[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-MochiDiffusion--MochiDiffusion":3,"tool-MochiDiffusion--MochiDiffusion":64},[4,17,26,40,48,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,2,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":23,"last_commit_at":32,"category_tags":33,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,34,35,36,15,37,38,13,39],"数据工具","视频","插件","其他","语言模型","音频",{"id":41,"name":42,"github_repo":43,"description_zh":44,"stars":45,"difficulty_score":10,"last_commit_at":46,"category_tags":47,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,38,37],{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":10,"last_commit_at":54,"category_tags":55,"status":16},519,"PaddleOCR","PaddlePaddle\u002FPaddleOCR","PaddleOCR 是一款基于百度飞桨框架开发的高性能开源光学字符识别工具包。它的核心能力是将图片、PDF 等文档中的文字提取出来，转换成计算机可读取的结构化数据，让机器真正“看懂”图文内容。\n\n面对海量纸质或电子文档，PaddleOCR 解决了人工录入效率低、数字化成本高的问题。尤其在人工智能领域，它扮演着连接图像与大型语言模型（LLM）的桥梁角色，能将视觉信息直接转化为文本输入，助力智能问答、文档分析等应用场景落地。\n\nPaddleOCR 适合开发者、算法研究人员以及有文档自动化需求的普通用户。其技术优势十分明显：不仅支持全球 100 多种语言的识别，还能在 Windows、Linux、macOS 等多个系统上运行，并灵活适配 CPU、GPU、NPU 等各类硬件。作为一个轻量级且社区活跃的开源项目，PaddleOCR 既能满足快速集成的需求，也能支撑前沿的视觉语言研究，是处理文字识别任务的理想选择。",74939,"2026-04-05T23:16:38",[38,14,13,37],{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":23,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},2471,"tesseract","tesseract-ocr\u002Ftesseract","Tesseract 是一款历史悠久且备受推崇的开源光学字符识别（OCR）引擎，最初由惠普实验室开发，后由 Google 维护，目前由全球社区共同贡献。它的核心功能是将图片中的文字转化为可编辑、可搜索的文本数据，有效解决了从扫描件、照片或 PDF 文档中提取文字信息的难题，是数字化归档和信息自动化的重要基础工具。\n\n在技术层面，Tesseract 展现了强大的适应能力。从版本 4 开始，它引入了基于长短期记忆网络（LSTM）的神经网络 OCR 引擎，显著提升了行识别的准确率；同时，为了兼顾旧有需求，它依然支持传统的字符模式识别引擎。Tesseract 原生支持 UTF-8 编码，开箱即用即可识别超过 100 种语言，并兼容 PNG、JPEG、TIFF 等多种常见图像格式。输出方面，它灵活支持纯文本、hOCR、PDF、TSV 等多种格式，方便后续数据处理。\n\nTesseract 主要面向开发者、研究人员以及需要构建文档处理流程的企业用户。由于它本身是一个命令行工具和库（libtesseract），不包含图形用户界面（GUI），因此最适合具备一定编程能力的技术人员集成到自动化脚本或应用程序中",73286,"2026-04-03T01:56:45",[13,14],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":67,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":79,"owner_twitter":79,"owner_website":79,"owner_url":80,"languages":81,"stars":94,"forks":95,"last_commit_at":96,"license":97,"difficulty_score":23,"env_os":98,"env_gpu":99,"env_ram":100,"env_deps":101,"category_tags":108,"github_topics":109,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":119,"updated_at":120,"faqs":121,"releases":150},2984,"MochiDiffusion\u002FMochiDiffusion","MochiDiffusion","Run Stable Diffusion on Mac natively","MochiDiffusion 是一款专为 Mac 用户打造的本地 AI 绘图应用，让你无需联网即可在苹果电脑上直接运行 Stable Diffusion 和 FLUX.2 Klein 模型。它主要解决了传统 AI 绘图工具依赖云端服务、隐私难以保障以及在非 Windows 平台上部署困难的问题，实现了完全离线、安全高效的图像生成体验。\n\n这款软件非常适合设计师、创意工作者以及注重隐私的普通用户。即使没有深厚的编程背景，也能通过其原生的 macOS 界面轻松上手，利用文字描述或参考图片（Image2Image）快速创作艺术作品，甚至支持 ControlNet 进行更精准的构图控制。\n\nMochiDiffusion 的核心亮点在于深度适配苹果 Silicon 芯片。它利用 Apple Core ML 技术和神经网络引擎（Neural Engine），将内存占用压缩至约 150MB，同时在保持极速生成的前提下大幅降低硬件门槛。此外，生成的图片会自动将提示词写入 EXIF 元数据，方便后续管理与回溯。无论是使用社区共享的模型还是自定义转换的 Core ML 模型，MochiDiffusion ","MochiDiffusion 是一款专为 Mac 用户打造的本地 AI 绘图应用，让你无需联网即可在苹果电脑上直接运行 Stable Diffusion 和 FLUX.2 Klein 模型。它主要解决了传统 AI 绘图工具依赖云端服务、隐私难以保障以及在非 Windows 平台上部署困难的问题，实现了完全离线、安全高效的图像生成体验。\n\n这款软件非常适合设计师、创意工作者以及注重隐私的普通用户。即使没有深厚的编程背景，也能通过其原生的 macOS 界面轻松上手，利用文字描述或参考图片（Image2Image）快速创作艺术作品，甚至支持 ControlNet 进行更精准的构图控制。\n\nMochiDiffusion 的核心亮点在于深度适配苹果 Silicon 芯片。它利用 Apple Core ML 技术和神经网络引擎（Neural Engine），将内存占用压缩至约 150MB，同时在保持极速生成的前提下大幅降低硬件门槛。此外，生成的图片会自动将提示词写入 EXIF 元数据，方便后续管理与回溯。