.ai

najlepsze otwarte modele AI

Szukaj

Uruchamianie Stable Diffusion, SDXL i Flux na Macu (Apple Silicon): Draw Things, ComfyUI i czego się spodziewać

Q: Czarne lub szare obrazy

przepełnienie precyzji fp16 na MPS. Dodaj --force-fp32 dla tego modelu lub użyj SDXL fp16-fix VAE; w Draw Things przełącz model na wariant 8-bit lub fp32.

Q: Niestandardowy węzeł nie może się zaimportować

Zależy od pakietów tylko CUDA. Usuń węzeł lub znajdź kompatybilną z Mac alternatywę; podstawowe węzły działają.

Q: Bardzo wolna pierwsza generacja w Draw Things

Kompilacja CoreML modelu przy pierwszym użyciu. Poczekaj raz; kolejne uruchomienia są szybsze. Trzymaj model załadowany między uruchomieniami.

Q: Flux zajmuje 10 minut na obraz

Przełączanie wag pełnej precyzji lub chip bazowy M1/M2. Używaj wersji 8-bit przy 20 krokach albo uruchamiaj Flux w chmurze i SDXL lokalnie.

Temat: Aplikacje

Autor: Captain

Opublikowano 2026-01-21

Przegląd

Maki z Apple Silicon uruchamiają modele obrazów przez Metal (MPS w PyTorch lub własną ścieżkę Apple CoreML w Draw Things). Nie ma CUDA, więc ważna jest liczba zunifikowanej pamięci RAM, współdzielonej między CPU i GPU: MacBook Air z 16 GB może uruchomić

SDXL

, maszyna z 32 GB uruchomi

Flux

w fp8 i małe modele wideo, a Mac Studio z 64 lub 128 GB może załadować prawie wszystko, ale wolno. Prędkość to kompromis: M2 Max potrzebuje 30 do 60 sekund na obraz SDXL, podczas gdy RTX 4070 robi to w 6.

Trzy narzędzia są ważne. Draw Things to darmowa natywna aplikacja (Mac, iPhone, iPad) z biblioteką modeli, importem

LoRA

ControlNet

, inpaintingiem i najlepszą wydajnością na Macu, bo konwertuje modele do CoreML; to najlepszy pierwszy wybór dla większości użytkowników Maca.

ComfyUI

działa na Macu ze źródła z PyTorch MPS; obsługuje wszystko, co ComfyUI obsługuje, choć niektóre węzły potrzebują fp32, a niektóre niestandardowe węzły nie działają na sprzęcie bez CUDA. DiffusionBee to najprostsza aplikacja na kliknięcie, ograniczona do starszych modeli.

Ponieważ prędkość jest wąskim gardłem, użytkownicy Maca częściej korzystają z chmury niż użytkownicy PC: generuj szkice na partnerach chmurowych, przenoś wybrane do Draw Things do inpaintingu i własnych LoRA, albo po prostu rób wszystko ciężkie (Flux w pełnej precyzji, wideo) na

PirateDiffusion

lub

BitVector

i zostaw Maca do przeglądania tej strony i edycji.

Odniesienie

Nazwa	Typ	Co to jest
8 GB Mac	SD 1.5 only	Draw Things z SD 1.5 trenuje przy 512x768; SDXL się przełącza i działa bardzo wolno.
16 GB Mac	SD 1.5 , SDXL	SDXL w 1024x1024 w Draw Things (CoreML 8-bit) lub ComfyUI z --force-fp16; Flux przez Draw Things 8-bit działa, ale wolno.
32 GB Mac	adds Flux fp8, Z-Image , small Wan	Flux dev 8-bit w 1024 zajmuje 1 do 3 minut na M2/M3 Pro-Max; Wan 2.2 5B krótkie klipy.
64-128 GB Mac Studio / MacBook Pro Max	adds FLUX.2 , Qwen Image , Wan 14B	Mieści się w pamięci; spodziewaj się 5 do 15 minut na obraz Flux.2 i dziesiątek minut na klip wideo.
Draw Things	app	Darmowa, App Store. Menedżer modeli, import LoRA/ControlNet, inpainting , upscalery, skrypty. CoreML przyspiesza powtórne uruchomienia po pierwszej kompilacji.
ComfyUI on MPS	from source	Python 3.12, PyTorch nightly lub stabilny z MPS. Flagi: --force-fp16 (M1/M2) lub domyślne; --use-split-cross-attention pomaga z pamięcią.
DiffusionBee	app	Jedno kliknięcie, SD 1.5/SDXL, ograniczone ustawienia. Dobre na pierwszy raz.
iogpu.wired_limit_mb	sysctl	Podnosi limit pamięci, jaką macOS pozwala GPU przydzielić (domyślnie ~70% RAM). Ustaw na RAM minus 8 GB dla dużych modeli.

