在 Mac 上原生流畅运行 Stable Diffusion，离线免费生成图像
MochiDiffusion 是一款专为 Apple 芯片 Mac 设计的原生 Stable Diffusion 图像生成应用。它利用 Core ML 和神经网络引擎（ANE）进行硬件加速，让用户无需联网、无需订阅，即可在本地高效地生成高质量图像。该应用提供简洁直观的 SwiftUI 界面，支持文本生成图像、图像编辑（img2img）、图像放大、ControlNet 等功能，并内置多种模型下载与管理工具。它解决了在 Mac 上运行 Stable Diffusion 时性能不佳、安装复杂、依赖云端的问题，让普通用户也能轻松上手，同时为开发者提供了可参考的 Core ML 集成范例。
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。
1确认硬件条件
应用基于 Core ML 与神经网络引擎，仅支持 Apple 芯片 Mac；可在「关于本机」查看芯片型号。
2打开项目仓库
在浏览器打开官方仓库，阅读 README 并进入 Releases 页面获取最新版本。
open https://github.com/MochiDiffusion/MochiDiffusion3下载并安装应用
从官方 Releases 下载 macOS 应用包，解压后拖入「应用程序」文件夹（具体以官方说明为准）。
4下载 Core ML 模型
启动应用后使用内置的模型下载与管理功能获取 Core ML 格式模型，此步需要联网。
5离线生成图像
输入提示词生成图像，全部计算在本机完成；还可基于已有图片做 Image2Image。
应用窗口正常打开，断网仍能生成图像，神经网络引擎模式下内存占用约 150MB。
Q：Intel 芯片的 Mac 可以用吗？
A：不行。项目完全依赖 Apple 芯片的 Core ML 与神经网络引擎加速，仅支持 M 系列芯片的 Mac。
Q：使用时需要联网或订阅吗？
A：不需要。图像生成完全在本地离线完成，无需云端 API；只有下载模型文件时需要联网。
Q：能基于已有图片生成吗？
A：支持。README 明确列出 Image2Image 功能，可基于现有图片生成新图。
Q：运行占用资源高吗？
A：较省内存。README 称使用神经网络引擎时内存占用约 150MB，并充分利用 ANE 加速。
Draw Things、Diffusion Bee、AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
MochiDiffusion 是图像领域的开源项目，由 MochiDiffusion 开发，2022 年首次发布。
在全站 13,109 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（7,956）位列前 6%，在图像分类的 840 个项目里位列前 4%。
近 41 天，它的 GitHub 星标从 7,923 增加到 7,956，净增 33。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。本地部署，完全免费。
它主要面向的使用场景是：设计师快速生成创意草图或概念图。同类可对比的替代方案包括 Draw Things、Diffusion Bee、AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui。
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