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机器之心编辑部

大火的 ，现在也能在苹果电脑上运行了。

近期，慕尼黑大学等研究机构推出的文本与图像相结合的新模型，备受瞩目，其输出的图像质量之高，简直可以媲美专业大片。

生物的进化

该系统可在配备10GB VRAM的消费级GPU上运行，仅需几秒钟即可生成像素的图像，整个过程无需进行任何预处理或后处理操作。

最重要的是， 是开源的，任何人都可以运行和修改它。

更有研究人士将之与Web用户界面相结合，形成了一套绘画软件，即便未曾系统学习过UI相关知识的用户，也能轻松掌握其操作方法。无需手动输入任何参数，只需调整滑动条即可：

在城堡外面安排一名侍卫，并让一位骑马的战士奔向城堡

你或许也想亲自尝试一番那独特的创作感受，然而受限于资源不足，似乎难以实现。别着急mestrenova for mac，只需登录云端即可轻松操作；而且，对于那些具备相应能力的朋友，还有本地运行的选择。

若要在本地执行，或许会面临一定的难度，例如在M1 Mac的GPU上操作会显得有些困难。本文将详细阐述一个简便的操作步骤，指导您如何顺利完成这一过程。

实现过程

您必须拥有配备M1或M2处理器的Mac设备；接着，内存容量需达到16GB，若仅为8GB，则运行速度会显著下降；最后，操作系统版本应为macOS 12.3或更新。

一旦先决条件得到妥善准备，接下来的步骤便是进行配置，具体版本号为3.10。若您对版本信息不甚了解，可通过执行命令“-V”来查询相关信息。

运行命令查询Python版本，结果为：Python 3.x.x
Python 3.10.6

若您的版本号为3.10或更高，则后续步骤可省略。若非，您需升级至3.10版本，最便捷的途径是采用以下方式。具体安装步骤如下：

brew update
brew install python

克隆存储库并安装依赖项

安装好后，接下来就是安装 ：

执行命令以克隆仓库，分支指定为apple-silicon-mps支持，通过https://github.com/bfirsh/stable-diffusion.git地址进行操作。
cd stable-diffusion
创建目录结构，指定至models/ldm/stable-diffusion-v1/，并确保该路径存在。

这里需要先设置 来安装依赖项：

使用python3命令，以pip模块为媒介，执行install命令，安装名为virtualenv的软件包。
python3 -m virtualenv venv

然后激活 ：

source venv/bin/activate

激活后，安装依赖项：

执行pip命令，安装requirements.txt文件中列出的所有依赖包。

遇到类似“wheel for onnx”这类错误提示，你或许需要考虑安装以下这些软件包：

使用brew命令进行安装，首先安装Cmake，接着安装protobuf，最后安装rust。

下载权重

进入 Face 的存储库，查阅相应的许可证内容，接着点击相应的按钮。在打开的页面中，下载名为 sd-v1-4.ckpt 的文件，其大小约为 4 GB。随后mestrenova for mac，将此文件存放到 /ldm/--v1/model.ckpt 这个指定的目录下。

Face库的存放位置为：https://.co//--v-1-4-。

一切准备就绪， 就能运行起来了：

python scripts/txt2img.py \
提示：“一颗鲜红多汁的苹果漂浮在太空中，宛如一颗行星”
仅允许样本数量为1，迭代次数限定为1，采用PLMS算法。

输出结果保存在 /- / 目录中，就像这样：

整个过程大约 15 秒就能生成 图像：

一些链接：

云服务提供者：请访问此链接以了解如何通过API进行云运行操作——https://.com/blog/run---with-an-api

- ：https://.com//-

本文借鉴了该网站上的相关内容，特别是关于在M1芯片的Mac上运行程序的介绍。

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