Actualmente existen dos procedimientos legales entre Getty Images y Stability AI. Uno en Estados Unidos: Getty Images (US), Inc. v. Stability AI, Ltd. (3:25-cv-06891) ante el Distrito Norte de California, y otro en el Reino Unido: Getty Images v. Stability AI ([2025] EWHC 2863), sobre el que escribimos a principios de 2025. En el centro de las disputas está el uso de imágenes sin licencia de Getty por parte de Stability AI para entrenar sus modelos de IA de difusión. Getty Images demandó a Stability AI alegando que Stable Diffusion se había entrenado con millones de activos visuales de Getty extraídos de sus sitios web, infringiendo así numerosos derechos de propiedad intelectual de Getty.
El Tribunal Superior del Reino Unido emitió un fallo. Getty Images había presentado un caso amplio (infracción primaria y secundaria de derechos de autor, derechos de bases de datos, infracción de marca y passing off) derivado del uso de grandes conjuntos de datos de imágenes extraídas para entrenar Stable Diffusion. Durante el juicio, Getty redujo considerablemente su caso.
Lo que no se decidió en el fallo del Reino Unido
Dado que el entrenamiento y desarrollo del modelo de IA no se realizaron en el Reino Unido, Getty retiró su reclamación de infracción primaria de derechos de autor en el Reino Unido, dejando este aspecto únicamente ante el tribunal estadounidense. Aunque retirar esta reclamación parece una decisión legal estratégica sensata, es lamentable no contar con una jurisprudencia británica más sólida sobre este asunto.
¿De qué trato el juzgado en Reino Unido?
Tras retirar las reclamaciones iniciales, Getty se centró en la infracción de marca / passing off derivada de imágenes sintéticas con marcas de agua de Getty, que supuestamente violaban la Sección 10 del UK Trade Marks Act 1994 (TMA), y en la infracción secundaria de derechos de autor. Getty afirmaba que Stable Diffusion en sí mismo es un «artículo» que constituye una copia infractora según la Sección 27 del Copyright, Designs and Patents Act 1988 (CDPA) del Reino Unido, y que importar el modelo de IA al Reino Unido equivalía a violar las Secciones 22 y 23 del CDPA, que prohíben tales importaciones, posesión y distribución.
Los modelos en cuestión incluían v1.x (los primeros puntos de control de código abierto disponibles a través de CompVis/Hugging Face), v2.x y variantes posteriores SD XL / v1.6. Los conjuntos de datos LAION fueron fundamentales para el entrenamiento de estos modelos. Stability reconoció que algunas imágenes de Getty estaban en subconjuntos de LAION y que los modelos podían generar salidas sintéticas «similares a marcas de agua», pero argumentó que no se derivaba responsabilidad porque los modelos aprenden patrones estadísticos en lugar de almacenar archivos de imágenes, las salidas son estocásticas y en gran medida generadas por el usuario, y el entrenamiento y alojamiento relevantes se realizaron principalmente fuera del Reino Unido.
Hallazgos técnicos y fácticos del juez
El tribunal se basó en pruebas periciales sobre cómo funcionan los modelos de difusión, señalando que los modelos aprenden patrones estadísticos de los datos de entrenamiento, incluyendo la distribución de características y correlaciones, y no almacenan copias literales de las imágenes de entrenamiento en los pesos del modelo.
La inferencia (generación de imágenes) no requiere el conjunto de datos de entrenamiento. Aunque el sobreajuste/memorizar podría producir reproducciones casi idénticas en circunstancias muy concretas, la evidencia de los expertos indicaba que para modelos modernos grandes entrenados con miles de millones de ejemplos, el modelo almacena patrones en lugar de imágenes, y las salidas se generan mediante muestreo de una distribución aprendida. La naturaleza estocástica de las salidas significa que las marcas de agua pueden aparecer distorsionadas, parciales o reconocibles, y la responsabilidad depende de qué tan clara y reconocible sea la marca de agua sintética en la práctica.
Reclamaciones por infracción de marca
El tribunal realizó la evaluación habitual de la probabilidad de confusión considerando al consumidor medio y el contexto. Las conclusiones prácticas clave fueron:
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Sección 10(1) TMA (uso de marca en relación con bienes/servicios): Getty solo tuvo éxito con las marcas de agua ISTOCK generadas por v1.x cuando se accedió a través de DreamStudio/Developer Platform (imágenes específicas). No hubo evidencia de que las marcas verbales/logos de Getty Images se reprodujeran con suficiente claridad en la muestra del mundo real.
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Sección 10(2) TMA (uso en el curso del comercio, probablemente afectando al origen): Getty tuvo éxito respecto a marcas de agua iStock producidas por v1.x y respecto a una marca de agua Getty Images producida por v2.x (“First Japanese Temple Garden Image”). Los hallazgos fueron específicos del caso y limitados a esos ejemplos.
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Sección 10(3) TMA (perjuicio al carácter distintivo / aprovechamiento indebido): Getty fracasó. El juez concluyó que no había evidencia de que Stability pretendiera beneficiarse de la reputación de Getty, ni que la aparición de signos en las salidas transfiriera goodwill a Stability; los usuarios generalmente descartaban salidas con marcas de agua, y desde v2.x se aplicaron filtros para reducir la generación de marcas de agua.
