【Python】M1/M2のCore MLに最適化されたStable Diffusionを試す

こんにちは。ナミレリです。みなさん、MacでPythonは使っていますか？

2022年12月1日にAppleからCore MLへ最適化されたStable Diffusionが発表されました。この記事ではM1/M2のCore MLに最適化されたStable Diffusionで画像生成するまでを詳しく説明します。下記のリンクはAppleの発表です。

参考

Stable Diffusion with Core ML on Apple Silicon

Apple Machine Learning Research

Core MLの最適化が適用されたmacOSは 13.1（とiOS 16.2）なので注意が必要です。2022年12月6日現在でmacOS 13.1は開発者向けのbeta版です。私の環境は現時点でのリリース最新版であるmac OSは13.0.1です。（ほとんどの方がそうだと思います）この記事ではM1/M2のCore MLに最適化されたStable Diffusionを試してみたいと思います。真のパフォーマンスが発揮されるのはmacOS 13.1やiOS 16.2からですが、その前の準備としてmacOS 13.0で試してみます。

macOS13.1リリース後に試した記事はこちらです

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【Python】macOS13.1でCore MLのStable Diffusionを試す（爆速なのか？！）

この記事はこんな人にオススメ

Appleが発表したStable Diffusionをとりあえず使ってみたい
話題のStable Diffusionを試してみたい
Stable Diffusionを試したいが環境は分けておきたい

この記事のMac環境

M2 MacBook Air 13.6 インチ、MacBook Pro 14インチ M1Max
macOS Ventura 13.0.1
pyenv 2.3.7
Miniforge3-4.10.3-10（Python 3.9.15）

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【初心者向け】Parallels Desktop 19 for Macの特徴とエディションの比較

はじめに

そもそもCore MLってなに？

Core MLのMLはMachine Learningの略で公式サイトに下記の記載があります。
https://developer.apple.com/jp/machine-learning/core-ml/

Appleのハードウェアを活用し、メモリ占有量と電力消費量を最小限にしながらも、幅広い種類のモデルがオンデバイスでパフォーマンスを発揮できるように最適化されています。

Core MLは、Accelerate、BNNS、およびMetal Performance Shadersの上に構築されたAppleの基本的な機械学習フレームワークです。iOSアプリケーションに統合できる機械学習モデルを提供し、画像分析、自然言語処理、オーディオからテキストへの変換、および音声分析をサポートします。Core MLフレームワークはオンデバイスコンピューティングを使用して機能するため、アプリケーションはネットワーク接続やAPI呼び出しを必要とせずにCore MLを利用できます。

参考

Core ML – Wiki

Golden

Python仮想環境のイメージ（Core MLに最適化されたStable Diffusion用）

今回は下のイメージ図のようにpyenv、conda、venvでCoreMLに最適化されたStable Diffusion用の環境を構築します。

（Core MLに最適化された）Stable Diffusionの設定ステップ概要

macOS13.1リリース後に試した記事はこちらです

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【Python】macOS13.1でCore MLのStable Diffusionを試す（爆速なのか？！）

大枠としては下のような流れでセットアップしていきます。

STEP
事前準備：brew、pyenv、miniforge3
STEP
Stable Diffusion用のconda仮想環境を準備する

conda createで仮想環境を構築します
STEP
CoreMLに最適化されたStable Diffusionを取得する

gitでソースコードを取得します
STEP
Stable Diffusion用のvenv仮想環境を準備する

今回用にライブラリの独立した環境を構築します
STEP
Stable Diffusionのセットアップ

Stable Diffusionに必要なライブラリをインストールします。
STEP
アカウント登録とアクセストークンの取得（https://huggingface.co）

APIにアクセスするためのトークンを取得します
STEP
Core ML modelの作成

PyTorchからCore MLのモデルに変換します
STEP
コマンドラインで画像生成
STEP
画像生成のプログラム例

【STEP1】事前準備：brew、pyenv、miniforge3

brewのインストール

M1/M2のMacにbrewをインストールしていない方は下記のコマンドでインストールしましょう。


/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

下記のコマンドを実行して反映させます。YOUR NAMEは環境に合わせて読み替えてください。


echo '# Set PATH, MANPATH, etc., for Homebrew.' >> /Users/YOUR NAME/.zprofile
echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"' >> /Users/YOUR NAME/.zprofile
eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"

brewの詳しい使い方は下の記事をぜひ参考にしてください。

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【初心者向け】brewのインストールと使い方（brewを理解する）

