\n<\/aside>\n<\/p>\n
El mi\u00e9rcoles, Apple lanz\u00f3 optimizaciones que permiten que el generador de im\u00e1genes Stable Diffusion AI se ejecute en Apple Silicon utilizando Core ML, el marco patentado de Apple para modelos de aprendizaje autom\u00e1tico. Las optimizaciones permitir\u00e1n a los desarrolladores de aplicaciones utilizar el hardware de Apple Neural Engine para ejecutar Stable Diffusion aproximadamente el doble de r\u00e1pido que los m\u00e9todos anteriores basados \u200b\u200ben Mac.<\/p>\n
Stable Diffusion (SD), que se lanz\u00f3 en agosto, es un modelo de s\u00edntesis de im\u00e1genes de IA de c\u00f3digo abierto que genera im\u00e1genes novedosas utilizando la entrada de texto. Por ejemplo, escribir \u00abastronauta en un drag\u00f3n\u00bb en SD normalmente crear\u00e1 una imagen de exactamente eso.<\/p>\n
Al lanzar las nuevas optimizaciones SD, disponibles como scripts de conversi\u00f3n en GitHub, Apple quiere desbloquear todo el potencial de la s\u00edntesis de im\u00e1genes en sus dispositivos. Y se\u00f1ala esto en la p\u00e1gina de anuncios de Apple Research: \u00abCon el creciente n\u00famero de aplicaciones de Stable Diffusion, garantizar que los desarrolladores puedan aprovechar esta tecnolog\u00eda de manera efectiva es importante para crear aplicaciones que los creativos de todo el mundo puedan usar\u00bb.<\/p>\n
Apple tambi\u00e9n menciona la privacidad y evitar los costos de computaci\u00f3n en la nube como ventajas de ejecutar un modelo de generaci\u00f3n de IA localmente en un dispositivo Mac o Apple.<\/p>\n
\u201cLa privacidad del usuario final est\u00e1 protegida porque cualquier dato que el usuario proporcion\u00f3 como entrada al modelo permanece en el dispositivo del usuario\u201d, dice Apple. \u00abEn segundo lugar, despu\u00e9s de la descarga inicial, los usuarios no requieren una conexi\u00f3n a Internet para usar el modelo. Finalmente, la implementaci\u00f3n local de este modelo permite a los desarrolladores reducir o eliminar los costos relacionados con el servidor\u00bb.<\/p>\n\n Anuncio publicitario <\/span> <\/p>\n<\/aside>\nActualmente, Stable Diffusion genera im\u00e1genes m\u00e1s r\u00e1pido en GPU de gama alta de Nvidia cuando se ejecuta localmente en una PC con Windows o Linux. Por ejemplo, generar una imagen de 512\u00d7512 en 50 pasos en una RTX 3060 lleva unos 8,7 segundos en nuestra m\u00e1quina.<\/p>\n
En comparaci\u00f3n, el m\u00e9todo convencional de ejecutar Stable Diffusion en una Apple Silicon Mac es mucho m\u00e1s lento, tarda unos 69,8 segundos en generar una imagen de 512 \u00d7 512 en 50 pasos usando Diffusion Bee en nuestras pruebas en una M1 Mac Mini.<\/p>\n
Seg\u00fan los puntos de referencia de Apple en GitHub, las nuevas optimizaciones Core ML SD de Apple pueden generar una imagen de 50 pasos de 512 \u00d7 512 en un chip M1 en 35 segundos. Un M2 hace la tarea en 23 segundos, y el chip de silicio m\u00e1s poderoso de Apple, el M1 Ultra, puede lograr el mismo resultado en solo nueve segundos. Esa es una mejora espectacular, que reduce el tiempo de generaci\u00f3n casi a la mitad en el caso del M1.<\/p>\n
El lanzamiento de GitHub de Apple es un paquete de Python que convierte modelos Stable Diffusion de PyTorch a Core ML e incluye un paquete Swift para la implementaci\u00f3n de modelos. Las optimizaciones funcionan para Stable Diffusion 1.4, 1.5 y el reci\u00e9n lanzado 2.0.<\/p>\n
Por el momento, la experiencia de configurar Stable Diffusion con Core ML localmente en una Mac est\u00e1 dirigida a desarrolladores y requiere algunas habilidades b\u00e1sicas de l\u00ednea de comandos, pero Hugging Face public\u00f3 una gu\u00eda detallada para configurar las optimizaciones Core ML de Apple para aquellos que quieren para experimentar.<\/p>\n
Para aquellos menos inclinados a la tecnolog\u00eda, la aplicaci\u00f3n mencionada anteriormente llamada Diffusion Bee facilita la ejecuci\u00f3n de Stable Diffusion en Apple Silicon, pero a\u00fan no integra las nuevas optimizaciones de Apple. Adem\u00e1s, puede ejecutar Stable Diffusion en un iPhone o iPad usando la aplicaci\u00f3n Draw Things.<\/p>\n<\/p><\/div>\n
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