无论是使用社区共享的模型还是自定义转换的 Core ML 模型，MochiDiffusion 都能提供流畅、原生且无pickle 安全风险的绘图体验，是 Mac 用户探索本地 AI 创作的得力助手。","\u003Cp 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efficient (~150MB with Neural Engine)\n- Runs well on all Apple Silicon Macs by fully utilizing Neural Engine\n- Generate images locally and completely offline\n- Generate images based on an existing image (commonly known as Image2Image)\n- Generate images using ControlNet\n- Generated images are saved with prompt info inside EXIF metadata (view in Finder's Get Info window)\n- Built-in gallery with import\u002Fsave\u002Fsync support\n- Use custom Stable Diffusion Core ML models\n- No worries about pickled models\n- macOS native app using SwiftUI\n- [Iris](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fantirez\u002Firis.c) FLUX.2 (Klein) pipeline support\n\n## Downloads\n\n[Latest version](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Freleases)\n\n[Community models](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fcoreml-community#models)\n\n[ControlNet models](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fcoreml-community\u002FControlNet-Models-For-Core-ML\u002Ftree\u002Fmain\u002FCN)\n\n[Stable Diffusion 1.5 with ControlNet](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fcoreml-community\u002Fcoreml-stable-diffusion-v1-5_cn\u002Ftree\u002Fmain\u002Fsplit_einsum)\n\n[FLUX.2-klein-4B (distilled)](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fblack-forest-labs\u002FFLUX.2-klein-4B)\n\n[FLUX.2-klein-9B (distilled)](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fblack-forest-labs\u002FFLUX.2-klein-9B)\n\nWhen using a model for the very first time, it may take up to 2 minutes for the Neural Engine to compile a cached version. Afterwards, subsequent generations will be much faster.\n\n## Compute Unit\n\n- `CPU & Neural Engine` provides a good balance between speed and low memory usage\n- `CPU & GPU` may be faster on M1 Max, Ultra and later but will use more memory\n\nDepending on the option chosen, you will need to use the correct model version (see Models section for details).\n\n## Models\n\nYou will need Core ML Stable Diffusion or FLUX.2 Klein models in order to use Mochi Diffusion.\n\n### Core ML Stable Diffusion\n\n1. [Convert](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fwiki\u002FHow-to-convert-Stable-Diffusion-models-to-Core-ML) or download Core ML models\n    - `split_einsum` version is compatible with all compute unit options including Neural Engine\n    - `original` version is only compatible with `CPU & GPU` option\n2. By default, the app's model folder will be created under your home directory. This location can be customized under Settings\n3. In the model folder, create a new folder with the name you'd like displayed in the app then move or extract the converted models here\n4. Your directory structure should look like this:\n```\n\u003CHome Directory>\u002F\n└── MochiDiffusion\u002F\n    └── models\u002F\n        ├── stable-diffusion-2-1_split-einsum_compiled\u002F\n        │   ├── merges.txt\n        │   ├── TextEncoder.mlmodelc\n        │   ├── Unet.mlmodelc\n        │   ├── VAEDecoder.mlmodelc\n        │   ├── VAEEncoder.mlmodelc\n        │   └── vocab.json\n        ├── ...\n        └── ...\n```\n\n### FLUX.2 Klein\n\nNo conversion is required for FLUX.2 Klein models.\n\n1. Download the text_encode, tokenizer, transformer, and vae for a FLUX.2 Klein model from the [Downloads](#downloads) links above (or use [`download_model.sh`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fantirez\u002Firis.c\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdownload_model.sh))\n2. Place in MochiDiffusion's model folder\n3. Your directory structure should look like this:\n```\n\u003CHome Directory>\u002F\n└── MochiDiffusion\u002F\n    └── models\u002F\n        ├── flux-klein-4b\u002F\n        │   ├── text_encoder\u002F\n        │   ├── tokenizer\u002F\n        │   ├── transformer\u002F\n        │   └── vae\u002F\n        ├── ...\n        └── ...        \n```\n(see [iris.c issue #12](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fantirez\u002Firis.c\u002Fissues\u002F12)) for specific guidance for flux-klein-4b)\n\n## Compatibility\n\n- Apple Silicon (M1 and later)\n- macOS 15.6 and later\n- Xcode 26.0 or later (to build)\n\n## Privacy\n\nAll generation happens locally and absolutely nothing is sent to the cloud.\n\n## Contributing\n\nMochi Diffusion is always looking for contributions, whether it's through bug reports, code, or new translations.