Flux pełną prędkością z twojego Maca

BitVector Prism działa w Safari: modele Flux, FLUX.2 i Qwen, które na Apple Silicon działają wolno, tutaj renderują w sekundach na ich GPU. Zostaw Maca do Draw Things i edycji; ciężkie prompty wyślij tutaj.

Wypróbuj BitVector

Krok po kroku

Sprawdź swój chip i pamięć: menu Apple > Ten Mac. Znajdź swój poziom w tabeli.
Zainstaluj Draw Things z App Store. Otwórz, wybierz model z biblioteki (SDXL base lub DreamShaper XL dla 16 GB Maca), pozwól pobrać i przekonwertować.
Wygeneruj pierwszy obraz 1024x1024, 20 kroków, DPM++ 2M Karras,
CFG
6. Pierwsze uruchomienie kompiluje model CoreML i jest wolne; kolejne są szybsze.
Importuj LoRA z tej strony: Modele > LoRA > Importuj, wybierz .safetensors; Draw Things konwertuje. Dodaj słowo wyzwalające do promptu.
Dla ComfyUI: zainstaluj Homebrew, Python 3.12 i git; git clone ComfyUI; pip install -r requirements.txt z PyTorch z MPS; uruchom python main.py; załaduj domyślny workflow jak opisuje przewodnik dla początkujących ComfyUI.
W ComfyUI na 16 GB Mac dodaj --force-fp16 i trzymaj batch size 1; używaj VAE Decode (Tiled) dla rozmiarów powyżej 1024.
Dla Flux na Macu z 32 GB+ używaj wersji fp8 lub GGUF Q8, enkodera fp8 T5 i spodziewaj się minut na obraz; podnieś wired limit, jeśli pojawią się błędy pamięci.
Zostaw ciężkie zadania chmurze: otwórz stronę modelu, kliknij PirateDiffusion lub BitVector i uruchom ten sam prompt tam w kilka sekund.

Przykłady

Polecenia startowe ComfyUI na Macu

brew install python@3.12 git

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI && cd ComfyUI && pip3 install -r requirements.txt

python3 main.py --force-fp16 --use-split-cross-attention

Podnoszenie limitu pamięci GPU (Mac 64 GB)

sudo sysctl iogpu.wired_limit_mb=57344

Ten sam prompt w chmurze z Maca

/render <flux-dev> a quiet harbour at dawn, fishing boats, mist, 35mm film look /size:1216x832 /steps:24

Porady

Draw Things na iPhone 15 Pro lub nowszym uruchamia lokalnie SD 1.5 i małe warianty SDXL; przydatne w podróży, nie do dużej ilości.
Czarne lub puste obrazy na MPS to prawie zawsze przepełnienie fp16: użyj --force-fp32 dla tego modelu lub fp16-fix SDXL VAE.
Zamknij pamięciożerne aplikacje (przeglądarki z wieloma kartami) przed generowaniem; zunifikowana pamięć oznacza, że Safari i model konkurują o zasoby.
Draw Things obsługuje wiele modeli z ery ComfyUI (Flux,
Z-Image
,
Qwen Image
,
Wan
) wcześniej niż się spodziewasz; sprawdź listę modeli przed konfiguracją ComfyUI.
Niestandardowe węzły importujące biblioteki tylko CUDA (xformers, niektóre narzędzia do twarzy) nie działają na Macu; przewodnik po węzłach ComfyUI oznacza te popularne.
Benchmarki dla oczekiwań: SDXL 1024x1024, 25 kroków: M1 Pro 90-120 s, M2 Max 35-50 s, M3 Max 25-35 s, M4 Max 18-25 s.

Używaj wersji 8-bit przy 20 krokach albo uruchamiaj Flux w chmurze i SDXL lokalnie.

Wideo z MacBooka Air

PirateDiffusion generuje Wan 2.2, LTX-2 i H3 na swoich serwerach i dostarcza je do Telegrama na twoim Macu lub iPhonie. Tysiące modeli, nieograniczone rendery, stała miesięczna opłata.

Wypróbuj PirateDiffusion

Pytania

Czy warto kupić Maca do obrazów AI?

Kup Maca z innych powodów i ciesz się, że potrafi SDXL; jeśli AI obrazy lub wideo to główny cel, kup PC z NVIDIA. Pojemność zunifikowanej pamięci jest świetna, prędkość nie.