M1 MacBook Air に diffusers をインストールし、Stable Diffusion v1.4（CompVis）を PyTorch MPS バックエンドで動かしました。MPS（Metal Performance Shaders）は Apple Silicon の GPU を PyTorch から利用するインターフェースで、外付け GPU なしで画像生成が可能です。

検証環境

• MacBook Air（Apple M1 / 16 GB Unified Memory）
• macOS / Python 3.14.2
• PyTorch 2.12.1 / diffusers 0.38.0
• デバイス: MPS（Apple GPU）/ float16

実測結果

• モデルサイズ: 10.2 GB（キャッシュ含む）
• モデルロード時間: 113.6 秒（初回ダウンロード含む）
• 画像生成時間: 58.4 秒（20ステップ / 512×512）
• ステップあたり時間: 2.92 秒/ステップ
• プロンプト: ロボットアームが回路基板を組み立てるシーン

インストールは pip コマンド一つで完了します。diffusers ライブラリが HuggingFace からモデルを自動ダウンロードし、MPS デバイスに転送して推論を行います。詳細は diffusers 公式ドキュメントを参照してください。

20ステップ・512×512 の生成に 58.4 秒かかります。GPU を搭載した Windows PC と比べると遅いものの、M1 Mac 単体でプロンプトからの画像生成が完結する点が特徴です。Unified Memory により CPU と GPU がメモリを共有するため、大きめのモデルも動作します。

フィジカルAI分野では、ロボットの訓練データ生成や UI プロトタイプの作成に画像生成モデルを活用する事例が増えています。手元の Mac で素早く試せる環境として有用です。