\n\n- If you find a bug, or would like to suggest a new feature or enhancement, try [searching for your problem first](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fissues) as it helps avoid duplicates. If you can't find your issue, feel free to [create a new issue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fissues\u002Fnew\u002Fchoose). Don't create an issue for your question as those are for bugs and feature requests only.\n\n- If you're looking to contribute code, feel free to [open a Pull Request](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fpulls). I recommend installing [swift-format](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fapple\u002Fswift-format#getting-swift-format) to catch lint issues.\n\n- If you'd like to translate Mochi Diffusion to your language, please visit the [project page on Crowdin](https:\u002F\u002Fcrowdin.com\u002Fproject\u002Fmochi-diffusion). You can create an account for free and start translating and\u002For approving.\n\n## Credits\n\n- [Apple's Core ML Stable Diffusion implementation](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fapple\u002Fml-stable-diffusion)\n- [iris.c](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fantirez\u002Firis.c)\n- [Hugging Face's Swift UI sample implementation](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuggingface\u002Fswift-coreml-diffusers)\n- App Icon by [Zabriskije](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FZabriskije)\n","\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg height=\"256\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMochiDiffusion_MochiDiffusion_readme_b876ad6667d6.png\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch1 align=\"center\">Mochi Diffusion\u003C\u002Fh1>\n\n\u003Cp align=\"center\">在 Mac 上原生运行 Stable Diffusion 和 FLUX.2 Klein\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fblob\u002Fmain\u002FREADME.md\">英语\u003C\u002Fa>,\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fblob\u002Fmain\u002FREADME.ko.md\">한국어\u003C\u002Fa>,\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fblob\u002Fmain\u002FREADME.zh-Hans.md\">中文\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Ca title=\"Discord\" target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002Fx2kartzxGv\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fdiscord\u002F1068185566782423092?color=blueviolet&label=discord\">\u003C\u002Fa>\n\u003Ca title=\"Crowdin\" target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Fcrowdin.com\u002Fproject\u002Fmochi-diffusion\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fbadges.crowdin.net\u002Fmochi-diffusion\u002Flocalized.svg\">\u003C\u002Fa>\n\u003Ca title=\"License\" target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fblob\u002Fmain\u002FLICENSE\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flicense\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion?color=blue\">\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n![截图](.github\u002Fimages\u002Fscreenshot.png)\n\n## 功能特性\n\n- 基于 Apple 的 Core ML Stable Diffusion 实现（[GitHub 仓库](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fapple\u002Fml-stable-diffusion)），可在搭载 Apple Silicon 芯片的 Mac 上获得极致性能与速度，同时降低内存占用。\n- 极其快速且内存高效（使用 Neural Engine 时仅约 150MB）。\n- 充分利用 Neural Engine，在所有 Apple Silicon Mac 上流畅运行。\n- 完全离线、本地生成图像。\n- 支持基于现有图像生成新图像（即 Image2Image）。\n- 支持使用 ControlNet 进行图像生成。\n- 生成的图像会将提示词信息保存至 EXIF 元数据中，可在 Finder 的“获取信息”窗口中查看。\n- 内置图库，支持导入、保存和同步功能。\n- 可使用自定义的 Stable Diffusion Core ML 模型。\n- 无需担心模型被封存的问题。\n- 原生 macOS 应用，采用 SwiftUI 开发。\n- 支持 [Iris](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fantirez\u002Firis.c) FLUX.2 (Klein) 流水线。