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MACBOOK PRO M2 MAX 96G内存 安装Stable Diffusion及文生图实例_macbook 96g 内存

macbook 96g 内存

以前偶尔会使用Midjourney生成一些图片,现在使用的头像就是当时花钱在Midjourney上生成的。前段时间从某鱼上拍了一台性价比还不错的macbook,想着不如自己部署Stable Diffusion(以下简称SD)尝试一下。

网上有很多教程,但是SD持续在更新,仍然碰到了很多新的问题,花了大半天才搞定。

1. 设备

型号:macbook pro 14寸

CPU:M2 MAX (12+38)

内存:96G

硬盘:8T

操作系统:maxOS 14.3.1

2. 安装过程

2.1. 参考官方教程

github.com/AUTOMATIC11…

2.2. 安装brew

使用国内的安装源,我使用的是中科大,速度还不错。根据提示一路下去就行。

/bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)"

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配置环境变量

echo 'export PATH="/opt/homebrew/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile 
source ~/.bash_profile

echo 'export PATH="/opt/homebrew/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc   
source ~/.zshrc

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2.3. 安装GIT等依赖

比官方教程少了git,因为我的git使用anaconda来安装和隔离。

brew install cmake protobuf rust git wget

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2.4. 安装anaconda

因为python版本有多种,一些软件又依赖特定的版本,所以使用anaconda进行隔离。

brew install --cask anaconda

echo 'export PATH="/opt/homebrew/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc

source ~/.zshrc
conda init zsh
conda create --name sdwebui python=3.10.6

conda activate sdwebui

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2.5. 下载stable-diffusion-webui

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

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2.6. 下载模型

训练或微调模型对我来说过于复杂,所以我直接下载了几个模型试用。

国外的站点:civitai.com/

国内的站点:www.liblib.ai/

试用的话,两个网站下载都比较快,根据自己的喜好就行。其中liblib当前支持不需要登录就能下载,更方便一些。

下载完成后,放到:“./stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/”目录下。我下了好几个模型做测试用。

2.7. 启动及排错

进入目录“./stable-diffusion-webui/”,启动“./webui.sh”。

./webui.sh

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2.7.1. 下载报错

启动后,会自行安装很多依赖包,但网络不好时,容易出现下载失败,需要多次重试。

经实践发现,建议早上安装。晚上网络特别差,经常下载到一半就被断掉,尝试了十几次都失败。最后在早上只重试了两次,就成功。

2.7.2. 缺少openai/clip-vit-large-patch14类库

各依赖下载完成后,在启动时报“OSError: Can’t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14’.”。

解决方案:手动下载huggingface.co/openai/clip… ”目录下,如果目录不存在就创建。

需要先安装git-lft,否则会报:“git-lfs filter-process: git-lfs: command not found”。

安装脚本:

brew install git-lfs
git lfs install

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重新下载,报没有权限,需要生成ssh公私钥,再上传到站点。

先在本地生成ssh 公私钥,使用命令行窗口执行:

git config --global user.name "yinmo"
git config --global user.email "yinmo_sc@foxmail.com"
ssh-keygen -t rsa -C "yinmo_sc@foxmail.com"
ssh-add ~/.ssh/id_rsa

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通过cat ~/.ssh/id_rsa.pub展示公钥内容,复制放到huggingface.co中的SSH and GPG Keys中配置。

重新下载成功,并复制到“./stable-diffusion-webui/openai/”目录下。

重新运行“./webui.sh”,成功的话,会自动打开游览器:http://127.0.0.1:7860/

2.8. 安装中文包

默认是英文界面,网上有些简洁的办法安装中文界面,我安装失败,所以手动安装。

打开“Extensions->Available”,找到:raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC11…,使用浏览器打开。

搜索“chinese”,找到"github.com/dtlnor/stab…

下载后解压放到目录“./stable-diffusion-webui/extensions-builtin/”下面。

进入“Setting -> User Interface -> User Interface -> Localization”,选择“zh_CN”,保存配置,重新加载UI。

出现中文界面。

3. 使用mps提升性能

在MacBook上,MPS(Metal Performance Shaders)是Apple提供的一个高性能图像处理和计算机视觉库,专为优化和加速在iOS和macOS设备上运行的深度学习和图形渲染任务而设计。MPS利用了Apple的Metal图形和计算框架,后者是一个底层API,用于直接与设备的GPU进行交互,以实现最大的硬件加速效率。

官方版本已经启用了mps,在文件“github.com/AUTOMATIC11…”。如下:

在Mac 上的“活动监视器” App 中,选取“窗口”>“GPU 历史记录”,可以看到在生成图的过程中,GPU算力跑满。中间下降部分为两个任务之间的间隔时段。

4. 测试数据

试用模型“epicrealismXL_v4Photoreal”,生成样例如下:

试用了“LEOSAM HelloWorld SDXL真实感大模型_v5.0.safetensors”,生成样例如下:

5. 整体感受

如果生成的图片比较小,一次只生成一张图,基本上是秒出,且内存消耗在20G左右。如果图片比较大,且一次生成多张,就会比较耗时和耗内存。

现在网上已经有很多公开的模型,根据自己的需求采用不同的模型,比如有真实感的,有二次元的,有建筑的,有电影风格的等等。

如果想生成精美的图,往往需要多个模型配合,比如上面的熊猫,还需要其它一些模型修饰。

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