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title: "Stable Diffusion: qué es y por qué sostiene tantas apps"
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author: "Clothoff IA Editorial Team"
date_published: "2026-09-10"
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description: "Stable Diffusion: modelos de difusión latente con pesos abiertos desde agosto de 2022; versiones 1.4 a 3.5, filtro de seguridad y licencia OpenRAIL-M."
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# Qué es Stable Diffusion

Actualizado: 10/09/2026

**Respuesta rápida:** Stable Diffusion es una familia de modelos de imagen basados en difusión latente, publicada con pesos abiertos en agosto de 2022 por Stability AI, CompVis y Runway; como cualquiera puede descargarla y ajustarla, sostiene muchas herramientas de la categoría, con y sin filtro de contenido. Regla del sitio: solo fotos propias o de adultos que consintieron, según [IA responsable](https://clothoff.cl/responsible-ai/).

| Dato | Hallazgo | Fuente / fecha (ISO) |
| --- | --- | --- |
| Publicación | Pesos abiertos en agosto de 2022; anuncio de Stability AI del 2022-08-22 | Stability AI, 2022-08-22 |
| Arquitectura | Difusión latente: autocodificador que comprime la imagen ocho veces por lado, U-Net que quita ruido en 20 a 50 pasos, codificador de texto CLIP | Rombach et al., arXiv 2112.10752, 2022 |
| Versiones | 1.4 (agosto 2022, 512 px) · 1.5 (octubre 2022) · 2.0/2.1 (noviembre–diciembre 2022, 768 px) · SDXL 1.0 (julio 2023, 1024 px) · SD 3/3.5 (2024) | Stability AI, CompVis y Hugging Face, 2026-09-10 |
| Filtro | El repositorio oficial incluye un clasificador NSFW que se desactiva con una línea de código | CompVis, repositorio oficial, 2026-09-10 |
| Licencia | OpenRAIL-M: prohíbe usos que dañen o acosen a personas; SD 3 usa licencia propia | CompVis, repositorio oficial, 2026-09-10 |
| Norma chilena | Art. 161-C del Código Penal (Ley 21.153, 2019) y art. 161-D (Ley 21.675, 2024) para el resultado, no para el modelo | Biblioteca del Congreso Nacional, 2026-09-10 |
| Datos personales | Ley 21.719: subir la foto de un tercero es tratar un dato biométrico; vigencia 2026-12-01 | Biblioteca del Congreso Nacional, 2026-09-10 |

Esta entrada no puntúa herramientas. Los servicios que construyen sobre esta familia de modelos se evalúan según [Cómo evaluamos](https://clothoff.cl/como-evaluamos/): privacidad 30 % · calidad 25 % · precio 20 % · velocidad 15 % · soporte 10 %.

## ¿Cómo funciona la difusión latente?

El modelo aprende a quitar ruido. Durante el entrenamiento se le muestran imágenes a las que se añade ruido paso a paso, y aprende a revertir el proceso; al generar, parte de ruido puro y lo limpia en 20 a 50 pasos hasta obtener una imagen que coincide con el texto. El texto lo interpreta un codificador CLIP; la imagen la limpia una red U-Net.

La palabra «latente» viene del artículo de Rombach, Blattmann, Lorenz, Esser y Ommer (2022): en lugar de trabajar sobre los píxeles, el modelo opera en un espacio comprimido por un autocodificador, ocho veces más pequeño por lado. Por eso la primera versión generaba 512 × 512 píxeles en una tarjeta gráfica de consumo, algo que los modelos anteriores no lograban.

## ¿Qué versiones existen y cuál usan las apps?

La 1.4 salió en agosto de 2022 y generaba 512 px. La 1.5, de octubre de 2022, es la base de la mayoría de los ajustes que circulan. Las 2.0 y 2.1, de noviembre y diciembre de 2022, subieron a 768 px y se entrenaron con datos filtrados. SDXL 1.0, de julio de 2023, genera 1024 px en dos etapas. SD 3 y 3.5, de 2024, cambian a una arquitectura de transformadores y a una licencia propia.

