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Enable Apple Intelligence on Macs sold in Mainland China with SIP enabled, tested on MacOS 15.4.1+ and 26+

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High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

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Stable Diffusion web UI

Quick Overview

EnableAppleAI is a GitHub repository that appears to be empty or non-existent. As of the current date, there is no content, code, or documentation available in this repository. The name suggests it might be intended for a project related to enabling or integrating Apple's AI technologies, but without any actual content, it's impossible to provide a meaningful description.

Pros

  • The repository name suggests a potentially interesting focus on Apple AI technologies
  • Could be a placeholder for future development in an emerging tech area

Cons

  • Repository is currently empty with no code or documentation
  • Lack of information makes it impossible to assess the project's goals or progress
  • No indication of when or if content will be added
  • Potential users cannot benefit from or contribute to the project in its current state

As this repository is empty and not a code library, we'll skip the code examples and getting started instructions sections.

Competitor Comparisons

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ml-stable-diffusion

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Stable Diffusion with Core ML on Apple Silicon

Pros of ml-stable-diffusion

  • More comprehensive and actively maintained project
  • Focuses on implementing Stable Diffusion models on Apple Silicon
  • Provides optimized performance for Apple devices

Cons of ml-stable-diffusion

  • Requires more setup and configuration
  • Limited to Apple devices and ecosystems
  • May have a steeper learning curve for beginners

Code Comparison

enableAppleAI:

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16)
pipe = pipe.to("mps")

ml-stable-diffusion:

import CoreML

let model = try MLModel(contentsOf: modelURL)
let input = MLFeatureProvider(dictionary: ["input": inputImage])
let output = try model.prediction(from: input)

The enableAppleAI repository appears to be a simpler implementation using PyTorch, while ml-stable-diffusion uses Swift and CoreML for native Apple integration. ml-stable-diffusion offers more optimized performance for Apple devices but requires more setup. enableAppleAI might be easier to get started with but may not fully leverage Apple-specific optimizations.

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diffusers

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🤗 Diffusers: State-of-the-art diffusion models for image, video, and audio generation in PyTorch.

Pros of diffusers

  • Extensive library of pre-trained diffusion models for various tasks
  • Well-documented API with easy-to-use interfaces
  • Active community and frequent updates

Cons of diffusers

  • Larger resource requirements due to complex models
  • Steeper learning curve for beginners
  • May be overkill for simple AI tasks

Code Comparison

enableAppleAI:

let model = try VNCoreMLModel(for: YOLOv3().model)
let request = VNCoreMLRequest(model: model)
try? VNImageRequestHandler(ciImage: image).perform([request])

diffusers:

from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")
image = pipe("A photo of a cat").images[0]

Summary

diffusers offers a comprehensive suite of diffusion models with extensive documentation and community support, making it suitable for complex AI tasks. However, it may require more resources and have a steeper learning curve compared to enableAppleAI. The latter appears more focused on integrating Apple's AI capabilities, potentially offering a simpler approach for iOS-specific development. The code comparison shows diffusers using a high-level API for image generation, while enableAppleAI demonstrates integration with Apple's Vision framework.

Stability-AI logo

stablediffusion

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High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

Pros of stablediffusion

  • More comprehensive and actively maintained project with frequent updates
  • Larger community support and contributions
  • Advanced features for image generation and manipulation

Cons of stablediffusion

  • More complex setup and installation process
  • Higher computational requirements for running the model
  • Steeper learning curve for beginners

Code Comparison

enableAppleAI:

import coremltools as ct

mlmodel = ct.convert(model, source='pytorch')
mlmodel.save('model.mlpackage')

stablediffusion:

from diffusers import StableDiffusionPipeline

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5")
image = pipe(prompt="a photo of an astronaut riding a horse on mars").images[0]

The enableAppleAI repository focuses on converting AI models for use with Apple's Core ML framework, making it easier to run on Apple devices. In contrast, stablediffusion is a more comprehensive project for generating and manipulating images using advanced AI techniques. While enableAppleAI is more specialized for Apple ecosystem integration, stablediffusion offers a wider range of features and flexibility for image generation tasks across various platforms.

