我們正在努力讓我們每次釋出的庫更加負責！
我們很榮幸宣佈我們釋出了 道德守則，並將作為一部分其放入 Diffusers 庫的說明文件。
由於擴散模型在現實世界上的實際應用例子會對社會造成潛在的負面影響，該守則旨在引導對於社群做出貢獻的 Diffusers 庫維護者進行技術決策。我們希望對於我們的決策進行更加透明，尤其是，我們想確認一些價值觀來指導決策。
我們將道德準則作為一個引導價值，做出具體行動，然後持續適應新的條件的迴圈過程。基於此，我們致力於隨著時間去不斷更正我們的價值準則，不斷跟進 Diffusers 專案的發展，並從社群持續收集反饋，使得準則始終保持有效。
道德守則
- 透明: 我們致力於在管理 PR、向使用者解釋我們的選擇以及做出技術決策方面保持透明。
- 一致性: 我們致力於保證我們的使用者在專案管理中得到同等程度的關注，保持技術上的穩定和一致。
- 簡單性: 為了讓 Diffusers 庫易於使用和利用，我們致力於保持專案目標的精簡和連貫性。
- 可訪問性: Diffusers 專案幫助更多貢獻者降低進入門檻即便沒有專業技術也可以執行專案。這樣做使得社群更容易獲得研究成果。
- 可再現性: 我們的目標是在使用 Diffusers 庫時，使上游程式碼、模型和資料集的可再現性保持透明。
- 責任: 作為一個社群，透過團隊合作，我們透過預測和減輕該技術的潛在風險和危險來對我們的使用者承擔集體責任。
安全特性和機制
此外，我們提供了一個暫不全面的並希望不斷擴充套件的列表，該列表是關於 Hugging Face 團隊和更廣泛的社群的實施的安全功能和機制。
- 社群選項: 它使社群能夠討論並更好地協作專案。
- 標籤功能: 倉庫的作者可以將他們的內容標記為“不適合所有人”
- 偏差探索和評估: Hugging Face 團隊提供了一個 Space 以互動方式演示 Stable Diffusion 和 DALL-E 中的偏差。從這個意義上說，我們支援和鼓勵有偏差的探索和評估。
- 鼓勵安全部署
-
- Safe Stable Diffusion: 它緩解了眾所周知的問題，像 Stable Diffusion，在未經過濾的，網路抓取的資料集上訓練的模型往往會遭受不當的退化。相關論文: Safe Latent Diffusion: Mitigating Inappropriate Degeneration in Diffusion Models.
- 在 Hub 上分階段釋出: 特別在敏感的情況下，應限制對某些倉庫的訪問。這是釋出階段的一箇中間步驟，允許倉庫的作者對其使用有更多的控制許可權。
- 許可: OpenRAILs, 是一種新型許可，可讓我們確保自由訪問，同時擁有一組限制，以確保更多負責任的用途。
英文原文: https://hf.co/blog/ethics-diffusers
原文作者: Giada Pistilli
譯者: innovation64
審校/排版: zhongdongy (阿東)