Mac Intel 芯片安装 Stable Diffusion WebUI 指南
1. 前言
目前网上能搜到的 Stable Diffusion WebUI 安装教程大多针对 Windows 或 Mac M1/M2 芯片。对于使用 Intel 芯片的旧款 Mac 笔记本，由于显卡无法被直接调用，安装难度较大。本文旨在提供一套完整的 Intel 芯片 Mac 环境搭建方案，通过 CPU 模式运行，让老设备也能体验 AI 绘图。
2. 准备工作
在开始之前，请确保满足以下基础环境要求：
- 操作系统：macOS 版本 >= 13.2.1（旧版本可能存在兼容性问题）
- Python 版本：建议 Python 3.10.6（后续将使用 Conda 进行版本隔离）
- 网络环境：需具备访问 GitHub 及国内镜像源的能力
3. 环境配置与依赖安装
3.1 克隆源代码
从 GitHub 下载 Stable Diffusion WebUI 源代码并进入目录：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
3.2 安装 Anaconda
为避免系统 Python 版本冲突，推荐使用 Conda 管理虚拟环境。
- 从官网下载并安装 Anaconda。
- 配置环境变量：打开终端，编辑
~/.bash_profile文件。
vim ~/.bash_profile
# 添加以下内容（替换为实际路径）
export PATH="/Users/你的用户名/anaconda3/bin:$PATH"
保存后执行 source ~/.bash_profile 使配置生效。
3.3 修改 Conda 源
为了加速包下载，将 Conda 源切换为国内镜像：
vim ~/.condarc
# 写入以下内容
channels:
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- defaults
show_channel_urls: true
3.4 创建虚拟环境
创建一个名为 sd 的虚拟环境，指定 Python 版本：
conda create -n sd python=3.10.6
激活环境：
conda activate sd
3.5 安装项目依赖
进入项目目录并安装依赖。注意：此步骤可能因网络问题导致部分包（如 gfpgan）安装失败。
cd stable-diffusion-webui
pip install -r requirements_versions.txt
若遇到超时错误，可尝试更换 pip 镜像源重试：
pip install -r requirements_versions.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
4. 模型部署
4.1 模型下载
- Checkpoint 模型：推荐下载
sd-v1-4.ckpt或sd-v1-4-full-ema.ckpt。 - LoRA 模型：根据需求下载相应的 LoRA 权重文件。
4.2 模型放置
将下载的模型文件移动到对应目录：
- Checkpoint 模型放入：
stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/ - LoRA 模型放入：
stable-diffusion-webui/models/Lora/其他类型模型请参照官方文档结构放置。
5. 启动与配置
5.1 跳过 GPU 检测
Intel 芯片 Mac 无法使用 CUDA，需强制使用 CPU 计算并降低显存占用。修改配置文件 ~/.bash_profile，添加以下环境变量：
export COMMANDLINE_ARGS="--lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test"
export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1
保存后执行 source ~/.bash_profile。
5.2 代码优化（可选）
若遇到网络加载缓慢问题，可修改 launch.py 中的链接地址，在 https://github.com 前添加代理前缀 https://ghproxy.com/，以加速资源拉取。
5.3 运行项目
激活虚拟环境并启动服务：
conda activate sd
cd stable-diffusion-webui
python launch.py
当终端输出 http://127.0.0.1:7860 时，表示服务启动成功。在浏览器中访问该地址即可开始使用。
6. 常见问题排查
6.1 依赖安装报错
如果在 pip install 过程中提示缺少某些依赖包，可手动安装缺失的包：
pip install <缺失的包名>
6.2 生成速度慢
Intel 芯片主要依靠 CPU 运算，生成速度会明显慢于 GPU 设备。建议调整采样步数或使用更小的分辨率以提升效率。
6.3 内存溢出
如果遇到 OOM 错误，请确保已设置 --lowvram 参数，并关闭其他占用内存较大的应用程序。
7. 总结
通过以上步骤，您可以在 Intel 芯片的 Mac 上成功部署 Stable Diffusion WebUI。虽然性能受限，但足以满足学习和基础创作需求。后续如有更新，建议定期同步官方仓库代码。