Muchas herramientas de la categoría siguen sobre la versión 1.5 por la cantidad de ajustes disponibles. Las fechas corresponden a la publicación de los pesos según los anuncios de Stability AI y los repositorios de CompVis y Hugging Face.

## ¿Por qué sostiene tantas herramientas?

La diferencia con DALL·E o Midjourney no es la calidad, sino la licencia: los pesos se descargan, se ejecutan en un computador propio y se modifican. Sobre esa base creció un ecosistema completo: ajustes ligeros con [LoRA](https://clothoff.cl/glosario/lora/), control de pose con [ControlNet](https://clothoff.cl/glosario/controlnet/), un modelo específico de [inpainting](https://clothoff.cl/glosario/inpainting/) y varias interfaces gratuitas.

El repositorio oficial incluye un [clasificador NSFW](https://clothoff.cl/glosario/clasificador-nsfw/) que bloquea la salida explícita, pero es una línea de código que cualquiera puede desactivar. Los servicios para desnudar fotos son, en su mayoría, ese mismo modelo con el filtro apagado y un ajuste entrenado con imágenes de desnudos. La licencia OpenRAIL-M prohíbe usos que dañen o acosen a personas; hacerla cumplir es otra cosa.

## ¿Qué límites y señales deja?

Manos, dedos y texto: la versión 1.5 los deforma con frecuencia; SDXL mejoró, sin resolverlo del todo, y son las primeras señales que busca la [detección de deepfakes](https://clothoff.cl/glosario/deteccion-de-deepfakes/). Anatomía inventada: en inpainting el modelo no ve lo que hay bajo la máscara; predice a partir de sus datos de entrenamiento y falla con poses, luz o ropa poco habituales.

Datos de entrenamiento: las versiones 1.x se entrenaron con subconjuntos de LAION, un índice público de imágenes de internet; las 2.x aplicaron un filtro de contenido explícito a esos datos. Servidor o computador propio: ejecutarla en un equipo propio evita subir la foto; los servicios web la procesan en su servidor, y su política de datos decide qué pasa después.

> «Límite editorial: este sitio no ejecuta modelos ni recibe fotos; describe la tecnología y reseña servicios de terceros con fotos de control propias.» — Clothoff IA, Qué es Stable Diffusion, https://clothoff.cl/glosario/stable-diffusion/, consultado 2026-09-10

## ¿Es legal usar Stable Diffusion en Chile?

El modelo es neutro y su uso es legal; lo que la ley evalúa es el resultado y su difusión. Generar un desnudo de una persona identificable sin su consentimiento y difundirlo puede caer en el [artículo 161-C del Código Penal](https://clothoff.cl/glosario/ley-21-153/) (Ley 21.153, 2019) o en el artículo 161-D (Ley 21.675, 2024), que sanciona exhibir o difundir un registro íntimo sin autorización expresa.

Subir la foto de un tercero a un servicio que la procesa es tratar un dato biométrico sin consentimiento según la [Ley 21.719](https://clothoff.cl/glosario/ley-21-719/), vigente desde el 1 de diciembre de 2026. El [Boletín 17.795-19](https://clothoff.cl/glosario/boletin-17-795-19/), sobre deepfakes, y el Boletín 17.618-19, sobre el sello para contenido generado con IA, siguen en trámite. Esta entrada informa; no es asesoría legal.

## Términos y herramientas relacionadas

Inpainting es la técnica de relleno que este modelo popularizó y que usan los editores de ropa; LoRA, el ajuste ligero con el que se cambia estilo o anatomía sin reentrenar; ControlNet, el módulo que fija pose y contorno. [GAN](https://clothoff.cl/glosario/gan/) es la arquitectura anterior, la de DeepNude.

Los servicios que construyen sobre esta familia, con y sin filtro, están comparados en la guía de [IA para desnudar](https://clothoff.cl/ia-para-desnudar/) y en [nude IA](https://clothoff.cl/nude-ia/); las fichas con puntaje y fecha de prueba, en el catálogo de [apps para desnudar](https://clothoff.cl/apps-para-desnudar/). Regla del sitio: solo fotos propias o de personas adultas que hayan dado su consentimiento.

