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原始链接: https://news.ycombinator.com/item?id=38342670
根据 https://github.com/Acly/krita-ai-diffusion#preventions 支持 MacBook Pro M1。 最初的公告推文也提到了英特尔和 macOS。
但是,您上面链接的问题表明,由于“ccm”包(用于构建应用程序包)而导致二进制包构建被破坏,无法在打包过程中创建必要的dylib。 目前的计划是用“macosbuild”替换“ccm”,但是,开发人员在线程中指出,这需要将 SD 库的 C++ 绑定移植到 Swift,他承认这不会很快发生,至少基于此 最近在他的 twitter feed 上进行了讨论,他指出构建带有 SD 的 ARM 硅胶芯片需要大量内存,这表明插件本身的集成可能需要在 ARM/x64 汇编器中本地重做,以避免浪费太多 RAM 通过 Rosetta 在翻译模式下运行插件。 这听起来像是一项相当复杂的任务,Mac 的自述文件部分或我能找到的其他任何地方都没有提及。
然而,考虑到他的最后一次发布是在近 11 个月前,并且从围绕该存储库和他的 Twitter 的乏善可陈的开发活动来看(同样,最后一次未转发的帖子是在 10 月 4 日),我不会屏住呼吸。
此外,如果它使用 SD 原生运行,则需要整个扩散器库作为依赖项,并且可能还需要用户在 x64 Swift 中自行编译扩散器模型,而不是依赖预编译的二进制文件与插件的任何平台一起使用 运行(类似于基于 CPU 的实例的 Cloud Runner)。 这可能比直接编译扩散器模型更难维护。
但是,使用 Cloud Renderer 在 Mac 上运行它仍然可能是可行的,您仍然可以以编译的形式部署模型,而无需在那里运行和优化它们,尽管根据模型的托管位置,您仍然需要配置 GPU 容量 为此,或以其他方式依赖免费层实例使用限制和/或在其他地方运行作业并将结果传递到 Mac。
顺便说一句,在 Mac 上运行 Krita 本身在技术上可以通过交叉编译它来完成
(I am part of a group that builds UI on top of open models, but we stopped working on our Krita version for that reason.)
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