Intel Mac下Stable Diffusion从安装到运行的全流程图解

引言

Stable Diffusion是当前最热门的AI图像生成模型之一，它能在本地运行而不需要云端服务器。本文将详细介绍在Intel芯片的Mac电脑上安装和运行Stable Diffusion WebUI的全过程，包含详细的命令解释和常见问题解决方案。

准备工作

系统要求

• macOS 10.15 (Catalina) 或更高版本
• Intel处理器（本文不适用于M1/M2芯片Mac）
• Python 3.10.x
• Git
• 至少16GB RAM（8GB勉强可以但体验不佳）
• 建议使用独立显卡（虽然Mac不是最佳平台）

前置软件安装

首先确保你的Mac已安装以下工具：

# 安装Homebrew（如果尚未安装）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# 安装Git和Python3.10
brew install git python@3.10

详细安装步骤

1. 克隆Stable Diffusion WebUI仓库

# 创建项目目录并进入
mkdir ~/stable-diffusion && cd ~/stable-diffusion

# 克隆官方WebUI仓库
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui

原理说明：这一步获取了AUTOMATIC1111开发的Web界面，它提供了友好的图形界面来操作Stable Diffusion。

2. 创建Python虚拟环境

python3.10 -m venv venv
source venv/bin/activate

注意事项：
– 必须使用Python3.10，其他版本可能会有兼容性问题
– venv命令创建了一个隔离的Python环境，避免污染系统Python环境

3. 安装依赖项

pip install --upgrade pip wheel setuptools
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# macOS特定依赖（解决常见问题）
brew install cmake protobuf rust

# WebUI核心依赖项
pip install -r requirements.txt

经验分享：
– Intel Mac只能使用CPU版本的PyTorch，速度会比GPU慢很多
– requirements.txt包含了所有必要的Python包依赖

4. 下载模型文件

Stable Diffusion需要预训练模型才能工作：

# 进入模型目录（如果没有则创建）
mkdir -p models/Stable-diffusion && cd models/Stable-diffusion

# 下载v1.5基础模型（约4GB）
curl -L -o sd-v1-5.ckpt https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned.ckpt

# 返回项目根目录
cd ../..

替代方案：你也可以从Hugging Face手动下载其他版本的模型，如v2.1或自定义模型。

5. （可选）性能优化配置

编辑webui-user.sh文件：

nano webui-user.sh

添加以下内容：

export COMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test --no-half --precision full --no-gradio-queue"

参数解释：
– --no-half: Intel Mac上需要禁用半精度计算以避免错误
– --precision full: 使用全精度模式（更稳定但更慢）
– --no-gradio-queue: 禁用异步处理队列，减少内存使用

启动WebUI

运行启动脚本：

./webui.sh --listen --port 7860 --enable-insecure-extension-access

成功启动后，你会在终端看到类似输出：

Running on local URL: http://127.0.0.1:7860/

在浏览器中打开这个地址即可访问Web界面。

WebUI基本使用示例

在文本框中输入提示词(prompt)，例如：

a beautiful sunset over mountains, digital art, highly detailed, trending on artstation, hd, sharp focus, cinematic lighting"

点击”Generate”按钮开始生成图像。首次生成可能需要较长时间（5-10分钟），因为需要加载模型。

常见问题解决

Q1: “Torch is not able to use GPU”警告？

这是正常现象，Intel Mac没有NVIDIA GPU支持。

Q2: “Killed”错误或进程被终止？

通常是因为内存不足。尝试：
1. 关闭其他占用内存的应用
2. 减小生成图片的分辨率(如512×512)
3. 添加--medvram参数到启动命令中

Q3: WebUI启动非常慢？

这是Intel Mac的普遍问题。可以考虑：
1. [可选]使用--lowvram参数（质量会下降）
2. [可选]使用更小的模型(如768MB的”tiny”版本)

CPU优化技巧（针对Intel Mac）

虽然不如GPU快，但可以通过以下方法改善体验：

1. 减少图片尺寸：512×512比768×768快很多
2. 简化提示词：过于复杂的prompt会增加计算量
3. 批量生成设为1：不要同时生成多张图
4. 关闭预览功能：添加--no-preview参数

总结流程回顾

完整的安装运行流程如下：

[Homebrew] → [Git+Python] → [克隆WebUI] → [虚拟环境] → [PyTorch] → [依赖项] → [下载模型] → [配置优化] → [启动WebUI]

关键要点：
1️⃣ Intel Mac只能使用CPU模式
2️⃣ Python版本必须严格匹配
3️⃣ macOS需要特殊配置参数
4️⃣ RAM是主要性能瓶颈

虽然Intel Mac不是运行Stable Diffusion的最佳平台，但通过合理配置仍可体验AI绘画的魅力。希望本教程能帮助你顺利开启AI创作之旅！