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ashkeling报道/近两年AIGC内容的热度有多火爆可谓尽人皆知，而在其中，而在其中通过第三方软件、网站甚至是Discord频道，寥寥数语就可以得到还不错的图片的AI绘图，更是引发了无数网民的狂欢。而在AI绘图方面，开源的Stable Diffusion无疑是其中相对成熟且易用的工具之一。

近日，一直在硬件算力和机器学习上持续耕耘的苹果，在官方博客发文表示，它们已经在Github上发布了针对 macOS 13.1 和 iOS 16.2 平台的Stable Diffusion的 Core ML（2018年发布的机器学习框架） 优化，以及将相关模型部署到Apple Silicon设备（M系列芯片的苹果设备）上的代码。

“Stable Diffusion”被翻译成了“稳定扩散”

如今在AI绘图领域可谓是百花齐放，从Midjourney、DALL-E 2到NovalAI，苹果选中Stable Diffusion除了其开源，以及支持本地化运行的特性，自然为苹果省去了不少麻烦，也成了其受苹果青睐的重要原因。

在博客中，苹果表示，“在本地设备上部署 Stable Diffusion 比基于服务器的方法更可取的原因有很多。首先就是最终用户的隐私将受到保护；其次，初始下载后，用户无需互联网连接即可使用该模型；最后，本地部署此模型使开发人员能够减少或消除与服务器相关的成本。”

除此之外，Stable Diffusion的能力以及其社区的活跃，也让该工具从一众软件中脱颖而出，自 2022 年 8 月首次公开发布以来，由于Hugging Face、Github上的开源项目，该工具不仅支持了多种语言的输入，苹果也表示“目前已经有了个性化StableDiffsion的方法”。

在以上基础之上，Stable Diffusion这种能够在本地运行、具有知名度且相当复杂的AI模型，也是苹果用来展示旗下芯片在机器学习、AI等热门领域实力和优势的绝佳工具。毕竟在本地跑这些模型就大多只能依靠GPU算力。

据苹果的说法，Stable Diffusion的执行管道包含了4个不同的神经网络，拥有总共约12.75亿个参数，“使用 Stable Diffusion 获得令人信服的结果可能需要大量时间和迭代”。

但根据苹果公布的官方测试数据，以“a high quality photo of an astronaut riding a (horse/dragon) in space”，为关键词在Stable Diffusion的多个模型和版本中进行图片生成测试时，前不久刚更新的8G M2芯片的MacBook Air却只用分别用了18秒和23秒就在三个不同的模型中生成了一张图片。

即便是M1芯片的iPadPro 8GB版本，以同样关键词生成图片的时间也不过只有29秒和38秒而已。

而在苹果公开的标准CompVis/stable-diffusion-v1-4测试的性能基准中，搭载64核的M1 Ultra芯片的Mac Studio更是只用了9秒钟。

在相关新闻下，有网友表示，“我3070画张图也要十多秒”，也可以大概推测苹果Apple Sillicon芯片的GPU及相关硬件单元在AI和机器学习方面的能力。而这从近期部分游戏公司和互联网同行的动作来看，或许是未来生产力的重要方向。苹果的生产力工具这一概念，再也不会只是网友口中的音视频内容创作了。

前不久，中国台湾游戏公司雷亚就公开发布招聘信息，招聘AI绘图方面的人员，其中灵活使用Midjourney等工具就是相关岗位的硬性标准，在TapTap上，甚至也已经有了将AIGC大规模投入游戏项目的团队和产品。

在苹果Github项目页面的Q&A中，还特别对在移动设备上部署Stable Diffusion的相关包的问题做出了回答，虽然目前M系列芯片在移动设备最少也只是搭载到了使用iPadOS的iPad Air 5上，使用iOS的iPhone依然是A系列芯片。

但在相关回答中依然提到了“因此.cpuAndNeuralEngine建议用于 iOS 和 iPadOS 部署”，并且提醒相关APP开发者，在用户使用相关软件时，要及时告知二进制文件的下载大小，“产生用户可能不满意的数据费用或存储影响”。

苹果还表示将对Apple Silicon芯片以及Core ML Stable Diffusion项目的代码进行优化，使其能够更充分地发挥苹果硬件的能力，更有效率地创作内容。

Stable Diffusion的母公司Stability AI无疑是相当幸运的，在今年10月接受了Coatue和光速的1.01亿美元，让自己成为AIGC领域第一家独角兽公司后，时隔一个多月，又得到了苹果的支持。

虽然长久来看，不排除苹果自己投入AIGC技术的探索，推出能更好地基于自家硬件的产品的可能，但当下有了苹果的战队，Stable Diffusion无疑将在一种AI绘图工具的竞争中取得一定优势，使得相关的开发者社区和用户群体进一步扩大。