# AI Image Generation na MacOS (Apple Silicon M1/M2/M3/M4)

MacOS z Apple Silicon čipi (M4) ne podpira Nvidia CUDA, zato ne morete uporabljati "navadnih" navodil za Nvidia RTX. Namesto tega uporabljamo **MPS (Metal Performance Shaders)**, ki omogoča uporabo grafičnega čipa na M4 procesorju.

## Priporočena Pot: ComfyUI (Native ali Docker)

Najbolj robusten način za poganjanje naprednih AI modelov (kot je Qwen-VL ali Stable Diffusion z Qwen text encoderjem) na Macu je uporaba **ComfyUI**, ki ima odlično podporo za MacOS.

### 1. Namestitev (Python venv method)

To je "native" način, ki teče direktno na tvojem Macu.

**Predpogoji:**
- Python 3.10 ali 3.11 (priporočeno)
- Git

**Postopek:**

1.  **Odpri Terminal** in pojdi v mapo, kjer želiš imeti program:
    ```bash
    cd ~/repos/novafarma/ai_image_gen  # ali kamorkoli želiš
    ```

2.  **Kloniraj ComfyUI:**
    ```bash
    git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
    cd ComfyUI
    ```

3.  **Ustvari virtualno okolje:**
    ```bash
    python3 -m venv venv
    source venv/bin/activate
    ```

4.  **Namesti torch za MacOS (Nightly build za najboljšo M4 podporo):**
    ```bash
    pip install --pre torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu
    ```

5.  **Namesti ostale odvisnosti:**
    ```bash
    pip install -r requirements.txt
    ```

6.  **Zaženi:**
    ```bash
    python main.py
    ```

### 2. Uporaba Qwen Modelov

Qwen (Qwen-VL ali Qwen2-VL) so primarno "Vision-Language" modeli. Če jih želiš uporabljati za generiranje slik ali "chatting with images":

1.  Namesti **ComfyUI-Qwen-VL-Chat** (custom node):
    - Pojdi v `ComfyUI/custom_nodes`
    - `git clone https://github.com/StartInception/ComfyUI-Qwen-VL-Chat`
    - `pip install -r requirements.txt` (znotraj venv)

2.  **Prenesi model:**
    - Modeli so ponavadi v `.gguf` formatu za Mac (manj RAM-a) ali originalni `transformers` format.
    - Prenesi npr. `Qwen2-VL-7B-Instruct` iz HuggingFace.

## Alternativa: MLX (Apple Framework)

Za maksimalno hitrost na M4 čipu obstaja knjižnica **MLX** od Apple-a.

1.  **Namestitev:**
    ```bash
    pip install mlx-lm
    ```

2.  **Uporaba:**
    MLX ekipa redno porta Qwen modele.
    ```bash
    # Primer za Qwen text model
    python -m mlx_lm.generate --model Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-mlx --prompt "Hello"
    ```
    Za slike (VL modeli) preveri `mlx-examples` repozitorij na GitHubu.

## Pomembno za M4 Uporabnike

- **RAM je VRAM:** Tvoj sistemski RAM (npr. 32GB ali 64GB) se uporablja kot video spomin. Zapri Chrome/Electron aplikacije, ko generiraš slike, da sprostiš spomin.
- **Toplota:** Dolgotrajno generiranje bo segrelo prenosnik/Mac Mini. To je normalno.