pyenvのインストール

次に、M1/M2のMacにpyenvをインストールします。まだの方は下記のコマンドでインストールしてください。


brew install pyenv

pyenvの詳しい使い方は下の記事をぜひ参考にしてください。

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【Python】M1/M2 MacでPython環境の構築（pyenvとvenvのインストールと設定、そして使い方）

miniforge3のインストール

先程インストールしたpyenvでminiforge3をインストールします。


pyenv install miniforge3-4.10.3-10

下記のコマンドでminiforge3を有効にし、conda自体をアップデートします。


pyenv global miniforge3-4.10.3-10
conda init zsh
source ~/.zshrc
conda update conda

pyenvの詳しい使い方は下の記事をぜひ参考にしてください。

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【Python】M1/M2 MacでPython環境の構築（pyenvとvenvのインストールと設定、そして使い方）

condaコマンドをzshで補完する方法を紹介しています。

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【Python】zshでcondaコマンドを補完する

condaのよく使うコマンドを紹介しています。

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【Python】condaのよく使うコマンドの使い方

【STEP2】Stable Diffusion用のconda仮想環境を準備する

それではインストールしたminiforge3のcondaコマンドでCore MLのStable Diffusion用の仮想環境を構築します。仮想環境の名前はcoreml_stable_diffusionとしています。その後、conda activateコマンドでアクティブにするとプロンプトにアクティブにした仮想環境名が表示されたと思います。


conda create -n coreml_stable_diffusion
conda activate coreml_stable_diffusion

condaの使い方についても下記の記事で紹介していますのでぜひ参考にしてください。

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【Python】M1/M2 MacでPython環境の構築（pyenvとvenvのインストールと設定、そして使い方）

【STEP3】CoreMLに最適化されたStable Diffusionを取得する

gitでCoreMLに最適化されたStable Diffusionのソースコードをクローンします。以下のコマンドでカレントディレクトリにml-stable-diffusionがクローンされます。


git clone https://github.com/apple/ml-stable-diffusion.git

【STEP4】Stable Diffusion用のvenv仮想環境を準備する

先程、Stable Diffusionのソースコードをクローンしました。そのディレクトリで.venvという名前の仮想環境を準備します。


cd ml-stable-diffusion
python -m venv .venv

下記のコマンドでvenv仮想環境を有効にします。プロンプトにアクティブにしたvenv仮想環境名が表示されます。


source .venv/bin/activate

この段階でプロンプトには
(.venv) (coreml_stable_diffusion)と表示されているはずです。

ここまでがベースとなる環境構築です。以降、Stable Diffusionのセットアップをしていきます。

aliasに登録しておくと便利です

毎回、conda activateと.venv/bin/activateが面倒だし忘れる場合

そんな時は.zshrcにaliasの登録をしておくと便利だと思います。下記はsdというコマンドのエイリアスを登録しています。


alias sd='conda activate coreml_stable_diffusion && source ~/ml-stable-diffusion/.venv/bin/activate && cd ~/ml-stable-diffusion'

【STEP5】Stable Diffusionのセットアップ

それではStable Diffusionのセットアップをしていきます。プロンプトに
(.venv) (coreml_stable_diffusion)と表示されていることを確認しつつ、今いるクローンしたディレクトリでpipコマンドをアップデートして、必要なライブラリを下記のコマンドでインストールします。


pwd
ml-stable-diffusion
pip install --upgrade pip
pip install -e .

上のpip install -e .は依存関係にあるライブラリをインストールしてくれます。

続いて、必要によりdiffusers、transformers、scipyをアップグレードします。


pip install --upgrade diffusers transformers scipy

参考

GitHub – apple/ml-stable-diffusion: Stable Diffusion with Core ML on Apple Silicon

GitHub

参考

CompVis/stable-diffusion-v1-4 · Hugging Face

huggingface.co

これでライブラリのインストールは終わりです。pip listは以下の通りです。


pip list
Package                        Version    Editable project location
------------------------------ ---------- --------------------------------
accelerate                     0.15.0
certifi                        2022.9.24
charset-normalizer             2.1.1
coremltools                    6.1
diffusers                      0.9.0
filelock                       3.8.1
huggingface-hub                0.11.1
idna                           3.4
importlib-metadata             5.1.0
mpmath                         1.2.1
numpy                          1.23.5
packaging                      21.3
Pillow                         9.3.0
pip                            22.3.1
protobuf                       3.20.3
psutil                         5.9.4
pyparsing                      3.0.9
python-coreml-stable-diffusion 0.1.0      /Users/user/ml-stable-diffusion
PyYAML                         6.0
regex                          2022.10.31
requests                       2.28.1
scipy                          1.9.3
setuptools                     58.1.0
sympy                          1.11.1
tokenizers                     0.13.2
torch                          1.13.0
tqdm                           4.64.1
transformers                   4.25.1
typing_extensions              4.4.0
urllib3                        1.26.13
zipp                           3.11.0

