Stable Diffusion with Core ML 模型部署教程

ml-stable-diffusionStable Diffusion with Core ML on Apple Silicon项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-stable-diffusion

1. 项目目录结构及介绍

在 apple/ml-stable-diffusion 开源项目中，目录结构大致如下：

├── README.md       // 主要的项目说明文件
├── scripts         // 包含用于转换模型到Core ML格式的脚本
│   └── convert_model.py // 将Hugging Face模型转换为Core ML模型的Python脚本
├── swift-coreml-diffusers // 使用Swift进行Core ML推理的示例代码
│   ├── CoreMLModel // 存放转换后的Core ML模型
│   ├── Sources     // Swift项目的源代码
│   │   └── Main.swift // 项目的主要入口文件
│   └── Package.swift // Swift包的描述文件
└── ...              // 其他资源文件和文档

这个项目提供了一个将Hugging Face的Stable Diffusion模型转换为Core ML格式的工具，并提供了基于Swift的示例代码，方便在Apple硬件上本地运行模型。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 swift-coreml-diffusers/Sources/Main.swift。这是一个简单的Swift应用程序，它加载预训练的Core ML模型并使用提供的文本提示执行稳定扩散图像生成。

主要代码逻辑包括以下步骤：

1. 加载预先转换好的Core ML模型。
2. 提供输入参数（如文本提示、计算单元选择等）。
3. 调用模型进行推理。
4. 处理结果并保存或显示生成的图像。

你可以使用Xcode打开此项目，编译并运行以体验Stable Diffusion的本地推理。

3. 项目的配置文件介绍

该项目没有标准的配置文件，但模型的转换和推理依赖于命令行参数。在转换模型时，可以使用 scripts/convert_model.py 脚本，并通过Python的argparse库传递配置选项，例如模型版本、输出路径和随机种子。例如：

python scripts/convert_model.py --model-version <hub-id> --output-path <path-to-output>

在运行Swift应用时，可以通过命令行参数来调整模型行为，例如：

./run.sh --prompt "<text-prompt>" --compute-unit ALL --output <output-image-file> --seed <random-seed>

这些参数可以在Swift代码中的Main.swift中找到对应的处理逻辑，可以根据需求修改以适应你的应用场景。

通过以上内容，你应该对apple/ml-stable-diffusion项目有了基本了解，可以开始尝试将Stable Diffusion模型部署到你的Apple设备上进行本地推理。如有任何疑问或需要更详细的帮助，请查阅项目官方文档或直接查看源码。

ml-stable-diffusionStable Diffusion with Core ML on Apple Silicon项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/ml-stable-diffusion