# Die Draw Things Alternative für Menschen, die das Bild wollen. Du wolltest ein Bild. Du hast eine Pipeline bekommen. Draw Things bietet dir 248 Modelle, 20 Sampler und eine Einstellung für fast alles. Das ist viel Leistung - und viele Entscheidungen vor dem ersten Bild. Private Diffusion liefert eine kuratierte Auswahl an Modellen, die jeweils darauf trainiert wurden, ihre Qualität zu halten, und führt jedes aus, für das dein iPhone, iPad oder Mac genug Speicher hat. Du gibst ein, was du willst, und bekommst es. [![Private Diffusion im App Store vorbestellen](/app-store/pre-order-badge/de/pre-order.svg)![Private Diffusion im App Store vorbestellen](/app-store/pre-order-badge/de/pre-order-dark.svg)](https://testflight.apple.com/join/DQwfQsEg) ## Kurz gesagt Private Diffusion Draw Things Bildqualität Private DiffusionNach dem Verkleinern nachtrainiert, damit das kleine Modell wie das Original antwortet Draw ThingsNach dem Training komprimiert, unverändert ausgeliefert Geschwindigkeit auf Apple Silicon Private DiffusionGPU und Neural Engine, jedes Modell Draw ThingsGPU; Neural Engine nur bei ausgewählten Modellen Was dein Gerät verlässt Private DiffusionSammelt keine Daten, nicht einmal Absturzberichte Draw ThingsKäufe, Benutzerinhalte, Kennungen - laut App Store-Label Die App selbst Private DiffusionNatives Swift auf iPhone, iPad und Mac mit Liquid Glass Draw ThingsEin Mac Catalyst-Build der iPad-App ## Bessere Bilder aus kleineren Modellen Jedes Modell wird nach dem Verkleinern nachtrainiert, damit die kleine Version auf deinem Gerät genauso antwortet wie das Original in voller Größe. So funktioniert es Um ein Bildmodell auf ein Smartphone zu bekommen, müssen seine Gewichte verkleinert werden. Draw Things macht das nach dem Training: Es komprimiert die Gewichte mit voller Präzision und liefert sie ohne Nachtraining aus. Der standardmäßige Download von Krea 2 ist eine 8-Bit-Datei. Wir gehen einen Schritt weiter. Jedes unserer Modelle ist [quantisierungsbewusst destilliert](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) (QAD): Wir verkleinern die Gewichte auf 4 Bit (bei Anima und Mage Flow Turbo auf 6), trainieren dann das kleine Modell weiter am Original in voller Größe, bis es genauso antwortet. Das Training folgt auf die Komprimierung und kann daher korrigieren, was die Komprimierung verzerrt hat. Quellen[NVIDIA: Wie quantisierungsbewusstes Training und Distillation funktionieren](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) So verkleinern wir ein Modell 1. 1 Original in voller Größe Das Modell, wie seine Entwickler es trainiert haben - zu groß für ein Smartphone. 2. 2 Passend verkleinert Die Gewichte werden auf jeweils wenige Bits reduziert, damit das gesamte Modell auf dein Gerät passt. 3. 3 Am Original nachtrainiert Das kleine Modell wird weitertrainiert, bis es so antwortet wie das Original in voller Größe. Private Diffusion Private Diffusion enthält das nachtrainierte Modell. Draw Things Draw Things komprimiert die Gewichte mit voller Präzision nach dem Training und liefert sie ohne Nachtraining aus. ## Schneller, weil beide Prozessoren arbeiten Private Diffusion lässt GPU und Neural Engine zusammenarbeiten, und du musst keine Einstellung suchen, damit das passiert. So funktioniert es Das Diffusionsmodell läuft über MLX, Apples eigenes Machine-Learning-Framework, auf der GPU und nutzt die [in die GPU von M5 und M6 eingebauten Neural Accelerators](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/), A19 Pro und A20 Pro. Core ML übergibt die Live-Vorschau, das finale Decoding und den Upscaler an die Neural Engine, mit Ausnahme einiger der größten Decodes, die auf der CPU sauberer werden. Auf iPhone 18 Pro und Macs mit Ultra-Chips werden große Bilder über beide Neural Engines decodiert. Draw Things nutzt die Neural Engine ebenfalls, standardmäßig aber nur für seine 8-Bit-S-Modelle und nur auf einigen Chips. Sein standardmäßiger Krea 2-Download nutzt sie nie. Unsere 4-Bit-Gewichte übertragen außerdem pro Schritt halb so viele Bytes wie dieser 8-Bit-Standard, und die Bildgenerierung verbringt die meiste Zeit wartend auf