ml-stable-diffusion 可以免费使用吗？用的什么许可证？

ml-stable-diffusion 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。

ml-stable-diffusion 还在维护吗？

半年内有更新。ml-stable-diffusion 最近一次提交是在 2026年9月11日。

ml-stable-diffusion 适合用来做什么？

在 Mac 或 iPad 上本地运行 Stable Diffusion，无需云端 GPU。为基于 Swift 开发的 iOS 或 macOS 应用添加端侧图像生成功能。将微调后的 Stable Diffusion 模型转换为 Core ML 格式，部署到 Apple 设备。研究模型压缩方法，降低 iPhone 上的内存占用。

在哪里获取 ml-stable-diffusion？

源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/apple-aiml-research/ml-stable-diffusion

apple-aiml-research/ml-stable-diffusion

将 Stable Diffusion 模型转换为 Core ML 格式，并在 Apple 芯片设备上生成图像的 Python 与 Swift 工具包。

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这是什么？

ml-stable-diffusion 是 Apple 推出的工具包，用于借助 Core ML 在 Apple 芯片上运行 Stable Diffusion。项目包含两部分：一个 Python 包，可将 Hugging Face 上的 PyTorch 模型转换为 Core ML 模型文件，并基于 diffusers 生成图像；一个 Swift 包，可加入 Xcode 工程，在 macOS、iOS 或 iPadOS 应用中直接调用这些模型。

转换工具支持 Stable Diffusion 1.x、2.x、XL 和 3 等版本，非 XL 模型还支持 ControlNet。项目提供多种权重压缩方式，包括低至 6 bit 的调色板量化、用于进一步减小体积的混合位宽调色板量化，以及面向新芯片的激活量化。Hugging Face Hub 上也发布了预转换好的模型。

项目文档中的运行环境要求为：转换需要 macOS 13.1 及以上，运行时需要 iOS 16.2 及以上，硬件方面支持 M1 及更新的 Mac 与 iPad，以及 A14 及更新的 iPhone。

核心功能

01将 Stable Diffusion 的 PyTorch 模型转换为 Core ML 的 .mlpackage 文件。
02提供基于 Hugging Face diffusers 的 Python 命令行工具与推理流程。
03提供 Swift 包，便于在 Apple 平台应用中集成图像生成功能。
04支持 SD 1.x、2.x、SDXL 和 SD 3，非 XL 模型还支持 ControlNet。
05提供从 6 bit 调色板压缩到混合位宽调色板压缩等多种权重压缩选项。

适用场景

在 Mac 或 iPad 上本地运行 Stable Diffusion，无需云端 GPU。
为基于 Swift 开发的 iOS 或 macOS 应用添加端侧图像生成功能。
将微调后的 Stable Diffusion 模型转换为 Core ML 格式，部署到 Apple 设备。
研究模型压缩方法，降低 iPhone 上的内存占用。

使用前须知

仅面向 Apple Silicon 硬件，需要 M 系列 Mac 或 iPad/iPhone 设备。
部分内存优化需要 macOS 14 或 iOS 17，且模型转换固定使用 Python 3.8 和 coremltools 7.0。

常见问题

ml-stable-diffusion 是什么？: 将 Stable Diffusion 模型转换为 Core ML 格式，并在 Apple 芯片设备上生成图像的 Python 与 Swift 工具包。 ml-stable-diffusion 是 Apple 推出的工具包，用于借助 Core ML 在 Apple 芯片上运行 Stable Diffusion。项目包含两部分：一个 Python 包，可将 Hugging Face 上的 PyTorch 模型转换为 Core ML 模型文件，并基于 diffusers 生成图像；一个 Swift 包，可加入 Xcode 工程，在 macOS、iOS 或 iPadOS 应用中直接调用这些模型。
ml-stable-diffusion 可以免费使用吗？用的什么许可证？: ml-stable-diffusion 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
ml-stable-diffusion 还在维护吗？: 半年内有更新。ml-stable-diffusion 最近一次提交是在 2026年9月11日。
ml-stable-diffusion 适合用来做什么？: 在 Mac 或 iPad 上本地运行 Stable Diffusion，无需云端 GPU。为基于 Swift 开发的 iOS 或 macOS 应用添加端侧图像生成功能。将微调后的 Stable Diffusion 模型转换为 Core ML 格式，部署到 Apple 设备。研究模型压缩方法，降低 iPhone 上的内存占用。
在哪里获取 ml-stable-diffusion？: 源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/apple-aiml-research/ml-stable-diffusion

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。