用Mac m1/m2..我目前还在研究如何用上我MBP的NPU和用MPS来提速,下面的图是这段时间单靠GPU30%~60%的性能跑出来的图。首先要让大家安心的是,目前未优化的情况下,跑一张640,800,40步,DPM 2M
默认情况下,模型使用的是CompVis/stable-diffusion-v1-4,如果你希望使用其他的模型,可以通过添加--model-version参数,支持的模型版本除了默认的 “v1.4” 之外,还有:runwayml/stable-diffusion-v1-5和stabilityai/stable-diffusion-2-base。 如果你使用的 Mac 设备是 8GB 版本,在执行过程中,会得到内存不足之类的...
转到 Hugging Face 存储库，阅读许可证，然后单击「Access repository」。在该页面上下载 sd-v1-4.ckpt (~4 GB) ，并将其保存在 models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt 目录中。Hugging Face 存储库地址：https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original 一切准备就绪，Stable Diffusion ...
今天我偶然看到了一个新的 Github 项目,叫做 Diffusion Bee ,可以有效解决咱们这个痛点 —— 终于,在 M1/M2 Mac 上面,图形界面开箱即用。不需要手动安装依赖、命令行输入参数,更不用对报错调试…… 总之,你可以直接用 Stable Diffusion 来画图了! 项目链接在这里。你需要做的,就是点击这个硕大无朋的 Download ...
DiffusionBee 生成图像的速度取决于电脑的硬件配置。根据官方说明,16GB 内存的 M1 Pro ,生成一张图片大概需要 30 秒钟。我的配置低一些,是 2020 款初代 M1 Macbook Pro ,而且内存里面驻留了很多服务,时间也就相应拉长。如果你的芯片配置更高、内存更大(例如 32GB),那么生成速度会更快。
Stable Diffusion 的人工智能绘画能力,我在之前已经不止一次给你展示过了。 目前, Stable Diffusion 的代码和模型 都已开源。按理说,每一个感兴趣的用户,都应该正在开心地尝试作画。但是,这种模型执行起来,…
DiffusionBee 生成图像的速度取决于电脑的硬件配置。根据官方说明,16GB 内存的 M1 Pro ,生成一张图片大概需要 30 秒钟。我的配置低一些,是 2020 款初代 M1 Macbook Pro ,而且内存里面驻留了很多服务,时间也就相应拉长。如果你的芯片配置更高、内存更大(例如 32GB),那么生成速度会更快。
mac m1 安装 Stable Diffusion 背景: 操作的电脑: 安装: 1.**先安装homebrew** 2. **安装python环境** 3. **下载stable-diffusion-webui项目** 4. **下载面部重建插件GFPGAN** 5. **下载models** 执行: 尝试一下: 第一次: 尝试第二次,无咒语: 总结: 因为模型比较大,下载很慢,保存在了云盘,以供...
LLVM ERROR: Failed to infer result type(s). zsh: abort./webui.sh 解决办法: 这样启动程序,在./webui.sh命令后加参数:--share --skip-torch-cuda-test --no-half,如下: ./webui.sh --share --skip-torch-cuda-test --no-half 这样出图就正常了。
在M1 MacBook Pro 上,这通常需要 15-20 分钟。成功执行后,构成 Stable Diffusion 的 4 个神经网络模型将从 PyTorch 转换为 Core ML () 并保存到指定的. 一些额外的值得注意的论点: --model-version: 模型版本默认为CompVis/stable-diffusion-v1-4。开发人员可以指定Hugging Face Hub上可用的其他版本,例如stab...