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一条命令为你的 Mac 装上 Stable Diffusion web UI:
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/wy-luke/StableDiffusion-Installer-For-Mac/main/sd-installer.sh)"国内用户存在网络问题时，可以尝试使用以下命令（可能会存在缓存，更新不及时）：
curl -fsSL https://ghproxy.com/https://raw.githubusercontent.com/wy-luke/StableDiffusion-Installer-For-Mac/main/sd-installer.sh | /bin/bash -s -- -c使用 mamba 创建虚拟环境，所以不会和你系统的 Python 环境冲突，并且不会造成任何污染，保持你的系统环境干净如初。同时，一键卸载脚本也在开发中，敬请期待。
理论上讲，适用于所有的 Mac。
如果你遇到任何问题，或者需要新的功能，欢迎通过这里与我联系。
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在应用程序中，找到终端
并打开注意：在
/应用程序/实用工具文件夹中，如果还是找不到，那就使用名字搜索吧。 -
复制下面的命令到终端中，按回车键执行命令，然后就会自动开始安装，只需静静等待完成
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/wy-luke/StableDiffusion-Installer-For-Mac/main/sd-installer.sh)"国内用户存在网络问题时，可以尝试使用以下命令（可能会存在缓存，更新不及时）：
curl -fsSL https://ghproxy.com/https://raw.githubusercontent.com/wy-luke/StableDiffusion-Installer-For-Mac/main/sd-installer.sh | /bin/bash -s -- -c该命令会在安装时使用国内源，进行网络加速，包括 Homebrew、Conda-forge、Pip、Github 等, 但可能会不稳定或失效, 若安装失败可以尝试重试，还是不行的话，可以通过这里与我联系。
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在安装开始时，会提示输入密码，这里是你的 Mac 登录密码。
注意：密码在输入时是不可见的，只需正常输入，完成后按 Enter 键。
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如果出现类似下面的内容，即为安装成功
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打开浏览器，输入
http://127.0.0.1:7860(即上图划线部分)，即可打开 Stable Diffusion web UI提示 1：通常来讲，浏览器会自动打开，并进入该页面，无需手动进行第 5 步
提示 2：在使用过程中，一定不要关闭 终端 程序，否则 SD 会无法使用。如果你不小心关闭了终端，可以参考下面的 再次启动 部分
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如果安装失败，会提示您是否重试。输入
y或按 Enter 键重试，输入n退出安装。
在使用 SD 时，需要保持终端的运行，使用完成后，关闭浏览器页面和终端即可。
如果想要在第一次使用完成后，再次启动 SD，可以使用下面的命令：
/bin/bash $HOME/stable-diffusion-webui/webui.sh如果你移动了 stable-diffusion-webui 文件夹的位置，需要把 $HOME 更换为你的路径，同时注意 /webui.sh 始终要在命令结尾：
/bin/bash /your/path/of/stable-diffusion-webui/webui.sh大概率是因为 AMD 显卡的兼容性差导致
解决方法也比较简单，运行下面的命令，然后**再次启动** SD 即可
echo 'export COMMANDLINE_ARGS="--upcast-sampling --no-half-vae --use-cpu interrogate --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test"' > $HOME/stable-diffusion-webui/webui-user.sh内存/显存不足导致。可以在运行命令前加上 PYTORCH_MPS_HIGH_WATERMARK_RATIO=0.7 来降低 SD 的内存需求。
注意：这会让出图的时间变得更长，可以根据机器性能自行调节
PYTORCH_MPS_HIGH_WATERMARK_RATIO的值。
再次启动的命令更换为：
PYTORCH_MPS_HIGH_WATERMARK_RATIO=0.7 /bin/bash $HOME/stable-diffusion-webui/webui.sh如果还是内存不足，可以尝试继续降低数值，如 PYTORCH_MPS_HIGH_WATERMARK_RATIO=0.5
PYTORCH_MPS_HIGH_WATERMARK_RATIO=0.5 /bin/bash $HOME/stable-diffusion-webui/webui.sh将下载的模型放置到 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 文件夹中。然后在浏览器中刷新 Stable Diffusion web UI 页面，就可以在模型列表中看到它。
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可以在 Civitai 下载各种风格的模型，必备网站！
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一些流行的官方 Stable Diffusion 1.x 模型：
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Stable Diffusion 2.0 和 2.1 模型：
这些模型需要同时使用模型和配置文件，并且在生成图像时需要将图像的宽度和高度设置为 768 或更高。
对于配置文件，可以按住键盘上的 Option 键，然后点击这里下载
v2-inference-v.yaml（文件名也可能为v2-inference-v.yaml.yml）。在 Finder 中将该文件重命名为模型的文件名，并保持文件扩展名不变，应该为.yaml而不是.ckpt（如果有提示，请确认更改文件扩展名），并将其与模型放在同一个文件夹中。例如，如果你下载了
768-v-ema.ckpt模型，将配置文件重命名为768-v-ema.yaml并将其与模型一起放在stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion中。通过按住键盘上的 Option 键并单击这里下载
v2-midas-inference.yaml配置文件，然后按照上述方式以.yaml结尾的方式重命名它，并与模型放在stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion文件夹中。请注意，此模型适用于图像尺寸的宽度/高度为 512 或更高，而不是 768。
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使用 Homebrew 来安装所需的依赖。如果已经安装，将会自动使用；如果没有，将会自动安装，但不会修改你的系统环境，你的系统将保持不变。
如果你希望默认激活使用它，可以将
eval $(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)添加到.zprofile（zsh）或.bash_profile（bash）文件中。你也可以使用一下命令：
# zsh echo 'eval $(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)' >> /Users/$USER/.zprofile eval $(/opt/homebrew/bin/brew shellenv) # bash echo 'eval $(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)' >> /Users/$USER/.bash_profile eval $(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)
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使用 micromamba（mamba 的精简版本）作为 Python 的包和环境管理工具，而不是 Conda。
与 Conda 相比，它没有
base环境（为空），也没有默认的 Python 版本，这意味着它不会干扰或污染你的系统 Python 环境。此外，它的速度更快。同样地，它也不会被添加到你的系统环境中，不会被自动激活。但如果你想要的话，可以使用以下命令：
# zsh /opt/homebrew/bin/micromamba shell init -s zsh -p ~/micromamba source ~/.zshrc # bash /opt/homebrew/bin/micromamba shell init -s bash -p ~/micromamba source ~/.bashrc