Stable Diffusion: Apple Silicon generiert Bilder nun deutlich schneller
Blog bekannt gegeben hat, sind die Optimierungen in den aktuellen Beta-Versionen von iOS 16.2, iPadOS 16.2 sowie MacOS 13.1 enthalten. Damit kann der Stable Diffusion-Algorithmus ab sofort auf Apple Silicon-Chips, welche auf das Core-ML-Framework zurückgreifen, zum Einsatz kommen. Stable Diffusion nutzt ein Open-Source-Modell, um aus einer Texteingabe neue Grafiken zu synthetisieren. Die Software wird lokal ausgeführt und ist nicht auf Server in der Cloud angewiesen. Damit sollen sich auch datenschutzrechtliche Vorgaben einhalten lassen. Zudem wird keine Internetverbindung benötigt.
Laut Arstechnica generiert Stable Diffusion ein 512 x 512 Pixel großes Bild in 50 Schritten auf einem Windows- oder Linux-System mit Nvidia GeForce RTX 3060 in etwa 8,7 Sekunden. Auf einem Mac Mini mit M1-Chip wurden für das gleiche Bild bislang 69,8 Sekunden benötigt. Mit der Optimierung im Core-ML-Framework wird die Laufzeit auf 35 Sekunden verkürzt. Ein M2-Prozessor erledigt die Aufgabe in 23 Sekunden. Der M1 Ultra erreicht das gleiche Ergebnis in lediglich neun Sekunden und ist damit in etwa so schnell wie ein Windows- oder Linux-PC mit RTX 3060.
Siehe auch:
Wie Apple in seinem Optimierungen richten sich an Entwickler
Das Tool richtet sich vor allem an Entwickler, die KI-Features in ihren Apps nutzen möchten. Wer an Stable Diffusion interessiert ist und das Tool in seine App einbinden möchte, kann die Assets im offiziellen GitHub-Repository finden. Nutzer ohne umfassendes technisches Hintergrundwissen können auf die App Diffusion Bee zurückgreifen. Die Anwendung führt Stable Diffusion auf Apple Silicon aus, ohne jedoch die neuesten Optimierungen zu implementieren. Für iPhones und iPads steht die App Draw Things zur Verfügung.Siehe auch:
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