最近IT圈里最热门的话题莫过于AI了。从AI语言模型chatgpt到AI绘画的midjourney、stable diffusion等，都成为了大家火爆话题。其中不少的项目都是开源，能够在本地运行。那么对于想掌握这些AI工具的朋友来说，该怎么配机呢？今天小狮子以流行的stable diffusion来抛砖引玉。P.s 本期题图也是AI生成。
Stable Diffusion 是目前最流行的 AI 艺术生成工具之一。它使用快捷、直觉的方式，带来了相当令人印象深刻的效果。
不同于midjourney只能使用在线服务，Stable Diffusion项目可以进行本地化运行和模型训练，因此更加适合追求个性化的想体验AI魅力的朋友。
如果你想亲自尝试Stable Diffusion，首先应该检查你的电脑是否符合要求。而且，由于AI处理能力要求相当高，如果要在 Mac平台上使用它们，又需要格外留意。
那么，我们需要什么配置才能运行这些AI工具呢？它们支持 AMD 显卡吗？是否兼容英特尔显卡呢？对于苹果 M1 处理器，能否使用呢？或者说，我们是否可以在没有 GPU 的情况下运行它们？
与游戏或一般视频、图片编辑软件的系统要求不同，SD一类的AI工具海推出了多个不同的版本，使得系统要求更加复杂多变。
目前主流的任何采用酷睿7代及以上架构的Intel CPU以及任何采用Zen系列架构的AMD CPU都可以用于SD一类的AI绘画工具软件。
不过相对Intel和AMD的CPU可以拿来就用，使用苹果M1/M2处理器的玩家，它们需要使用开源社区特别重新开发编译的分支版本才可以。
目前，InvokeAI是最受欢迎的兼容分支之一，具有对Apple M1芯片的完全支持。它需要至少12GB的系统内存和12GB的安装空间。安装这个分支版本后，就能够使用更强大的M1芯片版本生成更高分辨率和更精确的图像。
当然，开源社区目前也有一些分支项目，对Intel或者AMD特定架构、型号的CPU进行了一定的优化，有经验的用户也可以进行选择。
不过，总的来说，AI绘画工具的核心依旧是GPU，因此大家配机的时候在预算范围内采用主流的CPU就可以了。
SD AI工具的系统要求因其不同版本的工具而异。在其最初版本中，要求以下条件才能有效运行：
然而，此后出现了许多其他的版本和迭代，降低了系统要求，同时也为那些硬件不同或预算更有限的用户提供了新的选择。
为了运行Stable Diffusion，需要匹配不同版本中的系统规格。但通常情况下，目前需要具备以下条件：
这些是绝对最低要求。如果只具备这些规格，可能无法生成大于512 x 512像素的图像，且图像的质量低于使用更高配置硬件运行AI所生成的图像。
同样的，其实AMD卡和旧NVIDIA卡，也有部分开源社区开发的分支可以运行Stable Diffusion，但它们往往难以配置并更容易出现问题。截至目前，只有RTX NVIDIA GPU是稳定所有主流AI绘图工具的显卡。
注意：由于AI处理单元数量的差异随着每一代的N卡架构的变化而增长，因此旧的NVIDIA GPU即使具有相同数量的显存也会需要更长时间才能产生相同大小的图像。所以如果预算充足，请避免使用旧的RTX 20系列GPU。
RTX 3050也可以使用，但考虑到其与RTX 3060 12GB型号之间的价格差异，性价比实在太低，不建议购买。
官方版本StableDiffusion确实是不支持A卡运行的。不过作为开源作品的好处就在这里。已经有一些社区分支版本支持AMD显卡。
简单来说，对于AMD Radeon RX 470/480/570/580/590的8GB显存型号，也能运行StableDiffusion，但是用户需要将采样量大小降至1或降低生成作品的分辨率。另外安装配置需需要一个不同的PyTorch二进制文件。
A卡使用StableDiffusion需要一定的技术基础特别是命令行配置能力
但总的来说，A卡分支的StableDiffusion安装过程较为复杂，且推荐最好还是使用8GB以上显存的显卡。
与AMD 显卡类似，StableDiffusion也没有官方支持Intel显卡。但是，已经有一个社区分支版本支持它。OpenVino支持Intel Arc显卡，虽然在高端模型上的性能表现更佳。它甚至也支持Intel CPU的集显以及部分intel的FPGA新品。
不过OPEN VINO严格来说是一个AI机器学习平台，接入SD只是其实现的功能之一。
第一种是通过DreamStudio这个SD的在线版运行，没有任何硬件要求。但是它生成AI图像需要耗费点数，而点数在新账号送的用完后，需要充值，相比之下，本地运行的版本就更香。如果你要进行专门的模型训练，那么DreamStudio也是无能为力。
另一个方法就是刚才提到的使用OpenVino，它适用于AMD和Intel CPU以及Intel显卡。但速度远不如在N卡上运行。即使是在强大的CPU上，单独一次迭代生成也需要几分钟 而在大多数情况下，满意的AI图片需要进行多次迭代。
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