\n\n## 下载\n\n[最新版本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Freleases)\n\n[社区模型](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fcoreml-community#models)\n\n[ControlNet 模型](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fcoreml-community\u002FControlNet-Models-For-Core-ML\u002Ftree\u002Fmain\u002FCN)\n\n[带有 ControlNet 的 Stable Diffusion 1.5](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fcoreml-community\u002Fcoreml-stable-diffusion-v1-5_cn\u002Ftree\u002Fmain\u002Fsplit_einsum)\n\n[FLUX.2-klein-4B（蒸馏版）](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fblack-forest-labs\u002FFLUX.2-klein-4B)\n\n[FLUX.2-klein-9B（蒸馏版）](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fblack-forest-labs\u002FFLUX.2-klein-9B)\n\n首次使用某个模型时，Neural Engine 可能需要最多 2 分钟来编译并缓存版本。之后的生成过程将会显著加快。\n\n## 计算单元选择\n\n- `CPU & Neural Engine`：在速度与低内存占用之间取得良好平衡。\n- `CPU & GPU`：在 M1 Max、Ultra 及更新型号上可能更快，但会消耗更多内存。\n\n根据所选选项，您需要使用相应的模型版本（详情请参阅“模型”部分）。\n\n## 模型\n\n要使用 Mochi Diffusion，您需要 Core ML 格式的 Stable Diffusion 或 FLUX.2 Klein 模型。\n\n### Core ML Stable Diffusion\n\n1. 将 Stable Diffusion 模型转换为 Core ML 格式，或直接下载 Core ML 模型：\n   - `split_einsum` 版本兼容所有计算单元选项，包括 Neural Engine。\n   - `original` 版本仅兼容 `CPU & GPU` 选项。\n2. 默认情况下，应用的模型文件夹会创建在您的主目录下。您可以在设置中自定义该路径。\n3. 在模型文件夹中，创建一个以您希望在应用中显示的名称命名的新文件夹，并将转换后的模型移入或解压至此。\n4. 您的目录结构应如下所示：\n```\n\u003C主目录>\u002F\n└── MochiDiffusion\u002F\n    └── models\u002F\n        ├── stable-diffusion-2-1_split-einsum_compiled\u002F\n        │   ├── merges.txt\n        │   ├── TextEncoder.mlmodelc\n        │   ├── Unet.mlmodelc\n        │   ├── VAEDecoder.mlmodelc\n        │   ├── VAEEncoder.mlmodelc\n        │   └── vocab.json\n        ├── ...\n        └── ...\n```\n\n### FLUX.2 Klein\n\nFLUX.2 Klein 模型无需转换。\n\n1. 从上述“下载”链接中下载 FLUX.2 Klein 模型所需的 text_encoder、tokenizer、transformer 和 vae 文件（或使用 [`download_model.sh`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fantirez\u002Firis.c\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdownload_model.sh) 脚本）。\n2. 将这些文件放入 MochiDiffusion 的模型文件夹中。\n3. 您的目录结构应如下所示：\n```\n\u003C主目录>\u002F\n└── MochiDiffusion\u002F\n    └── models\u002F\n        ├── flux-klein-4b\u002F\n        │   ├── text_encoder\u002F\n        │   ├── tokenizer\u002F\n        │   ├── transformer\u002F\n        │   └── vae\u002F\n        ├── ...\n        └── ...        \n```\n（有关 flux-klein-4b 的具体指导，请参阅 [iris.c 问题 #12](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fantirez\u002Firis.c\u002Fissues\u002F12)）\n\n## 兼容性\n\n- Apple Silicon（M1 及以上）\n- macOS 15.6 及更高版本\n- Xcode 26.0 或更高版本（用于构建）\n\n## 隐私\n\n所有生成过程均在本地完成，绝不会将任何数据发送到云端。\n\n## 贡献\n\nMochi Diffusion 随时欢迎各类贡献，无论是漏洞报告、代码编写还是新增翻译。\n\n- 如果您发现了 bug，或者希望提出新功能或改进建议，请先尝试 [搜索相关问题](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fissues)，以避免重复提交。如果未找到相关问题，您可以随时 [创建新问题](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fissues\u002Fnew\u002Fchoose)。请勿就个人疑问创建问题，此类问题仅用于报告 bug 和请求功能。\n\n- 如果您希望贡献代码，欢迎随时 [打开 Pull Request](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fpulls)。建议安装 [swift-format](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fapple\u002Fswift-format#getting-swift-format)，以便及时发现并修复代码中的潜在问题。\n\n- 如果您希望将 Mochi Diffusion 翻译成您的语言，请访问 [Crowdin 项目页面](https:\u002F\u002Fcrowdin.com\u002Fproject\u002Fmochi-diffusion)。您可以免费注册账号，开始翻译和\u002F或审核工作。\n\n## 致谢\n\n- [Apple 的 Core ML Stable Diffusion 实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fapple\u002Fml-stable-diffusion)\n- [iris.c](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fantirez\u002Firis.c)\n- [Hugging Face 的 Swift UI 示例实现](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuggingface\u002Fswift-coreml-diffusers)\n- 应用图标由 [Zabriskije](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FZabriskije) 设计","# MochiDiffusion 快速上手指南\n\nMochiDiffusion 是一款专为 Apple Silicon Mac 设计的原生应用，利用 Core ML 和神经网络引擎（Neural Engine）在本地离线运行 Stable Diffusion 和 FLUX.2 Klein 模型，具有极高的速度和内存效率。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的设备满足以下要求：\n\n*   **硬件**：Apple Silicon 芯片 Mac（M1、M2、M3 系列及后续版本）。\n*   **操作系统**：macOS 15.6 或更高版本。\n*   **网络**：首次下载模型需要网络连接，生成过程完全离线。\n*   **构建依赖（仅源码编译时需要）**：Xcode 26.0 或更高版本。\n\n> **注意**：普通用户建议直接下载预编译的应用程序，无需安装 Xcode 或配置 Python 环境。\n\n## 安装步骤\n\n### 方式一：下载预编译应用（推荐）\n\n1.  访问 [GitHub Releases 页面](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Freleases) 下载最新版本的 `.dmg` 文件。\n2.  打开下载的 `.dmg` 文件，将 `Mochi Diffusion` 图标拖入 `Applications` 文件夹。