对干系公司提出如下合规管理建议：
1、向互助伙伴表露利用AI绘画工具，得到其认可及赞许。对付创意类公司，是否利用AI绘画工具可能影响其互助伙伴的干系权柄，对此建议在互助条约内明确公司可以利用AI绘画工具赞助创作。
2、可将AI绘画工具作为创作赞助工具，而非直接输出终极作品。考虑到当前AI绘画还无法独立卖力创意类事情，在绘画详细细节上可能涌现瑕疵（比如目前手部问题依然无法办理），还须要人类画师对其天生结果进行进一步的调度及优化。其余考虑到完备由AI独立天生的作品是否构成《著作权法》上的作品还存在争议。因此，我们建议干系行业可以将AI绘画工具纳入事情流程，但紧张是将其作为创作赞助工具，而避免利用其直接输出终极作品。
3、对AI绘画成果的利用及时公示。如果干系公司向用户供应基于Stable Diffusion的绘画工具，考虑到其涉及人脸天生、图像天生内容，应遵照《互联网信息做事深度合成管理规定》，对付AI绘画作品进行深度合成标记，以保障用户的知情权及选择权。
4、修订公司制度，禁止员工采纳特定人物类演习模型。如前所述，天生特定动漫角色及明星、网红肖像的Lora模型都会存在较大的侵权风险，我们理解如果干系公司将AI绘画纳入事情流程，应通过劳动制度的办法明确奉告员工不得利用干系涉嫌侵权的模型，以降落陵犯现有作品的著作权、他人肖像权的可能性。
5、考虑演习公司自身的Lora模型以降落干系侵权风险。目前对付Lora模型的干系开源协议并未哀求利用该办法演习的内容必须进行开源且公开，对付已经有干系创作能力及设计能力积累的企业来说，最好的运用办法是利用Lora模型基于企业已经拥有的作品进行演习，并可以直接用以创作新的作品。例如米哈游公司可以利用其原神的人物角色演习为模型，在创作新的故事场景时可以直策应用Lora模型进行天生，大幅降落创作时的事情量。
特殊声明：
本文仅为互换目的，不代表天元状师事务所的法律见地或对法律的解读，如您须要详细的法律见地，请向干系专业人士寻求法律帮助。