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stable-diffusion-webui

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Stable Diffusion web UI

Pros of stable-diffusion-webui

  • More comprehensive and feature-rich UI for Stable Diffusion
  • Extensive community support and active development
  • Wide range of extensions and plugins available

Cons of stable-diffusion-webui

  • Requires more setup and configuration
  • Higher system requirements for optimal performance
  • Steeper learning curve for beginners

Code Comparison

enableAppleAI:

import coremltools as ct

mlmodel = ct.convert(
    "model.onnx",
    convert_to="mlprogram",
    minimum_deployment_target=ct.target.iOS16
)

stable-diffusion-webui:

import modules.scripts
from modules import script_callbacks

def on_app_started(demo, app):
    # Custom initialization code

script_callbacks.on_app_started(on_app_started)

The code snippets highlight the different focus areas of the two projects. enableAppleAI is centered around converting models for Apple devices, while stable-diffusion-webui provides a framework for extending the web interface functionality.

Convert Figma logo designs to code with AI

Visual Copilot

Introducing Visual Copilot: A new AI model to turn Figma designs to high quality code using your components.

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README

enableAppleAI

English README | 中文说明

一种在MacOS上（目前测试MacOS 15.4+及26.1均可），无需长期运行后台服务，也无需长期禁用SIP，即可永久稳定开启中国销售Mac设备上Apple AI的方法。

截屏2025-05-04 09 42 49

Star History

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最新3.21版本介绍

  • 新增“强制修改地区为美国”功能：针对macOS 26.X，通过修改 countryd 配置文件，即使设备位于中国，也可开启 Siri 整合 ChatGPT、Apple News 及国际版苹果地图。（需配合受支持地区的网络环境）。
  • 新增 iPhone 镜像功能预警：重要提醒，如果您使用 iPhone 镜像功能，必须在修改国家代码前先完成 iPhone 与 Mac 的配对，否则修改后可能导致无法配对。
  • 增加了方法2（来自 https://github.com/hyderay/AiOnMac 的启发）：只需修改plist文件，不再需要使用lldb对系统进程进行任何调试——建议方法1失败时尝试。
  • 3.1+版本加入了对Foundation Model等功能的支持。

工作原理概述

方法1（修改更彻底，建议优先尝试）

尝试试绕过 Apple 对 Apple 智能的启用检查：

  1. 用一个来自这里的代码，使用lldb暂时注入eligibiltyd，模拟美版LL机型，使其向系统数据库输出该机型支持AI的信息（具体功能请参考该脚本的源仓库）。
  2. 修改 /private/var/db/eligibilityd/eligibility.plist 这个系统文件，特别是调整其中关于设备区域码 (OS_ELIGIBILITY_INPUT_DEVICE_REGION_CODE) 和外部启动盘 (OS_ELIGIBILITY_INPUT_EXTERNAL_BOOT_DRIVE) 的检查值，禁止系统用这些参数来作为功能开启的前提条件。
  3. 通过修改文件权限和设置 uchg (immutable) 标记，锁定修改后的各个缓存文件状态，防止系统刷新缓存文件。

方法2（可解决方法1失败的奇怪问题）

  1. 可以直接修改 /private/var/db/eligibilityd/eligibility.plist 等几个系统缓存文件，强制让MacOS系统认为设备符合开启Apple智能各项功能的要求。
  2. 如果不使用lldb注入，可能会无法开启部分高级功能，但可以作为保底方案。
  3. 同样通过 uchg 锁定文件。

附加功能：强制修改地区（Method 1 & 2 完成后可选）

  • 修改 /private/var/db/com.apple.countryd/countryCodeCache.plist 文件，将缓存的国家代码强制改为 US。
  • 这可以欺骗系统认为设备物理位于美国，从而解锁 ChatGPT 整合等基于地理位置限制的功能。

前置条件

  1. 一台运行兼容 macOS 版本的 Mac (M1或以上CPU，macOS 15.1或以上版本)。
  2. 管理员权限，因为脚本使用 sudo 执行特权命令。
  3. 系统地区设置为“美国”，系统语言、Siri语言均设置为简体中文（普通话）/中国，English(USA)或其他任何受到Apple智能支持的语言和地区——设置为其他不支持Apple AI的区域会导致开启失败。
  4. 稳定的互联网连接以下载脚本。
  5. SIP (System Integrity Protection) 已禁用。（破解完成后可重新开启，不影响AI功能）

执行步骤

请严格按照以下步骤操作：

步骤 1: 禁用 System Integrity Protection (SIP)

