PixArt-Σ 설치 및 사용 가이드 (Mac)

1python3 -m venv pixart-env2source pixart-env/bin/activate

1# PyTorch 설치 (MPS 지원 포함, macOS 기본)2pip install torch torchvision3 4# diffusers 및 필수 라이브러리 설치5pip install diffusers transformers accelerate6 7# 선택 사항: 캡션 정제 기능 사용 시8pip install beautifulsoup4 ftfy

1pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers

1import torch2import diffusers3 4print(f"PyTorch 버전: {torch.__version__}")5print(f"MPS 사용 가능: {torch.backends.mps.is_available()}")6print(f"diffusers 버전: {diffusers.__version__}")

1import torch2 3# MPS 사용 가능 여부 확인 후 디바이스 선택4if torch.backends.mps.is_available():5    device = "mps"6elif torch.cuda.is_available():7    device = "cuda"8else:9    device = "cpu"10 11print(f"사용 디바이스: {device}")

1import torch2from diffusers import PixArtSigmaPipeline3 4# 파이프라인 로드 (최초 실행 시 모델 자동 다운로드, 약 20GB)5pipe = PixArtSigmaPipeline.from_pretrained(6    "PixArt-alpha/PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS",7    torch_dtype=torch.float32,  # MPS에서는 float32 권장8)9pipe = pipe.to("mps")10 11# 이미지 생성12prompt = "A majestic mountain landscape at sunset, ultra detailed, 4K"13image = pipe(prompt).images[0]14 15# 저장16image.save("output.png")17print("이미지 저장 완료: output.png")

1# 정사각형 1024px2image = pipe(prompt, height=1024, width=1024).images[0]3 4# 세로형 (포트레이트)5image = pipe(prompt, height=1280, width=768).images[0]6 7# 가로형 (랜드스케이프)8image = pipe(prompt, height=768, width=1280).images[0]9 10# 2K 해상도 (RAM 여유 시)11image = pipe(prompt, height=2048, width=2048).images[0]

1image = pipe(2    prompt,3    height=1024,4    width=1024,5    num_inference_steps=20,   # 기본값 20, 높을수록 품질↑ 속도↓6    guidance_scale=4.5,        # 기본값 4.5, 높을수록 프롬프트 충실도↑7    negative_prompt="blurry, low quality, distorted",8).images[0]

1pipe.enable_attention_slicing()

1pipe.enable_model_cpu_offload()2# pipe.to("mps") 대신 사용 — 자동으로 필요한 시점에 GPU로 이동

1pipe.enable_sequential_cpu_offload()

1import torch2from diffusers import PixArtSigmaPipeline3 4pipe = PixArtSigmaPipeline.from_pretrained(5    "PixArt-alpha/PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS",6    torch_dtype=torch.float32,7)8pipe.enable_attention_slicing()9pipe.enable_model_cpu_offload()10 11image = pipe(12    "A serene Japanese garden with cherry blossoms",13    height=1024,14    width=1024,15    num_inference_steps=20,16).images[0]17image.save("garden.png")

1pipe = PixArtSigmaPipeline.from_pretrained(2    "PixArt-alpha/PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS",3    torch_dtype=torch.float32,  # float16 → float324)

1# 1. Attention Slicing 활성화2pipe.enable_attention_slicing()3 4# 2. CPU Offloading 활성화5pipe.enable_model_cpu_offload()6 7# 3. 해상도 낮추기8image = pipe(prompt, height=512, width=512).images[0]9 10# 4. 파이썬 가비지 컬렉션 실행11import gc12gc.collect()13torch.mps.empty_cache()

1huggingface-cli login

1pip install accelerate