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导语: StableDiffusion是一款采用先进AI技术的图片生成软件,以其独特的功能和强大的创新性吸引了众多设计师的关注。许多设计师选择使用搭载苹果公司自家研发的M系列芯片的设备,如MacBook、MacPro和iMac,来实现他们的创意设计。但是,如何在这些高性能的设备上安装和运行StableDiffusion是一个重要的问题。因此,今天我们将详细解析如何在搭载苹果M系列芯片的设备上安装Stabl...

Stable Diffusion 是一款采用先进 AI 技术的图片生成软件,以其独特的功能和强大的创新性吸引了众多设计师的关注。许多设计师选择使用搭载苹果公司自家研发的 M 系列芯片的设备,如 MacBook、Mac Pro 和 iMac,来实现他们的创意设计。但是,如何在这些高性能的设备上安装和运行 Stable Diffusion 是一个重要的问题。因此,今天我们将详细解析如何在搭载苹果 M 系列芯片的设备上安装 Stable Diffusion。让我们一起开始这个探索之旅吧。

M系列芯片Mac设备安装stable-diffusion-webui详细教程

安装和运行 Stable Diffusion

新安装

  1. 如果您还没有安装 Homebrew,可以访问 https://brew.sh 来安装。安装完成后,请保持终端窗口打开并根据“下一步”的指示将 Homebrew 添加到您的 PATH。
  2. 打开新的终端窗口,运行以下命令安装必要的软件包:
brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget
  1. 克隆 Stable Diffusion WebUI 的仓库:
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
  1. 将您希望使用的 Stable Diffusion 模型/检查点放入 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 文件夹。如果您没有模型,请参见下文的“下载 Stable Diffusion 模型”。
  2. 切换到 stable-diffusion-webui 目录并运行 ./webui.sh 启动 Web UI。系统会使用 venv 创建并激活一个 Python 虚拟环境,并自动下载安装任何缺失的依赖项。
cd stable-diffusion-webui
./webui.sh
  1. 以后想要重启 Web UI 进程时,只需再次运行 ./webui.sh。请注意,这不会自动更新 Web UI;要进行更新,请在运行 ./webui.sh 之前运行 git pull。

现有安装

如果您已经使用 setup_mac.sh 创建了 Web UI 的现有安装,请从 stable-diffusion-webui 文件夹删除 run_webui_mac.sh 文件和 repositories 文件夹。然后运行 git pull 更新 Web UI,再运行 ./webui.sh 来启动。

下载 Stable Diffusion 模型

如果您没有任何可以使用的模型,您可以从 Hugging Face 下载 Stable Diffusion 模型。要下载,请点击模型然后点击 Files and versions 标题。寻找列出的带有 “.ckpt” 或 “.safetensors” 扩展名的文件,然后点击文件大小右侧的向下箭头来下载它们。

故障排除

Web UI 无法启动 如果在尝试使用 ./webui.sh 启动 Web UI 时遇到错误,请尝试删除 stable-diffusion-webui 文件夹中的 repositories 和 venv 文件夹,然后使用 git pull 更新 Web UI,再运行 ./webui.sh。

性能较差

如果性能较差(如生成一张 512×512 的图像,用 20 步的任何采样器需要超过一分钟)

  1. 尝试使用 –opt-split-attention-v1 命令行选项启动(即 ./webui.sh –opt-split-attention-v1)看是否有所改善。
  2. 如果改变不大,打开位于 /Applications/Utilities 的 Activity Monitor 应用,并检查 Memory 选项卡下的内存压力图。生成图像时,内存压力会以红色显示。关闭 Web UI 进程,然后添加 –medvram 命令行选项(即 ./webui.sh –opt-split-attention-v1 –medvram)。
  3. 如果性能仍然较差,内存压力仍然以红色显示,尝试 –lowvram(即 ./webui.sh –opt-split-attention-v1 –lowvram)。
  4. 如果任何采样器生成一张 512×512 的图像,用 20 步仍然需要几分钟
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2024-01-29

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