ml-stable-diffusion苹果芯片Core ML解决方案，本地运行Stable Diffusion无需云端

ml-stable-diffusion：在苹果芯片上运行Stable Diffusion的Core ML解决方案

你是否曾经希望在苹果设备上高效运行Stable Diffusion模型，却受限于性能和兼容性问题？ml-stable-diffusion的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个由苹果官方提供的开源工具集，可以帮助开发者在Apple Silicon设备上无缝部署和运行Stable Diffusion模型。本文将带你全面了解这个专为苹果生态打造的AI图像生成方案。

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ml-stable-diffusion项目目录截图

ml-stable-diffusion核心亮点

🚀 原生苹果生态集成：专为Apple Silicon优化，充分利用神经引擎（Neural Engine）和GPU加速，提供卓越的推理性能。
🔄 双语言支持：提供Python包用于模型转换，Swift包用于应用集成，覆盖从开发到部署的全流程。
📱 移动端部署：支持在iPhone、iPad和Mac上本地运行Stable Diffusion，无需云端服务，保护用户隐私。
🎯 模型兼容性广：支持Stable Diffusion 3、Stable Diffusion XL、ControlNet等多种模型变体，满足不同应用需求。

ml-stable-diffusion快速开始

只需几步，你就能在苹果设备上运行Stable Diffusion：

1. 安装Python包：

   pip install apple-coreml-stable-diffusion

2. 转换PyTorch模型到Core ML格式：

   python -m python_coreml_stable_diffusion.torch2coreml --convert-unet --convert-vae-decoder --convert-text-encoder --model-version stabilityai/stable-diffusion-2-base

3. 在Swift项目中使用：

   import StableDiffusion
   let pipeline = try StableDiffusionPipeline(resourcesAt: modelURL)
   let images = try pipeline.generateImages(prompt: "a photo of an astronaut riding a horse on mars")

ml-stable-diffusion应用场景

移动端创意应用：开发者可以构建直接在iPhone或iPad上运行的AI绘画应用，用户无需联网即可生成高质量图像。
隐私保护场景：所有图像生成都在设备本地完成，敏感数据不会上传到云端，适合医疗、金融等对隐私要求严格的领域。
原型快速开发：研究人员和开发者可以快速在苹果设备上测试和演示Stable Diffusion模型，加速产品迭代。
教育学习工具：学生和AI爱好者可以在个人设备上学习和实验扩散模型，降低学习门槛。

ml-stable-diffusion链接

apple / ml-stable-diffusion项目地址：https://github.com/apple/ml-stable-diffusion

本文地址：https://www.tgoos.com/29891