StreamDiffusion模型版权与许可指南：完整合规使用说明
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StreamDiffusion StreamDiffusion是一个革命性的实时交互式生成扩散管道，为当前的基于扩散的图像生成技术带来了显著的性能提升。作为Apache 2.0许可的开源项目，了解其版权和许可条款对于合规使用至关重要。🚀
StreamDiffusion项目采用Apache 2.0许可证，这是一个商业友好的开源许可，允许用户自由使用、修改和分发代码，同时保护原始贡献者的权益。
📋 Apache 2.0许可证核心要点
使用权利与自由度
- 商业使用许可：可以在商业项目中免费使用StreamDiffusion
- 修改与分发：可以修改源代码并重新分发
- 专利授权：获得贡献者的专利许可
- 永久授权：许可证授予的权利是永久性的
StreamDiffusion实时交互生成演示 - 展示Apache 2.0许可下的强大功能
合规使用要求
当使用StreamDiffusion时，需要遵守以下规定：
- 保留版权声明：在分发的代码中保留原始的版权声明
- 包含许可证副本：在重新分发时包含Apache 2.0许可证文本
- 修改文件标注：如果修改了源代码文件，需要明确标注修改内容
- NOTICE文件处理：如果项目包含NOTICE文件，需要一并分发
🔍 模型文件版权注意事项
预训练模型
StreamDiffusion依赖的外部模型文件（如Stable Diffusion权重）具有各自的许可条款：
- LCM-LoRA模型：位于models/LCM_LoRA目录
- LoRA权重：存放在models/LoRA文件夹
- 基础模型：放置在models/Model路径
商业使用限制
虽然StreamDiffusion本身采用Apache 2.0许可，但使用的预训练模型可能有不同的许可限制。建议在使用前仔细检查每个模型的许可条款。
🛡️ 知识产权保护
贡献者权益
- 每个贡献者保留其代码的版权
- 贡献者授予用户使用其代码的权利
- 项目不授予商标使用权
StreamDiffusion图像到图像转换功能 - 在Apache 2.0许可下安全使用
📝 合规使用最佳实践
开发阶段
- 在修改src/streamdiffusion目录下的代码时，保留原始版权声明
- 在分发修改版本时，明确标注所做的更改
- 使用TensorRT加速模块时，注意NVIDIA的相关许可条款
部署要求
- 在Docker镜像中部署时，确保包含完整的许可证信息
- 在商业产品中使用时，遵守Apache 2.0的所有规定
⚖️ 免责声明
根据Apache 2.0许可证第7条和第8条：
- "按现状"提供：软件不附带任何明示或暗示的担保
- 责任限制：贡献者对因使用软件而产生的任何损害不承担责任
💡 重要提醒
- 许可证完整性：始终保留完整的Apache 2.0许可证文本
- 版权声明：不要删除源代码文件中的版权声明
- 合规检查：在使用外部模型前，仔细检查其许可条款
- 更新关注：定期关注项目许可证的更新变化
StreamDiffusion文本到图像生成 - 遵循Apache 2.0许可的合规示例
StreamDiffusion的Apache 2.0许可证为用户提供了极大的使用自由度，同时确保了项目的可持续发展。通过遵守这些简单的合规要求，您可以安心地在各种项目中充分利用这个强大的实时生成工具。✨
记住：合规使用开源软件不仅保护您的权益，也支持了整个开源生态的健康发展！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
