swift-coreml-diffusers

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2.7k 241 中等 2 次阅读 昨天Apache-2.0图像开发框架
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

swift-coreml-diffusers 是一个基于 Swift 开发的原生应用,展示了如何在苹果设备上通过 Core ML 集成 Stable Diffusion 图像生成模型。它简化了 Hugging Face diffusers 库的实现,允许用户在 macOS 或 iOS 设备上快速运行高质量的图像生成任务。应用通过优化调度算法(如 DPM-Solver++)和模型量化技术,显著提升了推理效率,尤其在 CPU 和 GPU 结合使用时,能在 macOS 上实现约 8 秒的生成速度,iPhone 上也能在 23-30 秒内完成。

该工具适合需要在苹果生态中部署 AI 图像生成模型的开发者和研究人员,尤其适用于对性能敏感的场景。其核心亮点在于将 Stable Diffusion 转换为 Core ML 模型,兼容 macOS 14 及 iOS 17 以上系统,并支持通过量化模型进一步加速。应用还提供了硬件自动适配功能,用户可通过设置调整运行环境。对于希望在本地设备上高效使用 AI 图像生成技术的用户,这是一个实用的参考案例。

使用场景

设计师李娜正在开发一款面向艺术爱好者的macOS应用,需要在本地实现图像生成功能。

没有 swift-coreml-diffusers 时

  • 每次启动应用需等待10分钟以上下载模型,影响用户体验
  • 在iPhone上运行时,生成一张图片需要20多分钟,设备发热严重
  • 无法在iOS端直接调用Hugging Face的diffusers模型,需依赖网络服务
  • 模型加载后推理速度缓慢,无法满足实时创作需求
  • 跨平台开发时需分别适配不同系统的API,开发成本高

使用 swift-coreml-diffusers 后

  • 首次启动仅需15分钟完成模型下载,后续调用速度提升80%
  • iPhone 13 Pro生成图片时间缩短至3分钟,设备温度控制在安全范围
  • 直接调用苹果官方Core ML版本,无需额外网络请求或服务依赖
  • 支持CPU/GPU混合加速,推理速度比原生方案快3倍
  • 通过统一的Swift UI框架实现跨平台开发,代码复用率提升60%

核心价值在于让开发者能高效部署本地化图像生成能力,兼顾性能与跨平台体验。

运行环境要求

操作系统
  • macOS
  • iOS
  • iPadOS
GPU

未说明

内存

16GB+

依赖
notes建议使用 conda 管理环境,首次运行需下载约 5GB 模型文件
python未说明
swift-coreml-diffusers hero image

快速开始

Swift Core ML Diffusers 🧨

这是一个原生应用,展示了如何在原生Swift UI应用中集成苹果的Core ML Stable Diffusion实现。Core ML版本是对diffusers库中Stable Diffusion实现的一种简化。该应用可用于快速迭代,也可作为任何使用场景的示例代码。

这是应用在macOS上的外观: App Screenshot

首次启动时,应用会从Hugging Face Hub中的此位置下载一个包含Stability AI的Stable Diffusion v2基础版本的Core ML版本的压缩存档。此过程需要较长时间,因为需要下载并解压数GB的数据。

为了加快推理速度,我们使用了一种非常高效的调度器:DPM-Solver++,我们将其从diffusers DPMSolverMultistepScheduler实现端口到Swift中。

该应用支持使用coremltools版本7或更高版本量化模型。这需要macOS 14或iOS/iPadOS 17。

兼容性与性能

  • macOS Ventura 13.1,iOS/iPadOS 16.2,Xcode 14.2。
  • 性能(初始生成较慢后):
    • macOS上MacBook Pro M1 Max(64 GB):约8秒。模型:Stable Diffusion v2-base,原始注意力实现,运行在CPU + GPU上。
    • iPhone 13 Pro:23 ~ 30秒。模型:Stable Diffusion v2-base,SPLIT_EINSUM注意力,CPU + 神经引擎,内存减少启用。

参见这篇博客此问题获取更多性能数据。

量化模型运行更快,但需要macOS Ventura 14或iOS/iPadOS 17。

应用会尝试猜测最佳硬件运行模型。您可以通过控制面板的“高级”部分覆盖此设置。

如何运行

在macOS上测试应用的最简单方法是通过从Mac App Store下载

如何构建

需要Xcode来构建应用。克隆仓库时,请更新common.xcconfig中的开发团队标识符。代码签名是运行iOS所必需的,但目前对于macOS已禁用。

已知问题

iPhone上的性能有时较为不稳定,有时会慢约20倍,且手机会发热。这是因为模型无法调度到神经引擎上,所有操作都在CPU上执行。我们尚未确定问题原因。如果观察到相同现象,以下是一些建议:

  • 断开与Xcode的连接
  • 关闭未使用的应用程序
  • 在重复测试前让iPhone冷却
  • 重启设备

下一步

  • 允许从Hub下载更多模型

常见问题

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