Speicher, daher bedeuten weniger Bytes weniger Warten. Quellen[Apple Newsroom: M6 und M5 Ultra, ein Neural Accelerator in jedem GPU-Kern](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/)[Apple: Technische Daten des iPhone 18 Pro, A20 Pro-GPU mit Neural Accelerators](https://www.apple.com/iphone-18-pro/specs/) Welche Prozessoren die Arbeit erledigen Private Diffusion - GPUVerwendet - Neural EngineVerwendet Draw Things - GPUVerwendet - Neural EngineNur ausgewählte Modelle ## Keine Daten gesammelt, nicht einmal deine Käufe Private Diffusion sammelt überhaupt keine Daten, während die App Store-Angabe für Draw Things Käufe, Benutzerinhalte und Kennungen aufführt. So funktioniert es Jede App Store-App muss angeben, was sie sammelt. Das [Datenschutzlabel von Draw Things](https://apps.apple.com/us/app/draw-things-ai-generation/id6444050820) führt Käufe, Nutzerinhalte und Identifikatoren als Daten auf, die es möglicherweise sammelt und die nicht mit deiner Identität verknüpft sind. Sein optionales Cloud Compute führt nach deiner Anmeldung auch Generierungen auf seinen Servern aus. Private Diffusion sammelt nichts. Es fragt nie nach einem Account, wird ohne Analyse-SDK oder Absturzberichtserstattung ausgeliefert und erstellt jedes Bild auf deinem Gerät. Wenn du bei iCloud angemeldet bist, wird deine Galerie mit deiner eigenen privaten iCloud synchronisiert, niemals mit einem unserer Server. Quellen[Draw Things App Store-Eintrag und Datenschutzangabe, Version 26.1008.0](https://apps.apple.com/us/app/draw-things-ai-generation/id6444050820) ![Das App Store-Datenschutzlabel von Draw Things, das Käufe, Benutzerinhalte und Kennungen als erfasste, aber nicht mit deiner Identität verknüpfte Daten aufführt.](/_astro/draw-things-app-privacy-card.BgEaSrwX_1Ge4YQ.png) Das eigene App Store-Datenschutzlabel von Draw Things, Version 26.1008.0, geprüft am 13. Oktober 2026. Draw Things App Store-Eintrag und Datenschutzangabe, Version 26.1008.0 ## Eine echte Mac-App, gebaut wie Apple sie baut Private Diffusion ist eine native Swift-App mit Liquid Glass auf iPhone, iPad und Mac, entwickelt nach Apples Human Interface Guidelines. So funktioniert es Auf dem Mac ist Draw Things eine veraltete Mac Catalyst-App: ein Catalyst-Build seiner iPad-App, dessen iPad-Oberfläche auf den Desktop übernommen wurde. Private Diffusion ist für macOS 26.4 und neuer in Swift geschrieben, mit Liquid Glass, Menüleistenbefehlen, Tastaturkurzbefehlen sowie aktivierter App Sandbox und Hardened Runtime. Es befolgt Apples Human Interface Guidelines auf jedem Gerät, auf dem es läuft, genau. QuellenDraw Things für Mac-Binärdatei, Version 1.20260716.0: LC\_BUILD\_VERSION Plattform 6 (Mac Catalyst) ![Draw Things für Mac: eine Seitenleiste mit Projects, Settings, Control, Scripts und PEFT, eine Arbeitsfläche mit Schachbrettmuster, eine Spalte Basic Settings mit Model, LoRA, Control und Strength sowie eine Tools-Spalte.](/_astro/draw-things-mac.K8r7XvP8_Z1h8VmX.png) Draw Things für Mac, Version 1.20260716.0, die iPad-Oberfläche in einem Catalyst-Fenster. Geprüft am 13. Oktober 2026. Draw Things für Mac-Binärdatei, Version 1.20260716.0: LC\_BUILD\_VERSION Plattform 6 (Mac Catalyst) ![Das Studio-Fenster von Private Diffusion auf einem Mac: eine Seitenleiste mit Studio, Galerie, Modellbibliothek und API-Server, ein generiertes Leuchtturmbild sowie ein einzelnes Prompt-Feld mit einer Schaltfläche zum Generieren.](/_astro/private-diffusion-mac-light.xeGQ_AT8_1Khmbc.png) Private Diffusion Studio unter macOS 26, nativ in Swift. ![Das Studio-Fenster von Private Diffusion auf einem Mac: eine Seitenleiste mit Studio, Galerie, Modellbibliothek und API-Server, ein generiertes Leuchtturmbild sowie ein einzelnes Prompt-Feld mit einer Schaltfläche zum Generieren.](/_astro/private-diffusion-mac-dark.Cub9GTyU_Z1KoSpA.png) Private Diffusion Studio unter macOS 26, nativ in Swift. ## Welches ist das Richtige für dich ### Wähle Draw Things, wenn - du 248 Modelle und jeden Sampler griffbereit haben willst - du deine eigenen LoRAs trainierst - du für jede Phase der Pipeline eine Einstellung willst ### Wähle Private