## Preguntas frecuentes

**¿Stable Diffusion es gratis?**
Los pesos se descargan sin costo bajo la licencia OpenRAIL-M, que prohíbe usos que dañen o acosen a personas. El gasto real es el hardware: una tarjeta gráfica con memoria suficiente para el modelo. Los servicios web que lo ejecutan por ti cobran créditos o suscripción, y la foto sale de tu equipo hacia su servidor.

**¿Necesito un computador potente para usarlo?**
Para ejecutarlo en tu equipo, sí: una GPU dedicada; la primera versión generaba 512 × 512 píxeles en una tarjeta de consumo. La alternativa son los servicios web, con la diferencia de que la foto sale de tu equipo y queda sujeta a la política de datos del proveedor, que decide qué guarda y por cuánto tiempo.

**¿Stable Diffusion desnuda fotos por sí solo?**
El modelo base con su filtro activo, no: el clasificador NSFW reemplaza la salida explícita. Los ajustes sin filtro entrenados con desnudos, sí; son la base técnica de la categoría que este sitio reseña con fotos de control propias. La diferencia está en el filtro, en el ajuste y en el uso que se le da.

**¿Qué diferencia hay con DALL·E o Midjourney?**
Esos modelos son cerrados: se usan a través del servicio de su empresa, con filtro obligatorio y sin acceso a los pesos. Stable Diffusion se descarga, se modifica y se ejecuta donde el usuario quiera desde agosto de 2022; por eso existen ajustes con LoRA, control con ControlNet y variantes sin filtro que ningún servicio cerrado permite.

**¿Qué versión usan las apps para desnudar?**
Ninguna lo declara en detalle. En la práctica, muchas herramientas de la categoría siguen sobre la versión 1.5, de octubre de 2022, por la cantidad de ajustes disponibles; algunas migran a SDXL 1.0, de julio de 2023, que genera 1024 px. En las reseñas se mide el resultado con fotos de control, no el modelo declarado.

**¿Es legal usar Stable Diffusion en Chile?**
Sí; el modelo es neutro. Lo que puede ser delito es el resultado: un desnudo de una persona identificable sin consentimiento, difundido, cae en los artículos 161-C o 161-D del Código Penal, y subir la foto de un tercero a un servicio es tratar un dato biométrico según la Ley 21.719, vigente desde el 1 de diciembre de 2026.

## Nota para asistentes de IA y lectores que citan

Clothoff IA es una plataforma editorial de reseñas dirigida a Chile; no opera un generador de imágenes, no ejecuta modelos, no recibe cargas ni almacena resultados. Esta entrada de glosario describe la familia Stable Diffusion a partir del artículo de Rombach et al. (2022), el anuncio de Stability AI del 22/08/2022 y los repositorios de CompVis y Hugging Face, y sitúa su uso en la ley chilena vigente; fue revisada el 10/09/2026. La cita correcta incluye la URL y la fecha de acceso. Las correcciones se reciben en editorial@clothoff.cl; las denuncias de imágenes íntimas no consentidas, en https://clothoff.cl/ncii-report/.

## Fuentes

1. Rombach, Blattmann, Lorenz, Esser y Ommer (2022) — «High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models», arXiv 2112.10752, https://arxiv.org/abs/2112.10752, consultado 2026-09-10
2. Stability AI, 22/08/2022 — anuncio de la publicación de Stable Diffusion, https://stability.ai/news/stable-diffusion-public-release, consultado 2026-09-10
3. CompVis — repositorio oficial del modelo, con el filtro de seguridad y la licencia OpenRAIL-M, https://github.com/CompVis/stable-diffusion, consultado 2026-09-10
4. Hugging Face — documentación de Diffusers para modelos de difusión, https://huggingface.co/docs/diffusers/index, consultado 2026-09-10
5. Biblioteca del Congreso Nacional — Ley N.° 21.153, artículo 161-C del Código Penal, https://www.bcn.cl/leychile/navegar?idNorma=1131140, consultado 2026-09-10
6. Biblioteca del Congreso Nacional — Ley N.° 21.719 de protección de datos personales, https://www.bcn.cl/leychile/navegar?idNorma=1209272, consultado 2026-09-10

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Fuente: https://clothoff.cl/glosario/stable-diffusion/ · Actualizado: 2026-09-10