如果 SIP 已经禁用，可以跳过此步骤。如果未禁用，您必须手动禁用它：

  1. 重启 Mac。
  2. 在 Mac 启动时，长按开机键，直到进入 macOS 恢复模式，途中你可能需要输入几次密码。
  3. 在屏幕顶部的菜单栏中，选择 实用工具 (Utilities) > **终端 (Terminal)**。
  4. 在终端窗口中，输入以下命令并按回车： 
    csrutil disable
  5. 按y键确认，之后您会看到一条 SIP 已禁用的消息。
  6. 在终端中，输入 reboot 并按回车，或者从 Apple 菜单中选择 重启 (Restart) 退出恢复模式并启动 Mac。

步骤 2: 下载并运行脚本

单命令快速执行方法:

如果您完全信任本脚本，可以使用以下单命令直接执行：

最新3.21脚本：

curl -sL https://raw.githubusercontent.com/kanshurichard/enableAppleAI/main/enable_ai.sh | bash

如果在国内访问困难，请尝试以下国内加速地址：

curl -sL https://cdn.jsdelivr.net/gh/kanshurichard/enableAppleAI@main/enable_ai.sh | bash

如果本版遇到问题，请您去提Issue，并可尝试2.13旧版：

curl -sL https://raw.githubusercontent.com/kanshurichard/enableAppleAI/main/enable_ai_old.sh | bash

手动执行脚本:

  1. 打开 终端 (Terminal) 应用程序。
  2. 使用 curl 下载脚本文件到当前目录： 
    curl -O https://raw.githubusercontent.com/kanshurichard/enableAppleAI/main/enable_ai.sh
  3. 审查脚本内容： 使用文本编辑器或命令行工具（如 cat enable_ai.sh）仔细阅读下载的 enable_ai.sh 文件，确保您理解它将执行的操作。
  4. 赋予脚本执行权限： 
    chmod +x enable_ai.sh
  5. 执行脚本： 
    ./enable_ai.sh

步骤 3: 按照脚本提示操作

  1. 选择语言：支持中文和英文。
  2. 选择操作：选择“启用 Apple Intelligence”。
  3. 选择方法：建议优先尝试 方法 1。
  4. 可选步骤：如果您在 macOS 26上，脚本会询问是否强制修改地区为美国。注意：如果您需要使用 iPhone 镜像，请务必在确认此步前完成配对！
  5. **重启**：脚本执行完毕后，重启 Mac。
  6. **检查**：系统设置 -> Apple 智能与 Siri，查看是否已开启。
  7. 恢复 SIP：确认功能正常后，建议重新进入恢复模式执行 csrutil enable 启用 SIP。

故障排除与反馈

  • 如果脚本执行过程中遇到错误，请检查终端输出的错误信息。
  • 如果按照步骤执行后 Apple 智能未能成功启用，或者出现其他异常，您也可以在本项目的 GitHub Issues 中提交问题。

常见问题

问：如何卸载？ 答：运行脚本，在主菜单选择 2. 解锁文件 (卸载) 即可一键恢复文件权限和状态。

问：为什么新系统（如 macOS 16/26）新增的 AI 功能没有出现？ 答：请更新脚本到最新版（v3.21+）。新版脚本增加了对 countryd 的修改，这对解锁 ChatGPT 等功能至关重要。升级前建议先运行旧脚本的“卸载”功能。

问：iPhone 镜像（iPhone Mirroring）无法连接？ 答：如果您使用了“强制修改地区为美国”的功能，可能会导致 Mac 和 iPhone 的地区代码不匹配，从而无法配对。解决方法：运行脚本选择“卸载”恢复原状 -> 配对 iPhone -> 再次运行脚本启用 AI (此时修改地区不会影响已配对的连接)。

问：开启AI后，Siri调用的仍然是百度百科这类国内工具，ChatGPT也无法正常调用？ 答：请尝试使用脚本中的“方法2”或在“方法1”成功后，同意进行“强制修改地区为美国”的操作。这会将系统底层的地理位置缓存锁定为 US，从而绕过通过 IP 判断地区的限制（注意：仍需配合受支持地区节点的网络环境）。

问：图乐园（Image Playground）无法创建图片？ 答：图乐园在老版本系统中不支持中文语言下创建图片，或者需要 macOS 26.1+ 系统。在之前的版本，请尝试将系统语言临时改为英语（美国）。

问：是否能开启繁体中文（或其他非首发语言）的Apple智能？ 答：取决于 Apple 官方是否已下发该语言包。如果官方尚未支持，强制开启也没有用。