Stability AI erklärt im Transparenzbericht, dass „content provenance“ bei den offen veröffentlichten Modellen nicht im Generierungsprozess implementiert sei. Das ist enger als „lokale Bilder haben nie Provenienz“: Eine bestimmte Pipeline kann optionales Watermarking aktivieren oder beim Export standardisierte Metadaten und C2PA ergänzen. Deshalb beginnt die Prüfung bei deiner versionierten Pipeline, nicht beim Modellfamiliennamen.
Was A1111 und ComfyUI dokumentieren
Die verlinkten Codequellen belegen für ihre jeweils aktuellen, ungepinnten Zweige folgende Felder:
| Oberfläche | Dokumentierte PNG-Felder | Einordnung |
|---|---|---|
| AUTOMATIC1111 | parameters-Textinformation | veränderbare Workflow-/Promptinformation |
| ComfyUI | prompt und workflow | veränderbare Workflowinformation |
Diese Felder sind keine standardisierte, signierte Provenienzbehauptung. Sie können faktisch KI-Nutzung offenbaren, lassen sich aber verändern und werden nicht automatisch wie C2PA validiert. Für Fooocus und InvokeAI fehlten im bisherigen Seitenstand versionierte Primärquellen; ihre exakten Felder werden deshalb hier nicht als Tatsache aufgeführt.
Beim Neurendern oder Umspeichern können solche Felder entfernt werden. Das ist keine Formatnotwendigkeit: JPEG und WebP können Metadaten tragen, und Werkzeuge können sie erhalten oder übertragen. Ohne Originaldatei, Hash, Toolversion und Optionen wäre ein eigener Verlusttest nicht reproduzierbar.
Plattformanzeige separat testen
Meta beschreibt C2PA und IPTC als Eingangssignale für automatische KI-Hinweise. Ob eine konkrete lokale Datei solche Signale enthält und welche Anzeige ein aktueller Upload auslöst, sind zwei getrennte Tests. Ein Setup ohne standardisierte Felder bietet der Plattform weniger maschinenlesbare Anhaltspunkte; ein Setup mit eigener C2PA-/IPTC-Stufe kann anders aussehen.
Watermarking ist versions- und pipelineabhängig
In der aktuell verlinkten diffusers-SDXL-Pipeline wird ein Watermarker nur verwendet, wenn das optionale Paket verfügbar ist. Weil die Quelle auf main statt auf einen Release-Commit zeigt, ist das ein momentaner Codebefund und keine Garantie für andere Versionen, Modelle oder UIs. Pinne die eingesetzte Version, prüfe Abhängigkeiten und validiere eine Originalausgabe. Welche Wasserzeichen-Arten es gibt, ordnet das Glossar ein.
Open Source ist nicht ausgenommen — und trotzdem entsteht hier die Lücke
Die verbreitete Annahme, freie Modelle fielen aus dem AI Act heraus, greift für Art. 50 nicht. Die Leitlinien sind an drei Stellen deutlich:
- Rn. 23: Die Open-Source-Ausnahme gilt nicht, soweit Art. 5 oder die Transparenzpflichten aus Art. 50 betroffen sind — Anbieter und Betreiber von Open-Source-KI-Systemen im Anwendungsbereich müssen Konformität sicherstellen.
- Rn. 24: Ausgenommen bleiben freie Komponenten — Software, Daten, Modelle, Werkzeuge —, die für sich genommen noch kein KI-System darstellen.
- Rn. 27: Auf reine GPAI-Modelle ist Art. 50 nicht ausdrücklich anwendbar; deren Anbieter werden lediglich ermutigt, auf Modellebene zu markieren.
Für frei bereitgestellte Gewichte kann die Komponentenregel relevant sein; die Einordnung ist aber nicht allein durch das Dateiformat „Weights“ entschieden. Sobald daraus ein einsatzfähiges System entsteht, sind Anbieter- und Betreiberrollen für dieses System neu zu prüfen. Deshalb ist die Aussage „niemand schuldet die Anbieter-Markierung“ ebenso falsch wie „jeder Self-Hoster ist Anbieter“.
Stabilitys Regeln enthalten auch eine Offenlegungsvorgabe
Stability AIs Acceptable Use Policy gilt ausdrücklich auch für „self-hosting Stability AI code or weights“. Sie verbietet Täuschung über die Natur der Ausgabe und verlangt eine angemessene Offenlegung, wenn eine KI-Interaktion nicht offensichtlich ist. Das ist keine universelle Vorgabe für ein identisches Bildlabel in jedem Fall, aber eine positive, kontextbezogene Offenlegungserwartung. Die „Powered by Stability AI“-Regel der Community License betrifft die Weitergabe beziehungsweise Bereitstellung der Modelle, nicht automatisch jedes erzeugte Bild.
Und die gehostete API?
Stability AI gibt im Transparenzbericht an, über die eigene API erzeugte Bilder mit C2PA-Metadaten samt Modellname und Versionsnummer zu versehen und zu signieren. Das ist ein anderer Produktweg als lokale Open Weights. Die Entwicklerdokumentation beschreibt Erwartung und Opt-out nicht näher; ein konkretes API-Sample lässt sich aber mit einem C2PA-Validator prüfen. Das ist eine Dokumentationslücke, keine technische Unprüfbarkeit.
Ein Recherchehinweis dazu: Der Eintrag „Stability Solutions Inc.“ auf der C2PA-Konformitätsliste bezeichnet ein anderes Unternehmen. Stability AI ist dort am 07.08.2026 nicht als konformes Produkt gelistet. Diese Abwesenheit widerlegt die im Transparenzbericht beschriebene C2PA-Ausgabe nicht; sie bedeutet nur, dass sie nicht über dieses Programm unabhängig gelistet ist. Ein Manifest trägt zur Anbieter-Markierung bei, ersetzt aber keine erforderliche sichtbare Betreiber-Offenlegung.
So kennzeichnest du Stable-Diffusion-Bilder
Prüfe zuerst die konkrete Pipeline: Modell, Bibliothek und Version, optionale Watermark-Pakete, UI-Felder, eigener IPTC-/C2PA-Nachprozess und endgültiger Export. Danach klärst du deine Rolle und den Deepfake-Kontext. Ist eine Offenlegung erforderlich, muss sie ohne technische Hilfsmittel wahrnehmbar sein LL Rn. 117; vorhandene maschinenlesbare Signale ersetzen sie nicht. Umsetzung: Wie kennzeichne ich richtig?.
Konkreten Export prüfen, sichtbaren Hinweis kontrollieren
Dein Setup kann ohne standardisierte Provenienz exportieren oder optionale Signale ergänzen. Ist eine sichtbare Offenlegung nötig, zieh das endgültige Bild in den Editor, setze das EU-Label und exportiere in Eingabeauflösung bis zum Browserlimit — offline, ohne Upload.