\n3.  在启动台或应用程序文件夹中打开应用。\n    *   *若出现“无法打开”提示，请在“系统设置” > “隐私与安全性”中点击“仍要打开”。*\n\n### 方式二：源码编译（开发者）\n\n如果您需要自定义构建，请使用以下命令：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion.git\ncd MochiDiffusion\n# 使用 Xcode 打开项目并构建\nopen MochiDiffusion.xcodeproj\n```\n\n## 基本使用\n\n### 1. 准备模型\n\nMochiDiffusion 不支持原始的 PyTorch (`.ckpt` \u002F `.safetensors`) 模型，必须使用 **Core ML** 格式或特定的 **FLUX.2 Klein** 结构。\n\n#### 方案 A：使用 Stable Diffusion (Core ML)\n您可以从社区下载已转换好的模型，或自行转换。\n\n*   **下载链接**：[Hugging Face Core ML Community Models](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fcoreml-community#models)\n*   **目录结构示例**：\n    在您的用户主目录下创建文件夹，结构如下：\n    ```text\n    ~\u002FMochiDiffusion\u002Fmodels\u002Fstable-diffusion-2-1_split-einsum_compiled\u002F\n    ├── merges.txt\n    ├── TextEncoder.mlmodelc\n    ├── Unet.mlmodelc\n    ├── VAEDecoder.mlmodelc\n    ├── VAEEncoder.mlmodelc\n    └── vocab.json\n    ```\n    > **提示**：请选择文件名包含 `split_einsum` 的模型版本，以兼容“CPU & Neural Engine\"模式，获得最佳性能。\n\n#### 方案 B：使用 FLUX.2 Klein\nFLUX.2 模型无需转换，但需按特定目录存放。\n\n*   **下载链接**：\n    *   [FLUX.2-klein-4B](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fblack-forest-labs\u002FFLUX.2-klein-4B)\n    *   [FLUX.2-klein-9B](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fblack-forest-labs\u002FFLUX.2-klein-9B)\n*   **目录结构示例**：\n    ```text\n    ~\u002FMochiDiffusion\u002Fmodels\u002Fflux-klein-4b\u002F\n    ├── text_encoder\u002F\n    ├── tokenizer\u002F\n    ├── transformer\u002F\n    └── vae\u002F\n    ```\n    *注：可通过运行 [`download_model.sh`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fantirez\u002Firis.c\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdownload_model.sh) 脚本自动下载并整理文件。*\n\n### 2. 配置计算单元\n\n启动应用后，根据您的需求选择计算模式（在设置或生成界面选择）：\n\n*   **CPU & Neural Engine**：推荐选项。速度与内存占用平衡最佳，适用于所有 Apple Silicon 机型。\n*   **CPU & GPU**：在 M1 Max\u002FUltra 等高端机型上可能更快，但内存占用较高。需配合 `original` 版本的 Core ML 模型使用。\n\n### 3. 生成图像\n\n1.  打开 Mochi Diffusion 应用。\n2.  在模型列表中选择您刚才放入 `~\u002FMochiDiffusion\u002Fmodels\u002F` 目录下的模型文件夹。\n3.  在提示词框（Prompt）中输入英文描述（例如：`a cyberpunk cat in neon city`）。\n4.  点击生成按钮。\n    *   **首次运行提示**：第一次使用某模型时，神经网络引擎可能需要长达 2 分钟进行缓存编译，请耐心等待。后续生成将非常迅速。\n5.  生成的图片将自动保存至内置画廊，且提示词信息已嵌入 EXIF 元数据中（可在 Finder“显示简介”中查看）。\n\n### 4. 进阶功能\n\n*   **图生图 (Image2Image)**：导入现有图片作为底图进行重绘。\n*   **ControlNet**：加载对应的 ControlNet Core ML 模型以实现姿态、边缘等控制。\n*   **自定义模型路径**：可在应用设置中修改默认的模型存储目录。","一位独立游戏开发者需要在 MacBook Pro 上快速生成大量风格统一的 2D 资产素材，且因项目保密要求严禁上传任何设计草图至云端。\n\n### 没有 MochiDiffusion 时\n- **依赖昂贵硬件或云端**：本地 Mac 无法高效运行 Stable Diffusion，被迫租用昂贵的云端 GPU 实例或购置专用 Windows 主机。\n- **数据泄露风险高**：将未公开的游戏概念图上传至在线生成平台进行“图生图”操作，存在核心创意被窃取或泄露的隐患。\n- **工作流割裂低效**：需要在浏览器、云端控制台和本地文件夹间反复切换，无法利用 macOS 原生特性管理素材，且生成图片丢失提示词元数据。\n- **内存占用过大**：传统部署方式极易占满系统内存，导致同时开启的设计软件（如 Photoshop）卡顿甚至崩溃。\n\n### 使用 MochiDiffusion 后\n- **原生离线极速生成**：直接调用 Apple Silicon 的神经网络引擎，在完全离线状态下实现秒级出图，无需任何网络依赖。\n- **核心资产绝对安全**：所有“图生图”与控制网（ControlNet）运算均在本地完成，确保设计草图永不离开设备，彻底消除泄露顾虑。\n- **无缝集成 macOS 生态**：作为原生 SwiftUI 应用，生成的图片自动嵌入提示词 EXIF 信息，可直接在访达中查看并通过内置画廊同步管理。\n- **极致资源优化**：仅需约 150MB 内存即可流畅运行，即使在进行复杂图像生成时，也能让设计师同时流畅运行其他创意软件。\n\nMochiDiffusion 让 Mac 用户得以在保障数据隐私的前提下，以极低的资源消耗享受原生加速的本地 AI 绘图能力。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMochiDiffusion_MochiDiffusion_143e22b6.png","Mochi Diffusion","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FMochiDiffusion_643ef9e7.png","",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion",[82,86,90],{"name":83,"color":84,"percentage":85},"Swift","#F05138",98.9,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"Shell","#89e051",1,{"name":91,"color":92,"percentage":93},"Objective-C","#438eff",0.1,7865,363,"2026-04-03T20:05:24","GPL-3.0","macOS","不需要独立显卡，但必须使用 Apple Silicon 芯片 (M1 及后续型号) 以利用 Neural Engine 或 GPU 加速；不支持 NVIDIA CUDA","极低内存需求，使用 Neural Engine 时约需 150MB",{"notes":102,"python":103,"dependencies":104},"1. 仅支持 Apple Silicon (M1\u002FM2\u002FM3 等) 芯片的 Mac，不支持 Intel Mac。2. 操作系统需为 macOS 15.6 及以上版本。3. 首次运行模型时，Neural Engine 可能需要长达 2 分钟进行编译缓存，后续生成速度将显著提升。4. 需下载特定的 Core ML 格式模型（Stable Diffusion）或 FLUX.2 Klein 模型文件至指定目录。