【STEP6】アカウント作成とアクセストークンの取得

huggingfaceのサイトでアカウントを作成し、HuggingFaceプロファイルでAPIにアクセスするためのトークンを取得します。それではやってみましょう。

huggingfaceでアカウントを作成する

STEP
huggingfaceにアクセスし右上の「Sign Up」をクリックする
STEP
登録するアカウントのメールアドレス、パスワードを入力し、Nextをクリック。
STEP
ユーザー情報を入力しアカウントを作成する

上部に名前を入力し、Terms of ServiceとCode of Conductを確認・同意し、チェックボックスにチェックしてCreate Accountをクリック。
STEP
最後に登録したメールにURLが届くのでクリックし登録を完了させます。

APIにアクセスするためのトークンを取得する

STEP
ログインし[settings]→[Access Tokens]をクリックし、[New token]をクリック。
STEP
[Create a new access token]の画面で[Name]でトークンにつける名前を入力し、[Generate a token]をクリック。
STEP
後ほど使うので生成されたトークンをコピーします
STEP
huggingface-cli login
トークンを取得したらターミナルで次のコマンドを実行しトークンをペーストします。
```
huggingface-cli login
```
トークンは、~/.huggingface/tokenに保存されます。

【STEP7】 Core ML modelの作成

以下のコマンドで、Hugging Faceから数GBのPyTorch チェックポイントをダウンロードし、PyTorchからCore ML（.mlpackage）に変換します。（15分程度かかりました）

コマンド最後の-oは、変換した.mlpackageを保存するディレクトリを指定します。今回はtestとしています。


python -m python_coreml_stable_diffusion.torch2coreml --convert-unet --convert-text-encoder --convert-vae-decoder --convert-safety-checker -o test

最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング

【STEP8】コマンドラインで画像生成

いよいよ初の画像生成です。-iで.mlpackageを保存するディレクトリを指定します。また-oで画像を保存するディレクトリを指定します。（今回は~/sd_img/にしました）

promptは"Futuristic beautiful winter Mt.Fuji, Realistic"


python -m python_coreml_stable_diffusion.pipeline --prompt "Futuristic beautiful winter Mt.Fuji, Realistic" -i test -o ~/sd_img/ --compute-unit ALL

待つこと数分。。。macOS 13.1ではないのでそれなりに時間かかります。

いくつか言葉を足してみて再度画像生成にチャレンジ。

promptは"Futuristic beautiful winter Mt.Fuji, Realistic, rim light, greg rutkowski"


python -m python_coreml_stable_diffusion.pipeline --prompt "Futuristic beautiful winter Mt.Fuji, Realistic, rim light, greg rutkowski" -i test -o ~/sd_img/ --compute-unit ALL --seed 333

今度は温かくルノワール風な富士山にしてみたくテストしてみます。

promptは"Mount Fuji in the city of the future. PierreAuguste Renoir,"


python -m python_coreml_stable_diffusion.pipeline --prompt "Mount Fuji in the city of the future. PierreAuguste Renoir," -i test -o ~/sd_img/ --compute-unit ALL

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macOS13.1リリース後に試した記事はこちらです

関連

【Python】macOS13.1でCore MLのStable Diffusionを試す（爆速なのか？！）

【STEP9】画像生成のプログラム例

https://huggingface.co/docs/diffusers/optimization/mpsを参考にすると便利です。

参考

How to use Stable Diffusion in Apple Silicon (M1/M2)

huggingface.co


# make sure you're logged in with `huggingface-cli login`
from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4")
pipe = pipe.to("mps")

# Recommended if your computer has < 64 GB of RAM
pipe.enable_attention_slicing()

#どんな画像にするか
prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"

# First-time "warmup" pass (see explanation above)
_ = pipe(prompt, num_inference_steps=1)

# Results match those from the CPU device after the warmup pass.
image = pipe(prompt).images[0]

#保存するファイル名
image.save(f"test0001.png")