apple-aiml-research/ml-stable-diffusion

O que é?

Recursos principais

• 01Converte checkpoints PyTorch do Stable Diffusion em arquivos Core ML .mlpackage.
• 02Oferece uma CLI e um pipeline Python baseados no Hugging Face diffusers.
• 03Disponibiliza um pacote Swift para integrar geração de imagens a apps da Apple.
• 04Oferece suporte às variantes de modelo SD 1.x, 2.x, SDXL e SD 3, além de ControlNet para modelos que não sejam XL.
• 05Oferece compressão de pesos com paletização de 6 bits e paletização com bits mistos.

Casos de uso

• Executar o Stable Diffusion localmente em um Mac ou iPad sem uma GPU na nuvem.
• Adicionar geração de imagens no dispositivo a um app para iOS ou macOS feito com Swift.
• Converter um checkpoint de Stable Diffusion ajustado para Core ML em dispositivos Apple.
• Experimentar a compressão de modelos para reduzir o uso de memória em iPhones.

Antes de usar

• !É compatível apenas com hardware Apple Silicon, exigindo Macs com chip M ou dispositivos iPad/iPhone.
• !Algumas melhorias de memória exigem macOS 14 ou iOS 17, e a conversão fixa as versões do Python 3.8 e do coremltools 7.0.

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é ml-stable-diffusion?

Converte modelos PyTorch do Stable Diffusion para Core ML e gera imagens em dispositivos Apple Silicon por meio de pacotes Python e Swift. ml-stable-diffusion é o toolkit da Apple para executar o Stable Diffusion em dispositivos Apple Silicon usando Core ML. Ele tem duas partes: um pacote Python que converte checkpoints PyTorch do Hugging Face em arquivos de modelo Core ML e gera imagens com a biblioteca diffusers, e um pacote Swift que pode ser adicionado a projetos do Xcode para executar esses modelos Core ML em apps para macOS, iOS ou iPadOS.

ml-stable-diffusion é gratuito? Qual é a licença?

ml-stable-diffusion é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

ml-stable-diffusion ainda é mantido?

Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de ml-stable-diffusion foi em 11 de set. de 2026.

Para que posso usar ml-stable-diffusion?

Executar o Stable Diffusion localmente em um Mac ou iPad sem uma GPU na nuvem. Adicionar geração de imagens no dispositivo a um app para iOS ou macOS feito com Swift. Converter um checkpoint de Stable Diffusion ajustado para Core ML em dispositivos Apple. Experimentar a compressão de modelos para reduzir o uso de memória em iPhones.

Onde consigo ml-stable-diffusion?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/apple-aiml-research/ml-stable-diffusion