【Python】macOS13.1でCore MLのStable Diffusionを試す（爆速なのか？！）
当サイトでは「アフィリエイト広告」を掲載している場合があります。消費者庁が問題としている「誇大な宣伝や表現」に配慮しコンテンツを制作しておりますのでご安心下さい。問題のある表現がありましたらお問い合わせよりご連絡いただけますと幸いです。 こんにちは。ナミレリです。みなさん、MacでPythonは使っていますか？ 2022/12/1にAppleからCore MLへ最適化されたStable Diffusionが発表され、以前の記事ではmacOS13.0.1でM1/M2のCore MLに最適化されたStable Diffusionを試しました。 Core MLの最適化が適用されたOSはmacOSは13.1（とiOS 16.2）からでしたので、以前の記事では取り急ぎ真のパフォーマンスが発揮される前の準備としてmacOS 13.0.1で試しました。 さて、今回は2022/12/14にリリースされたm
Macで簡単 AI画像生成 -Core MLモデル変換編-（未経験者向け）｜あたたくん（atatakun）
まえがき 本記事は"ターミナル"を使ったことのない未経験者の方に向けた記事です。 appleのml-stable-diffusionでは、.ckptや.safetensorsの拡張子を持つファイルで配布されているモデルが直接使用できず変換したモデルを使わなければなりません。代表的なモデルであれば、Core ML Models Communityに変換されたモデルがあるかもしれませんが、変換済みのモデルがない場合には、自分でCore MLモデルへ変換する必要があります。本記事は、自分でCore MLモデルへ変換する方法について解説します。変換するためには"ターミナル"を起動してコマンドを入力する必要がありますが、未経験者向け記事ですので、この辺りも詳しく説明しようと努力してみました。 注意：モデルの変換にはシステムディスクの空き容量が15G位？50GB程必要だと思います。(2023/05/0
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M1 MacでStable Diffusionしたい人が試すときの一番簡単で高速な方法（M1 Mac GPUでの実行）