老板心血来潮给我买了一个人工智能的线上课让我去学，于是这两天开始在家里上线上课，因为现在的主力机是MAC而不是PC，问过线上课的助教说，有没有MAC版本的SD，助教确切地说，MAC平台上没有SD，他们给了我几个选项——MAC安装双系统，或者换PC，或者直接用他们提供的云计算机，购买他们的云计算机使用时长和算力。
MAC我是M1芯片，没办法安装双系统，所以他们的第一个方案其实是行不通的，家里的老PC又明显配置太低，所以除非重新配台机器，不然可能他们所提供的方案最优选就只剩下云计算机和算力购买了。
我自己查了一下，其实MAC平台上是可以安装Stable Diffusion WebUI的，背后的原理其实也并不复杂，就是用Python爬出一个虚拟的网页界面，背后用的依旧是本地布局的全套软件。线上课的助教说没有MAC平台的版本，要么就是他们没办法将MAC版本套上他们的外壳，要么就是不想让我弄，非让我去买云计算机使用时长和算力吧。
我大概查了几个教程，大同小异，于是昨天晚上大概九点多的时候开始折腾，一直折腾到凌晨一点多，没弄好，可能是太久没有熬夜，太困了于是睡了一觉早上起来继续折腾，终于在早上九点左右的时候硬是把SD给弄进MAC里去了。
画了一早上，一张像样的图都没有，可能还要去找更优质的模型下来才能更快地上手，现在画一张图的时间大概是三到四分钟，不快，很慢，适合我这种瞎折腾的性格，只要不是用在生产上，对于普通人来说，时间可能是最不值钱的。
Stable Diffusion，用得好应该是相当强大的，不过能把这个开源免费的软件套个壳就拿出来卖钱的那些所谓的线上课，真的是敢想，果然认知才是第一生产力，我们还在学习如何使用一个工具的时候，他们已经拿着它开始赚钱了，尽管他们这种赚钱的方式多少有点不那么堂皇，但毕竟他们是比我们更早认知了某些东西的，所以所谓的认知差信息差，才是他们赚钱的最大价差所在。
MAC运行SD体验感还是略差的，看线上课的演示，出图几乎都是秒出，相对这种三四分钟的出一图的，体验上会好很多，不过这台机器是我当前稍稍能用的机器了，在没有转变成生产力之前 ，我不考虑硬件的迭代了。因为之前一直有在用leonardo的线上画图在玩AI，所以上手上SD其实并不很难，参数设置和模型这两个可能是接下来要花相对大力气来研究的一下。
总结一下昨天安装的全过程：
Homebrew，这个并不难，按各种教程很容易就弄好了。
Python，我用的是网上给的命令行，它是限定在3.10的版本的，结果它默认下载了一个3.10的最新版本，好像是3.10.12之类的，结果安装它没有任何问题，后面进行到步骤五的时候就一直不停地报错，于是我升级它到最新版本，应该是3.12.2，依旧报错。所以折腾了半宿才发现，听人劝吃饱饭——这个真的要用3.10.10这个版本，好神奇，昨天晚上尝试几个版本最后降回到3.10.10之后才成功。
安装stable-diffusion-webui，这个其实也并不难，就是时间挺长，但是几乎也是一次过。
下载和配置模型，我下载了基础模型和两个LoRa模型，基础模型几个G下载后，直接拉到目录里就行，不然等它的龟速下载会等死人。
运行./webui.sh，这一步最难，一直报错一直报错连续报错，连续重启连续重装最后把Python降版本之后才最终成功看到127.0.0.1:7860这个地址，并且终于打开了软件。
安装中文汉化包。
最后我发现我用./webui.sh这个命令打开stable-diffusion-webui后点击生成软件是没有反应的，于是又去四处查找教程，最后把这个命令改成了./webui.sh --precision full --no-half最终才成功了。
一直知道，AI必然会改变这个世界，只是没想到，这一天这么快地到来了，作为一个全新手的小白，今天开始，我可以在自己的电脑上开始一次全新的摸索了，终于，我在人工智能的路子上，往前迈进一小步。
没有事情是不可能的，只要敢想，并且尝试着去做，也许就能做成功。如果昨天晚上我就听了线上课程助教的那句话之后就不去查找资料也不去做尝试，今天跟昨天一样，可能依旧不会有任何变化。
以上。2024年02月20日，农历正月十一。