5. 若选择 'CPU & GPU' 模式（可能在 M1 Max\u002FUltra 上更快），需使用 'original' 版本模型，且内存占用会更高；'split_einsum' 版本模型兼容所有计算单元包括 Neural Engine。","未说明 (原生 macOS SwiftUI 应用，非 Python 脚本)",[105,106,107],"Core ML","SwiftUI","iris.c (用于 FLUX.2 Klein 支持)",[14],[110,111,112,113,114,115,116,117,118],"apple","apple-silicon","macos","stable-diffusion","coreml","ane","neural-engine","swift","swiftui","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T08:09:10.106247",[122,127,132,137,142,146],{"id":123,"question_zh":124,"answer_zh":125,"source_url":126},13767,"在将 Stable Diffusion 模型转换为 Core ML 时遇到 'global_step key not found' 或函数缺失错误怎么办？","这通常是因为 Wiki 中提供的转换脚本版本与本地安装的 `diffusers` Python 包版本不匹配。解决方法有两种：\n1. 升级 `diffusers` 到最新版本（例如 0.17.1 或更高），确保与脚本兼容。\n2. 如果必须使用旧版本，需手动修改脚本：将第 21 行的导入函数从 `download_from_original_stable_diffusion_ckpt` 改为 `load_pipeline_from_original_stable_diffusion_ckpt`（具体名称视版本而定），并同步修改第 131 行的函数调用。\n建议创建一个全新的 miniconda 环境，安装 Apple 最新的 `ml-stable-diffusion` (1.0.0+)、`coremltools` (7.0b1+) 和 Hugging Face 的 `diffusers` (0.17.1+) 以确保兼容性。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fissues\u002F261",{"id":128,"question_zh":129,"answer_zh":130,"source_url":131},13768,"在进行 Diffusers 到 Core ML 的转换过程中因内存不足导致进程被杀死（'zsh killed python'）如何解决？","可以通过将原本的一条长命令拆分为多个步骤来降低峰值内存占用。请依次运行以下命令，每一步完成后等待文件写入完毕再进行下一步：\n1. 转换 VAE Decoder:\n`python -m python_coreml_stable_diffusion.torch2coreml --convert-vae-decoder --model-version \u003C你的模型文件夹名> --attention-implementation SPLIT_EINSUM -o \u003C输出文件名>`\n2. 转换 VAE Encoder:\n`python -m python_coreml_stable_diffusion.torch2coreml --convert-vae-encoder --model-version \u003C你的模型文件夹名> --attention-implementation SPLIT_EINSUM -o \u003C输出文件名>`\n3. 最后运行打包命令将它们合并。\n注意：观察输出文件夹，确认文件生成且不再变化后再执行下一条命令。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fissues\u002F217",{"id":133,"question_zh":134,"answer_zh":135,"source_url":136},13769,"为什么基于 Stable Diffusion 2.1 的模型生成的图片是全黑的，或者在使用 SPLIT_EINSUM 时一直加载不出图？","这是由于 SD 2.1 模型使用了 \"v_prediction\" 调度算法，而当前版本的 Mochi Diffusion 和 Apple Core ML 工具链对该算法的支持存在已知问题且尚未修复。目前官方建议暂时不要使用 SD 2.1 模型，转而使用兼容性更好的 SDXL 模型或 SD 1.x 系列模型。该问题主要源于底层框架限制，应用层面难以直接绕过。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fissues\u002F227",{"id":138,"question_zh":139,"answer_zh":140,"source_url":141},13770,"在 Intel 处理器的 Mac 上生成图片时报错 'Error computing NN outputs' 怎么办？","这是一个已知且无法在应用层面修复的问题。Apple 在最近版本的 macOS 中对 Core ML 进行了更改，导致 Intel 处理器的 Mac 普遍无法兼容 Mochi Diffusion。无论调整何种设置（包括计算单元设置），都无法解决此操作系统层面的不兼容问题。建议仅在 Apple Silicon (M1\u002FM2\u002FM3 等) 芯片的 Mac 上使用该软件。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fissues\u002F219",{"id":143,"question_zh":144,"answer_zh":145,"source_url":126},13771,"如何正确配置 Python 环境以成功进行模型转换？","为了确保模型转换脚本正常运行，强烈建议使用干净的 miniconda 环境，并安装经过验证兼容的特定版本组合。推荐的包版本如下：\n- Apple `ml-stable-diffusion`: 1.0.0 或更新版本\n- Apple `coremltools`: 7.0b1 或更新版本\n- Hugging Face `diffusers`: 0.17.1 或更新版本\n避免混用不同版本的库，这通常是导致 'key not found' 或其他属性错误的根本原因。",{"id":147,"question_zh":148,"answer_zh":149,"source_url":131},13772,"Wiki 中的转换脚本报错说找不到某个函数（如 download_from_original_stable_diffusion_ckpt）是什么原因？","这是因为 Hugging Face 的 `diffusers` 库在不同版本间更新了 API。Wiki 中的脚本可能是针对最新版（开发版）编写的，而你本地安装的是稳定版（如 v0.14.0），其中尚未包含该函数（该函数在 0.15.0+ 引入）。\n解决方案是升级本地的 diffusers 库：`pip install --upgrade diffusers`，或者下载与本地库版本匹配的旧版转换脚本进行修改使用。",[151,156,161,166,171,176,181,186,191,196,201,206,211,216,221,225,230,235,240,245],{"id":152,"version":153,"summary_zh":154,"released_at":155},72691,"v6.0","## 变更内容\n- 新增 FLUX.2 Klein 生成支持\n  - 支持 4B 和 9B 模型\n  - 固定为 4 步，忽略 CFG（指导尺度），不支持 ControlNet，也不支持负面提示\n  - “起始图像”被用作“输入图像”，因此起始图像强度不再起作用\n- 在侧边栏的生成选项中新增复制模型和尺寸的功能\n- 移除 ESRGAN 的“转换为高分辨率”超分功能\n- 移除不将图像保存到磁盘的选项\n\n### 内部重构\n- 将单体式控制流替换为明确的边界划分：`ConfigStore`、`GenerationController`、`GalleryController`、`GenerationService`，以及相应的仓库。\n- 新增核心抽象与类型：`GenerationRequest`、`GenerationResult`、`GenerationMetadata`、`GenerationPipeline`、`MochiModel`、`MochiModelConfig`、`GenerationCapabilities`、`MetadataField`。\n- 从 `ImageStore` 迁移到 `ImageGallery`，并废弃旧的 `ImageController` 和 `ImageGenerator` 架构。