まずはじめに#

M1/M2 Stable Diffusion で検索すると CoreML を利用したツールを紹介されることがありますが、CoreML には画像サイズを変更できなかったり、やたらと生成した画像のクオリティが低かったりと問題があったのでおすすめしません。

Stable Diffusion を簡単に利用したいのであれば WebUI 一択で、他の選択肢はありません。

パフォーマンス向上#

How to improve performance on M1 / M2 Macsでパフォーマンス改善が載っていますが、まあ若干上がったかなという感じです。

以下のようにwebui-user.shを書き換えます。

#!/bin/bash
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# Uncomment and change the variables below to your need:#
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# Install directory without trailing slash
#install_dir="/home/$(whoami)"

# Name of the subdirectory
#clone_dir="stable-diffusion-webui"

# Commandline arguments for webui.py, for example: export COMMANDLINE_ARGS="--medvram --opt-split-attention"
export COMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --no-half-vae"

# python3 executable
#python_cmd="python3"

# git executable
#export GIT="git"

# python3 venv without trailing slash (defaults to ${install_dir}/${clone_dir}/venv)
#venv_dir="venv"

# script to launch to start the app
#export LAUNCH_SCRIPT="launch.py"

# install command for torch
# export TORCH_COMMAND="pip install torch==1.12.1+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113"
export TORCH_COMMAND="pip install --pre torch==2.0.0.dev20230506 torchvision==0.15.0.dev20230506 -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu/torch_nightly.html

# Requirements file to use for stable-diffusion-webui
#export REQS_FILE="requirements_versions.txt"

# Fixed git repos
#export K_DIFFUSION_PACKAGE=""
#export GFPGAN_PACKAGE=""

# Fixed git commits
#export STABLE_DIFFUSION_COMMIT_HASH=""
#export TAMING_TRANSFORMERS_COMMIT_HASH=""
#export CODEFORMER_COMMIT_HASH=""
#export BLIP_COMMIT_HASH=""

# Uncomment to enable accelerated launch
#export ACCELERATE="True"

# Uncomment to disable TCMalloc
#export NO_TCMALLOC="True"

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Torch は 20230507 のものもリリースされているのですが、それではwebui.shが起動しなくなりました。

なのでとりあえず一つ前の 20230506 を利用しています。

環境#

• M1 Ultra(48Core GPU)
• Stable Diffusion WebUI(1.1.1 5ab7f213bec2f816f9c5644becb32eb72c8ffb89)
• Python 3.10.11
• torch 2.0.0
• xformers N/A
• gradio 3.28.1
• checkpoint cbfba64e66

設定#

メソッドには色々あるので、それを変えてみて出力画像を確認してみます。

プロンプト#

以下の呪文を使います。

結果#

シードが同じため殆どの場合でほぼ同じ画像が生成されましたが、サンプリングメソッドの違いによって大雑把に三パターンの画像に分かれました。