苹果MacOS M1 & M2 & Intel架构芯片 原生本地电脑轻松搭建 AI绘画工具 Stable Diffusion Webui+NovelAI 手把手完整教程 无需GPU 附下载链接

AI绘画工具StableDiffusion在Windows平台已经稳定运行很久了，并且在Windows平台也支持很多StableDiffusion插件的安装，小编也跟着国内外很多大佬学习了StableDiffusion，本站很多使用苹果电脑的小伙伴也跃跃欲试想要尝试学习一下StableDiffusionAI绘图工具。

但是苹果M1，M2及Intel芯片架构的MacOS系统网上很少有搭建的教程，也基本上没有见过哪个UP主用MacOS系统运行StableDiffusion的教程，本站很多会员后台私信我希望能够讲解一下MacOS系统本地电脑搭建StableDiffusion的教程，好不容易找到几个教程，按照教程也没搭建成功，所以小编用自己的苹果笔记本硬钢几天，经过无数失败后，总结成教程分享给各位小伙伴。

目前，Web UI 中的大多数功能都可以在 macOS 上正常运行，最显着的例外是 CLIP 询问器和训练。尽管训练看起来确实有效，但速度非常慢并且消耗过多的内存。可以使用 CLIP 询问器，但它无法与 macOS 使用的 GPU 加速一起正常工作，因此默认配置将完全通过 CPU 运行它（速度很慢）。

众所周知，大多数采样器都可以工作，唯一的例外是使用稳定扩散 2.0 模型时的 PLMS 采样器。在 macOS 上使用 GPU 加速生成的图像通常应与具有相同设置和种子的 CPU 上生成的图像匹配或几乎匹配。

搭建准备：

• 内存8G或者以上，硬盘空间至少得30G以上
• 访问https://brew.sh/官网下载并本地运行Homebrew软件；
• 访问Stable Diffusion WebuiGithub项目网站，获取安装代码及帮助；
• Python3.10.6版本（已安装其他版本也不要紧，后面我们用Conda做版本控制）
• 一台MacOS系统的苹果电脑，MacOS版本≥13.2.1[亲测10.0版本各种问题无法运行]；

搭建开始

A.安装Python[下面列举三种Python的安装方法，各位童靴根据需求选择其中一种安装即可]

• 安装Python之前，我们先运行苹果终端程序，输入命令Python -v查看一下本机是否已经安装过Python，和Python版本

方式一：下载本站提供的压缩包，或者Python官方安装包直接在MacOS上面安装Python3.10.10（推荐）

方式二：可以直接用命令安装Python3.10.10

在苹果终端运行下面代码远程安装Python3.10版本，本方法适合有编程基础的童靴使用，小白请使用第一个方法

brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget

方式三：用Anaconda來建立虛擬環境比較方便，輸入以下指令安裝（推荐）

brew install --cask anaconda

echo 'export PATH="/usr/local/anaconda3/bin:$PATH" ' >> ~/.zshrc

source  ~/.zshrc

conda init zsh

• 安装完成后，运行Python -v显示Python3.10.10即运行环境在苹果电脑安装成功了，下面我们通过苹果终端安装Homebrew；

安装好python3.10后运行下面两个代码

rm -rf "/opt/homebrew/Library/Taps/homebrew/homebrew-cask"

brew tap homebrew/cask 

rm -rf "/opt/homebrew/Library/Taps/homebrew/homebrew-core"

brew tap homebrew/core

B.安装Homebrew

• 打开 Mac 上的终端，搜索框里输入”终端 或者 terminal”, 就能看到了，调出搜索框快捷键“command+空格”。

• 在终端内复制执行下面这段代码（官方版）：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

• 如果国内网络问题一直没反应或者报错，可以用国内镜像版：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/ineo6/homebrew-install/raw/master/install.sh)"

• 终端运行brew -v命令，检测是否安装成功 homebrew

如果会显示 homebrew 的版本信息，则安装成功，比如我的是：Homebrew 4.0.10 版本。

C.安装Anaconda

这一步是方便对Python做版本控制，避免卸载重新安装不同版本的Python。

下载安装地址：https://www.anaconda.com/

从官网下载一路点击安装就行。

Conda添加环境变量

安装完成后，打开终端，输入conda，如果是无法识别的命令。需要配置环境变量，配置方法：

修改.bash_profile添加自己安装conda的路径，命令如下：

vim ~/.bash_profile

# 打开文件后，写入下面这行到文件里，注意替换路径
export PATH="/Users/(你自己的路径)/anaconda3/bin:$PATH"

接着:wq保存退出，source ~/.bash_profile使配置生效

修改conda源为国内镜像库

执行命令如下：

# 如果没有会创建condarc文件
vim ~/.condarc

# 打开文件后，把下面的内容粘贴进去保存
channels:
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: true

D.创建虚拟环境

终端执行命令;

conda create -n sd python=3.10.6

这样就创建了一个名称为sd的虚拟环境

E.安装运行依赖

按上面的操作把pip替换为国内镜像源后，激活虚拟环境，并安装需要的依赖包

执行命令：

# 进入stable-diffusion-webui的文件目录
cd stable-diffusion-webui

# 激活虚拟环境
conda activate sd

# 安装所需依赖
pip3 install -r requirements_versions.txt

这一步如果没任何问题，安装过程算是有惊无险完成了一半。如果有问题，请自行百度谷歌搜索解决，欢迎留言遇到的问题和解法

F.模型安装

官方模型下载（checkpoint模型）

下载地址：https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original

下载 sd-v1-4.ckpt 或者 sd-v1-4-full-ema.ckpt。

LoRA模型

这个应该是大家最喜欢的模型了，懂的都懂。。。

下载地址：https://civitai.com/models/6424/chilloutmix

右上角Download下载，其他模型大家可自行在这个网站上探索，非常的多，这里推荐几个热门的:

korean-doll-likeness

安装模型

• 对于checkpoint模型，请移动到stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion⽬录下
• 对于LoRA模型，请移动到stable-diffusion-webui/models/Lora目录下
• 其他模型按对应的类型移到对应的目录下

G.运行项目

1.跳过GPU检测

前面说了，咱们用的是老Mac本了，Intel芯片，显卡也用不了。只能用CPU进行计算，跳过GPU的配置如下：

执行命令：

# 打开配置文件
vim ~/.bash_profile

# 把下面两行拷贝进去，保存后source命令使其生效
export COMMANDLINE_ARGS="--lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test"
export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1

2.项目代码修改

因为网络访问的问题，我们需要将代码里有些地方进行修改。修改如下：

修改lanuch.py文件

• 修改def prepare_environment()方法下的两处位置

1. torch_command中修改torch==1.13.1 torchvision==0.14.1把原有的版本号数字后面的其他内容去掉
2. 该方法下所有https://github.com开头的链接，前面都加上https://ghproxy.com/这样链接就变成如下格式了：https://ghproxy.com/https://github.com/

如图所示

3.运行项目

上面我们使用conda进入了虚拟环境，然后再运行项目即可，执行命令：

# 激活虚拟环境sd
conda activate sd 

# 进入到stable-diffusion-webui目录下
cd stable-diffusion-webui

# 运行项目
python launch.py

这一步如果人品好的话，第一次就能全部正常运行完，运行完之后，出现http://127.0.0.1:7860字样说明运行成功了，浏览器打开这个地址就能开始愉快地玩耍了，玩耍方式自行探索哦~

教程所使用壁纸有喜欢的自取：