What is Mochi Diffusion?
Mochi Diffusion は、 Stable Diffusion のパワーを、あなたの Apple Silicon Mac に直接もたらします。ウェブインターフェースやリソースを大量に消費する仮想環境に頼る代わりに、 Mochi Diffusion は Apple の Core ML フレームワークを活用し、最適化されたパフォーマンスと効率を実現します。これにより、高品質な画像をローカルで、プライベートに、そして大幅に少ないメモリ消費で生成できます。 macOS 上で Stable Diffusion を高速、ネイティブ、かつオフラインで使用したいなら、 Mochi Diffusion が最適解です。
主な機能：
Core ML でパフォーマンスを最大化： Apple Silicon チップの Neural Engine を最大限に活用するため、 Apple の Core ML 実装の Stable Diffusion を利用します。これにより、画像生成速度が向上し、メモリフットプリントが最小限に抑えられます（Neural Engine 使用時は約 150MB 程度）。
画像をオフラインで生成： 画像を完全にオフラインで作成し、データのプライバシーとセキュリティを確保します。最初のモデルセットアップ後は、インターネット接続は不要です。
複数の生成技術をサポート： 基本的なテキストからの画像生成に加え、 Mochi Diffusion は以下をサポートします：
Image-to-Image (img2img)： 既存の画像に基づいて画像を生成します。
ControlNet： ControlNet モデルを使用して、画像生成を正確にコントロールします。
画像にメタデータを埋め込む： 生成された画像の EXIF メタデータ内にプロンプト情報を自動的に保存します。このデータは macOS Finder の「情報を見る」ウィンドウで直接確認できます。
RealESRGAN で画像をアップスケール： 統合された RealESRGAN アップスケーリング技術を使用して、生成された画像をより高い解像度に変換します。
自動画像管理： 内蔵の自動保存および復元機能を利用して、生成された画像ファイルをシームレスに管理します。
カスタムモデルでカスタマイズ： 独自のカスタム Stable Diffusion Core ML モデルを簡単に統合できます。 Mochi Diffusion は、適切に変換されたモデルでシームレスに動作するように設計されており、pickle化されたモデルの一般的な落とし穴を回避します。
ネイティブ macOS 体験： SwiftUI で構築された Mochi Diffusion は、真のネイティブ macOS 体験を提供し、オペレーティングシステムのルックアンドフィールとシームレスに統合されます。
ユースケース：
迅速なプロトタイピング： クラウドサービスに頼ったり、リモート処理を待つことなく、画像コンセプトを迅速に反復処理できます。さまざまなプロンプトと設定を試して、創造的なビジョンをリアルタイムで洗練します。例：UX デザイナーは、スケッチ (img2img) と説明的なプロンプトに基づいて、UI 要素の複数のバリエーションをすばやく生成できます。
オフライン画像作成： インターネット接続が制限されている、またはまったくない環境で、アートワークやビジュアルアセットを生成します。例：旅行中のデジタルアーティストは、飛行機内や遠隔地で作業を続けることができます。
ControlNet の微調整： ControlNet を使用して、特定の芸術的または技術的な目的のために画像生成を正確に誘導します。例：建築家は、詳細なフロアプラン (ControlNet) と、目的のスタイルを説明するテキストプロンプトに基づいて、建物デザインのバリエーションを生成できます。
技術的な詳細：
計算ユニットのオプション：
CPU & Neural Engine： 生成速度とメモリ使用量の最適なバランスを提供します。ほとんどのユーザーに推奨されます。
CPU & GPU： M1 Max、Ultra 以降のチップでは高速になる可能性がありますが、より多くのメモリを消費します。
モデルの互換性：
split_einsumバージョン： Neural Engine を含むすべての計算ユニットオプションと互換性があります。originalバージョン： 「CPU & GPU」計算ユニットオプションとのみ互換性があります。モデル管理：
デフォルトのモデルフォルダー：
~/MochiDiffusion/models/(設定でカスタマイズ可能)。各モデルに対して
modelsディレクトリ内にサブフォルダーを作成し、そのサブフォルダー内に変換された Core ML モデルファイルを配置します（提供されている情報のディレクトリ構造の例を参照してください）。初回モデル使用時： モデルを初めて使用するとき、 Neural Engine はキャッシュされたバージョンをコンパイルするのに最大 2 分かかる場合があります。そのモデルを使用した後続の生成は、大幅に高速化されます。
結論：
Mochi Diffusion は、Apple Silicon Mac 上で Stable Diffusion の可能性を最大限に引き出すことを可能にします。比類のないパフォーマンス、オフライン機能、ネイティブ macOS 体験を提供し、開発者、アーティスト、そして強力で効率的な画像生成ツールを求めるすべての人にとって理想的なソリューションです。
More information on Mochi Diffusion
Launched
2023
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Mochi Diffusion was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-04-22.
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