性能优化在最新发布的 macOS 131 Beta 4 和 iOS 162 Beta 4 版本更新中，苹果进一步优化了 Apple Silicon 芯片运行渲染 Stable Diffusion 项目的性能渲染速度通过优化，M2 MacBook Air 基础款可以在 18 秒内 使用 50iteration StableDiffusion 模型生成一个图像，M。
文章推荐使用稳定扩散界面stablediffusionwebui集成的BLIP和Deepbooru模型进行标签反推，并安装相应的插件，如Tagger和datasettageditor，以进行标签的批量处理文章还提供了训练图像集配置文件datasettoml的示例，以及详细的训练参数配置，包括学习率网络维度最大训练轮数等文章最后展示了。
本地部署Stable Diffusion需要满足操作系统Python版本GPU支持内存以及依赖库等方面的配置要求，具体如下操作系统支持WindowsLinux或macOS系统其中，Windows系统建议使用Windows 10及以上版本不同操作系统在安装和运行Stable Diffusion时，可能会有一些细微的差异，但总体上都能满足其运行需求Windows。
Stable Diffusion在Mac mini上的推荐配置主要包括较新的芯片如M1或M2足够的内存和存储空间，以及支持该软件的macOS版本以下是具体的配置建议1 芯片与性能推荐芯片对于Mac mini，建议选择配备Apple M1或M2芯片的型号这些芯片具有高效的性能和专为macOS优化的设计，能够较好地支持Stable Diffu。
ControlNet可识别人体姿态，通过设置OpenPose相关参数如权重08控制人物动作例如，在生成双人场景时，可先通过OpenPose生成基础姿态骨架，再由StableDiffusion填充细节此方法适合需要精确控制人物动作的场景，但需确保模型与插件版本兼容，避免冲突2 优化提示词设计提示词需明确角色数量动作及关系。
一applemlstablediffusion 简介该项目是一个用于在Apple Silicon上运行稳定扩散的Core ML库它包含了一个Python软件包，用于将PyTorch模型转换为Core ML格式，并使用Hugging Face diffusers进行图像生成同时，还提供了一个Swift软件包，开发人员可以将其作为依赖项添加到Xcode项目中，在应用程序中。
评论列表
Deepbooru模型进行标签反推，并安装相应的插件，如Tagger和datasettageditor，以进行标签的批量处理文章还提供了训练图像集配置文件datasettoml的示例，以及详细的训练参数配置，包括学习率网络
ook Air 基础款可以在 18 秒内 使用 50iteration StableDiffusion 模型生成一个图像，M。文章推荐使用稳定扩散界面stablediffusionwebui集成的BLIP和Deepbooru模型进行标签反