介绍在 Apple 芯片 Mac 上本地运行 Mochi Diffusion 进行 AI 绘画的方法。涵盖系统要求、应用安装（直接下载或源码构建）、Core ML 模型配置、核心功能（文本生成、图生图、ControlNet）及常见问题解决。该工具基于 SwiftUI 开发，支持神经网络引擎，注重隐私保护与本地计算性能。
Mochi Diffusion 是一款专为 Mac 用户打造的本地 AI 绘画工具，让你无需依赖云端服务，直接在搭载 Apple 芯片的 Mac 上运行 Stable Diffusion 模型。本文将带你全面了解这款强大工具的安装方法、核心功能和使用技巧。
在众多 AI 绘画工具中，Mochi Diffusion 凭借其独特优势脱颖而出：
Mochi Diffusion 直观的用户界面，左侧为参数控制面板，中央为作品展示区
使用 Mochi Diffusion 前，请确保你的设备满足以下条件：
如果你熟悉开发环境，也可以通过源码构建：
git clone <repository_url>
cd MochiDiffusion
open "Mochi Diffusion.xcodeproj"
Mochi Diffusion 需要 Core ML 格式的 Stable Diffusion 模型才能运行，你有两种选择：
访问 Core ML 社区模型库下载已转换好的模型，推荐选择 split_einsum 版本，它适用于包括神经网络引擎在内的所有计算单元。
如果你熟悉命令行操作，可以使用项目提供的转换脚本：
cd conversion
# 按照脚本说明安装依赖并转换模型
默认情况下，模型应放置在：~/MochiDiffusion/models/
你可以在应用的'设置'中自定义模型文件夹位置。正确的模型文件夹结构如下：
<主目录>/ └── MochiDiffusion/ └── models/ ├── 模型名称_split-einsum_compiled/ │ ├── merges.txt │ ├── TextEncoder.mlmodelc │ ├── Unet.mlmodelc │ ├── VAEDecoder.mlmodelc │ ├── VAEEncoder.mlmodelc │ └── vocab.json
Mochi Diffusion 提供了丰富的功能，满足你的各种创作需求：
使用现有图像作为基础进行创作：
通过 ControlNet 实现更精确的图像控制：
使用 RealESRGAN 技术放大生成的图像：
根据你的 Mac 型号选择最佳计算单元：
初次运行模型时，神经网络引擎需要约 2 分钟编译缓存，这是正常现象，后续运行速度会显著提高。
如果添加模型后在应用中不显示，请检查：
如果遇到内存不足错误：
Mochi Diffusion 为 Mac 用户提供了一个高效、隐私安全的本地 AI 绘画解决方案。无论是 AI 绘画新手还是有经验的创作者，都能通过这款工具轻松实现创意。
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