What is Mochi Diffusion?
Mochi Diffusion 將 Stable Diffusion 的強大功能直接帶到您的 Apple Silicon Mac 上。Mochi Diffusion 並非依賴網路介面或耗費資源的虛擬環境，而是利用 Apple 的 Core ML 框架來優化效能和效率。這讓您能夠在本地、私密地產生高品質的影像，並大幅降低記憶體消耗。如果您正在尋找一個快速、原生且離線的 macOS 上的 Stable Diffusion 解決方案，Mochi Diffusion 就是您的最佳選擇。
主要功能：
透過 Core ML 最大化效能： 使用 Apple 的 Stable Diffusion Core ML 實作，充分利用 Apple Silicon 晶片上的神經網路引擎。這能帶來快速的影像生成速度和最小的記憶體佔用（使用神經網路引擎時低至約 150MB）。
離線產生影像： 完全離線創建影像，確保您的資料保持私密和安全。在初始模型設定後，無需網路連線。
支援多種生成技術： 除了基本的文字轉影像之外，Mochi Diffusion 還支援：
影像轉影像 (img2img)： 根據現有影像產生影像。
ControlNet： 使用 ControlNet 模型精確控制影像生成。
在影像中嵌入 Metadata： 自動將提示資訊儲存在產生的影像的 EXIF Metadata 中。可以直接在 macOS Finder 的「取得資訊」視窗中查看此資料。
使用 RealESRGAN 放大影像： 使用集成的 RealESRGAN 放大技術，將您產生的影像轉換為更高的解析度。
自動影像管理： 受益於內建的自動儲存和還原功能，無縫管理產生的影像檔案。
使用您的模型進行客製化： 輕鬆整合您自己的客製化 Stable Diffusion Core ML 模型。Mochi Diffusion 旨在與正確轉換的模型無縫協作，避免 pickled 模型的常見問題。
原生 macOS 體驗： Mochi Diffusion 使用 SwiftUI 構建，提供真正的原生 macOS 體驗，與作業系統的外觀和風格無縫整合。
使用案例：
快速原型設計： 無需依賴雲端服務或等待遠端處理，即可快速迭代影像概念。嘗試不同的提示和設定，以即時完善您的創意願景。範例：UX 設計師可以根據草圖 (img2img) 和描述性提示，快速產生 UI 元素的多個變體。
離線影像創建： 在網路連線受限或沒有網路連線的環境中產生藝術作品或視覺素材。範例：一位旅行的數位藝術家可以在飛機上或偏遠地區繼續他們的工作。
ControlNet 微調： 使用 ControlNet 精確地引導影像生成，以用於特定的藝術或技術目的。範例：建築師可以根據詳細的平面圖 (ControlNet) 和描述所需風格的文字提示，產生建築設計的變體。
技術細節：
運算單元選項：
CPU & 神經網路引擎： 在生成速度和記憶體使用量之間提供最佳平衡。推薦給大多數使用者。
CPU & GPU： 在 M1 Max、Ultra 和更高版本的晶片上可能更快，但會消耗更多記憶體。
模型相容性：
split_einsum版本： 與所有運算單元選項相容，包括神經網路引擎。original版本： 僅與 "CPU & GPU" 運算單元選項相容。模型管理：
預設模型資料夾：
~/MochiDiffusion/models/（可在「設定」中自訂）。在
models目錄中為每個模型建立一個子資料夾，並將轉換後的 Core ML 模型檔案放置在該子資料夾中。（請參閱提供的資訊中的範例目錄結構）。首次使用模型： 首次使用模型時，神經網路引擎可能需要長達 2 分鐘的時間來編譯快取的版本。後續使用該模型進行生成將會顯著加快。
結論：
Mochi Diffusion 使您能夠在 Apple Silicon Mac 上充分利用 Stable Diffusion 的潛力。它提供無與倫比的效能、離線功能和原生 macOS 體驗，使其成為開發人員、藝術家以及任何尋求強大而高效的影像生成工具的理想解決方案。
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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