\n- 将生成编排迁移至基于 Actor 的队列\u002F服务模型，并采用流式快照\u002F结果。\n- 迁移至 Swift 6 的严格并发设置，并通过 `Sendable` 和 `nonisolated` 对类型和函数进行强化。\n- 继续推进观测机制的迁移，从 `@ObservedObject` 向 `@Observable` 以及环境注入的状态和服务转变。\n- 将文件系统监听重构为由 Actor 支持的 `FolderMonitorService`。\n- 标准化元数据管道（生成时字段与解析后呈现字段），以实现更清晰的导入导出行为。\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fcompare\u002Fv5.2...v6.0","2026-02-28T18:28:27",{"id":157,"version":158,"summary_zh":159,"released_at":160},72692,"v5.2","## 变更内容\n* @pravdomil 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fpull\u002F394 中更新了 README\n* @ZachNagengast 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fpull\u002F438 中添加了 SD3 流程\n* @jupdike 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fpull\u002F451 中实现了右键设置图片文件的 Finder 颜色标签，并以表情符号显示\n* @hoseins77 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fpull\u002F453 中添加了高级筛选文本框\n\n## 新贡献者\n* @pravdomil 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fpull\u002F394 中完成了首次贡献\n* @jupdike 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fpull\u002F451 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMochiDiffusion\u002FMochiDiffusion\u002Fcompare\u002Fv5.1...v5.2","2024-10-29T21:02:47",{"id":162,"version":163,"summary_zh":164,"released_at":165},72693,"v5.1","- 修复字符计数器，使其与当前选定的模型一致 (@gdbing)\n- 添加了在 Finder 中查看模型的按钮 (@alexey-detr)\n- 更新了项目官网网址","2024-03-16T01:30:06",{"id":167,"version":168,"summary_zh":169,"released_at":170},72694,"v5.0","- 新增调整检视器宽度的功能\n- 移除了设置窗口中不必要的“应用”按钮\n- 修复了在图库中添加或移除图片时出现的动画卡顿问题\n- 修复了图库偶尔会错误地按“最早到最晚”排序的问题\n- 修复了初始模型加载提示信息缺失本地化的问题\n- 更新了生成预览界面，并将其默认显示\n- 将系统要求更新为 macOS 14\n  - 使用 split-einsum v2 和 SDXL 模型需要 macOS 14 或更高版本\n- 性能整体提升","2024-01-25T20:50:46",{"id":172,"version":173,"summary_zh":174,"released_at":175},72695,"v4.7.1","- 修复了对使用小数逗号分隔符的国家\u002F地区使用滑块的问题（@haiodo）","2024-01-02T14:35:52",{"id":177,"version":178,"summary_zh":179,"released_at":180},72696,"v4.7","- 增加了图像准备好时发送通知的选项 (@mangoes-dev)\n- 增加了通过键盘输入更改滑块控件值的功能 (@gdbing)\n- 将快速查看快捷键更改为空格键（与 Finder 一致）\n- 将调度器的时间步长改为 Karras，适用于 SDXL 模型\n- 将最小步数选项改为 1 (@amikot)\n- 更新了翻译","2023-12-24T05:00:12",{"id":182,"version":183,"summary_zh":184,"released_at":185},72697,"v4.6","- 增加了图像、模型和ControlNet列表的自动刷新功能（@gdbing）\n- 增加了将图像加入队列的功能（@gdbing）\n- 增加了可将图库中的图像拖拽出来的功能（@gdbing）\n- 增加了通过拖拽图像来设置起始图像的功能（@gdbing）\n- 增加了根据输出图像尺寸自动调整输入图像大小的功能（@gdbing）\n- 增加了匈牙利语翻译（Janos Hunyadi）\n- 将ControlNet列表修改为仅显示与当前选定模型兼容的项（@gdbing）","2023-12-06T20:00:14",{"id":187,"version":188,"summary_zh":189,"released_at":190},72698,"v4.5","- 为正在生成的图片添加了剩余时间信息 (@hoseins77)\n- 修改了初始图像强度滑块的取值范围 (@gdbing)\n- 将设置中的放大镜按钮改为显示文件夹选择对话框 (@vzsg)\n- 更新了翻译","2023-11-08T19:21:05",{"id":192,"version":193,"summary_zh":194,"released_at":195},72699,"v4.4","- 修复了使用分块 U-Net 时无法正确选择模型的问题 (@vzsg)\n- 修复了文本输入框与图库之间键盘快捷键冲突的问题 (@hoseins77)\n- 将图库选择的键盘快捷键修改为不再需要按住 Command 键。","2023-10-09T17:02:57",{"id":197,"version":198,"summary_zh":199,"released_at":200},72700,"v4.3.1","![圆环](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgodly-devotion\u002FMochiDiffusion\u002Fassets\u002F1341760\u002Fd71e28e9-2b3f-4c79-8845-9f370f457340)\n\n- 修复了 macOS Sonoma 系统下图片库背景中的圆形元素问题（@vzsg）","2023-10-05T03:00:35",{"id":202,"version":203,"summary_zh":204,"released_at":205},72701,"v4.3","- Added support for Stable Diffusion XL refiner (@ZachNagengast)\r\n   - Model must have `UnetRefiner.mlmodelc` file\r\n- Added Vietnamese translation (Toàn Hoàng Đức)\r\n- Fixed noisy generated image (@ZachNagengast)\r\n- Fixed Xcode build on macOS 14 (@ZachNagengast)","2023-09-28T05:34:57",{"id":207,"version":208,"summary_zh":209,"released_at":210},72702,"v4.2","- Fixed setting ControlNet image\r\n- Fixed restoring last gallery sort option\r\n- Added support for Stable Diffusion XL models (requires macOS 14 beta) (@ZachNagengast)\r\n- Added setting to show image preview during generation (@hoseins77)\r\n- Sorted ControlNet list (@jrittvo)\r\n- Updated link to HuggingFace Core ML Community","2023-08-07T18:49:03",{"id":212,"version":213,"summary_zh":214,"released_at":215},72703,"v4.1.3","- Fixed