Stable Diffusion “memoriza” dados de treinamento e pode gerar imagens muito semelhantes às originais, com implicações em privacidade e direitos autorais

O estudo realizado pelo Google, DeepMind, e universidades de UC Berkeley, Princeton e ETH Zurich desafia o conceito de que modelos de síntese de imagens não memorizam seus dados de treinamento. Apesar do problema, foi encontrada uma taxa de memorização de apenas 0,03%.