Apple Silicon上のCore MLでStable Diffusionを利用する方法
Using Stable Diffusion with Core ML on Apple Silicon
Appleは、Apple Silicon搭載デバイス上でStable Diffusionを効率的に実行するためのCore MLモデル変換スクリプトと推論コードをGitHubで公開しました。Hugging Face Hubには、オリジナルのStable Diffusion v1.4、v1.5、v2 base、v2.1 baseのCore MLバージョンが提供されています。Core MLはCPU、GPU、Neural Engineをサポートし、これらの計算ユニットを組み合わせてパフォーマンスを最大化できます。モデルには「Original」と「split_einsum」の注意機構のバリアントがあり、それぞれCPU/GPUのみ、または全計算ユニットに対応しています。「ML Packages」はPython推論用、「Compiled」はSwiftコード用です。macOS Ventura 13.1以降が必要で、M1 Max MacBook Proではv1.4の画像生成に18秒かかりました。PythonとSwiftの両方で推論を実行する方法が示されており、カスタムモデルの変換スクリプトも提供されています。
- AppleがApple Silicon上でStable Diffusionを実行するCore MLモデル変換スクリプトと推論コードをGitHubで公開
- Hugging Face HubにStable Diffusion v1.4、v1.5、v2 base、v2.1 baseのCore MLバージョンを提供
Appleが自社シリコン上でStable Diffusionを効率的に実行するCore ML対応ツールを公開したことは、エッジAIにおける生成AIワークロードの民主化を加速させる点で重要。特にNeural Engineを含む全計算ユニットの活用を可能にしたことで、Appleデバイス上でのプライバシー保護型のオンデバイスAI生成が現実味を帯びる。クラウド依存からエッジシフトが進む中、AppleのAIエコシステム強化の動きとして注視すべき。