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Passing off: El juez se negó a abordarlo en profundidad, señalando que el caso de passing off seguía en gran medida la reclamación de marca, y no se invitó al tribunal a hacer más presentaciones.
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Nota práctica: Los éxitos de marca están muy circunscritos, pero demuestran que salidas sintéticas que reproduzcan una marca de agua o logo distintivo pueden infringir derechos de marca, incluso si son generadas por un modelo generativo. Esto crea un riesgo práctico de cumplimiento para proveedores de modelos y servicios.
Reclamación de infracción secundaria de derechos de autor
Getty argumentó que Stable Diffusion era un “artículo” y, por tanto, constituía una “copia infractora” a efectos de la sección 27(3) CDPA, de modo que importar y distribuir el modelo en el Reino Unido equivaldría a una infracción secundaria según las secciones 22–23 CDPA. Stability planteó dos argumentos principales: primero, que “artículo” debe limitarse a objetos tangibles; segundo, que el modelo no podía ser una “copia infractora” porque no almacenaba copias de las obras y se entrenó fuera del Reino Unido.
El High Court aclaró:
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El CDPA debe interpretarse a la luz de principios modernos (“principio always speaking”): las leyes pueden abarcar tecnologías modernas/inmateriales a menos que el texto legal o contexto exija una interpretación fija. En principio, “artículo” puede incluir objetos inmateriales.
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En los hechos, el modelo no era una “copia infractora”. Las pruebas mostraron que Stable Diffusion no almacenaba las imágenes de Getty y que sus pesos codifican información estadística, no archivos de imagen. El juez aceptó que el modelo aprende patrones en lugar de almacenar o reproducir copias, y por tanto no es una “copia infractora” según lo alegado.
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La jurisdicción importa. El entrenamiento se realizó fuera del Reino Unido, lo que debilitó aún más cualquier caso de infracción secundaria en el Reino Unido.
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El juez desestimó la reclamación por infracción secundaria.
Importancia: La decisión reduce el riesgo inmediato de que distribuir un modelo se considere automáticamente distribuir copias infractoras si el modelo no contiene reproducciones literales.
No es inmunidad absoluta: El tribunal dejó abierto, y enfatizó, que en escenarios fácticos diferentes podrían alcanzarse otros hallazgos, por ejemplo, si un modelo memoriza y reproduce literalmente partes sustanciales de obras protegidas, el entrenamiento se realiza en el Reino Unido o se establece otra interpretación legal.
Cuestiones de licencias
Getty también se apoyó en numerosos acuerdos de contribuyentes y licencias exclusivas para litigar sobre la “cuestión de la licencia”, es decir, si ciertos acuerdos constituían licencias exclusivas según la sección 92 CDPA. El tribunal examinó acuerdos de muestra y cuestiones como si los clics electrónicos “I agree” o “I accept” constituían firmas según la sección 92 CDPA. Se aceptó que la aceptación electrónica después de 2012 podría equivaler a una firma, pero cada acuerdo debe analizarse individualmente.
Conclusión para titulares de derechos y plataformas: Los términos de licencia deben ser claros sobre exclusividad y sublicencias; los procesos de aceptación electrónica deben generar pruebas claras de conformidad (por ejemplo, registros con sello de tiempo, UX robusta) y la asignación de derechos para entrenamiento de IA debe ser siempre explícita.
Lo que no abordó el fallo del Reino Unido
La jueza Joanna Smith J se negó a hacer hallazgos extensos sobre la cantidad de contenido de Getty usado, por ejemplo, el número de imágenes de Getty en subconjuntos LAION, y fue reticente a extrapolar de experimentos la prevalencia general de marcas de agua en salidas reales. El tribunal reconoció limitaciones de la evidencia en ciertos puntos, como testigos ausentes, ubicación del entrenamiento o complejidad, y por ello tomó decisiones estrechas y específicas de hecho en lugar de declaraciones doctrinales amplias.
Conclusión: El fallo del Reino Unido es un dato significativo, pero no una licencia general para construir o entrenar modelos grandes independientemente de la propiedad intelectual.
Áreas con probabilidad de litigio futuro
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Memorizar/sobreajustar reproduciendo obras protegidas literalmente
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Actividades de entrenamiento territorialmente sensibles
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Usos derivados (por ejemplo, conjuntos de datos combinando obras protegidas que generan aproximaciones muy cercanas)
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Reclamaciones contractuales/licencias con documentación clara
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Procedimientos mientras tanto en EE. UU.
Los documentos judiciales públicos de EE. UU. indican que las partes parecen estar actualmente en un proceso de resolución alternativa de disputas (ADR).
Conclusión
La cuestión de los datos de entrenamiento de modelos de IA depende en gran medida de los detalles, hechos y jurisdicción. Por ejemplo, la legislación de la UE permite ciertas excepciones para minería de datos sujeta a reservas de derechos según los Artículos 3 y 4 de la Directiva 2019 sobre derechos de autor en el mercado único digital (CDSM), y EE. UU. permite ciertos usos bajo la doctrina de “fair use”. No existe un enfoque único, y tanto los titulares de derechos como los desarrolladores de modelos de IA deben buscar asesoramiento legal antes de actuar.