ControlNet\r\n- Fixed missing Dutch, Polish, & Ukrainian translations\r\n\r\n**Note**: To use inpainting, select an inpainting ControlNet model and provide a mask image with transparent pixels.","2023-07-22T05:10:08",{"id":217,"version":218,"summary_zh":219,"released_at":220},72704,"v4.1.2","- Fixed app crash when changing settings\r\n- Added Norwegian Bokmal translation (Espen Bye)\r\n\r\n**Note**: To use inpainting, select an inpainting ControlNet model and provide a mask image with transparent pixels.","2023-07-20T23:50:08",{"id":222,"version":223,"summary_zh":219,"released_at":224},72705,"v4.1.1","2023-07-20T19:27:11",{"id":226,"version":227,"summary_zh":228,"released_at":229},72706,"v4.1","- Added support for inpainting with ControlNet (@vzsg)\r\n- Added option to sort images by date (@hoseins77)\r\n- Added symlink support for model directory (@surjikal)\r\n- Changed starting image strength value range (@jrittvo)\r\n- Fixed potential crash when clearing ControlNet image (@vzsg)\r\n\r\n**Note**: To use inpainting, select an inpainting ControlNet model and provide a mask image with transparent pixels.","2023-07-17T02:35:09",{"id":231,"version":232,"summary_zh":233,"released_at":234},72707,"v4.0","- Added ControlNet (@stuartjmoore)\r\n- Changed starting image strength value range (@jrittvo)\r\n- Removed support for Intel Macs\r\n\r\n**Note:** Previous Stable Diffusion models will need to be reconverted to support ControlNet. Several Core ML ControlNet models have been converted [here](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fjrrjrr\u002FCoreML-Models-For-ControlNet\u002Ftree\u002Fmain\u002FCN) by @jrittvo. See [the wiki](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgodly-devotion\u002FMochiDiffusion\u002Fwiki\u002FHow-to-convert-ControlNet-models-to-Core-ML) to find out how to convert the models.","2023-06-05T16:05:00",{"id":236,"version":237,"summary_zh":238,"released_at":239},72708,"v3.2","- Added animation when converting image to high resolution (@jinhongw)\r\n- Changed starting image implementation to follow model image size (@vzsg)\r\n- Changed description too long message to use accent color\r\n- Improved scheduler speed\r\n- Updated translations\r\n\r\nSpecial thanks to the following for supporting this project❣️\r\n**orange-wedge**, **RuralRob**, **vacekj**, **julien-c**, **BirdSesame**, **li775176364**, **Da-mi-en**, **monks1975**, & various translators","2023-04-30T03:00:00",{"id":241,"version":242,"summary_zh":243,"released_at":244},72709,"v3.1","- Added option to auto select ML Compute Unit (@vzsg)\r\n- Added support for restoring `jpeg` files (@vzsg)\r\n- Changed default model & image folder directory to user's home directory\r\n- Changed import behavior to copy images\r\n- Updated translations\r\n\r\nSpecial thanks to the following for supporting me and making this app possible❣️\r\n**orange-wedge**, **RuralRob**, **vacekj**, **julien-c**, **BirdSesame**, **Da-mi-en**, **monks1975**, & anonymous donors","2023-04-03T19:10:03",{"id":246,"version":247,"summary_zh":248,"released_at":249},72710,"v3.0","![image](https:\u002F\u002Fuser-images.githubusercontent.com\u002F1341760\u002F222038545-4b50efe9-423b-479b-afc4-6b4148694c21.png)\r\n- Added option to select a starting image (commonly known as Image2Image)\r\n   - Model must have `VAEEncoder.mlmodelc` file\r\n   - Starting image and model must be 512x512 in size\r\n- Added Dutch translation (Richard Venneman)\r\n- Added setting to change default save image type\r\n- Added support for importing and saving HEIC images\r\n   - HEIC images are so small and efficient that it only uses about 5% of the file size of upscaled PNG images 🤯\r\n- Added link to project translation website (Help > Contribute Translation)\r\n- Updated sidebar UI\r\n- Removed focus from text fields if image is clicked to avoid accidentally changing text\r\n- General performance improvements\r\n\r\nHas Mochi Diffusion been useful? 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