Diffusion, wenn - du das Bild willst, nicht die Pipeline - du eine App willst, die nichts sammelt, nicht einmal Käufe - du eine native App für Mac, iPhone und iPad willst, die Apples Richtlinien folgt ## Private Diffusion und Draw Things im Direktvergleich Wie die beiden Apps auf Apple Silicon zum Stand der unten genannten Quellen abschneiden. | Was du bekommst | Private Diffusion | Draw Things | | --- | --- | --- | | Wie Modelle verkleinert werden | Nach dem Verkleinern nachtrainiert (QAD) | Nach dem Training komprimiert, ohne Nachtraining | | Verwendete Prozessoren | GPU und Neural Engine | GPU; Neural Engine für ausgewählte Modelle | | Daten, die die App sammelt | Keine | Käufe, Benutzerinhalte, Kennungen | | Analyse-SDKs | Keine | In der Richtlinie keine genannt | | Technische Basis | Native Swift mit Liquid Glass | Mac Catalyst-Build seiner iPad-App | | App Sandbox | Ja, mit Hardened Runtime | Ja | | Läuft auf | iPhone, iPad und Mac | iPhone, iPad und Mac | | Erste Schritte | Modell laden, Prompt eingeben | Modell wählen, dann Einstellungen anpassen | | Modelle | Kuratierte Auswahl, jeweils auf dein Gerät abgestimmt | 248 Katalogeinträge | Alle drei vergleichen So vergleichen sich die drei Apps auf Apple Silicon, Stand des Datums in den untenstehenden Quellen. | Was du bekommst | Private Diffusion | Draw Things | ComfyUI | | --- | --- | --- | --- | | Wie Modelle verkleinert werden | Nach dem Verkleinern nachtrainiert (QAD) | Nach dem Training komprimiert, ohne Nachtraining | Hängt vom geladenen Checkpoint ab | | Verwendete Prozessoren | GPU und Neural Engine | GPU; Neural Engine für ausgewählte Modelle | GPU über PyTorch MPS | | Daten, die die App sammelt | Keine | Käufe, Benutzerinhalte, Kennungen | Nutzungs- und Fehlertelemetrie, standardmäßig aktiviert | | Analyse-SDKs | Keine | In der Richtlinie keine genannt | PostHog und Datadog RUM | | Technische Basis | Native Swift mit Liquid Glass | Mac Catalyst-Build seiner iPad-App | Electron mit gebündeltem Python | | App Sandbox | Ja, mit Hardened Runtime | Ja | Nein | | Läuft auf | iPhone, iPad und Mac | iPhone, iPad und Mac | Mac, Windows und Linux; kein iPhone oder iPad | | Erste Schritte | Modell laden, Prompt eingeben | Modell wählen, dann Einstellungen anpassen | Python installieren, dann einen Knotengraphen erstellen | | Modelle | Kuratierte Auswahl, jeweils auf dein Gerät abgestimmt | 248 Katalogeinträge | Jeder Checkpoint, den du findest | ## FAQ zur Draw Things-Alternative - ### Was ist die beste Draw Things Alternative für Mac? Für Menschen, die ein Bild statt eines Workflows wollen: Private Diffusion. Es führt eine kuratierte Auswahl an Modellen auf Apple Silicon Macs mit macOS 26.4 oder neuer aus, trainiert jedes Modell nach dem Verkleinern erneut, damit die Qualität erhalten bleibt, nutzt GPU und Neural Engine zusammen und sammelt keine Daten. Draw Things bleibt die bessere Wahl, wenn du Hunderte von Modellen und Kontrolle über jede Einstellung willst. - ### Ist Draw Things eine native Mac-App? Draw Things für Mac ist ein Mac Catalyst-Build seiner iPad-App und bringt daher die iPad-Oberfläche auf den Desktop. Es ist sandboxed und läuft auf macOS 12.4 oder neuer. Private Diffusion ist eine native Swift-App für macOS 26.4 und neuer, mit Liquid Glass, Menüleistenbefehlen und Tastaturkurzbefehlen. - ### Kann ich Draw Things auf iPhone und iPad verwenden? Ja. Draw Things läuft auf iPhone, iPad und Mac - genauso wie Private Diffusion. Der Unterschied zeigt sich nach dem Öffnen: Draw Things lässt dich aus 248 Katalogeinträgen wählen und Einstellungen anpassen, während Private Diffusion dir bereits auf dein Gerät abgestimmte Modelle bietet. Größere Modelle benötigen mehr Speicher: Krea 2 Turbo braucht ein iPad oder einen Mac mit 16 GB, während Anima und Flux.2 Klein 4B auf jedem unterstützten iPhone laufen. - ### Ist Draw Things sicher? Draw Things ist eine legitime App von Draw Things, Inc., auf dem Mac sandboxed und über den App Store erhältlich. Das App Store-Datenschutzlabel besagt, dass sie für die App-Funktionalität möglicherweise Käufe, Nutzerinhalte und Kennungen sammelt, die nicht mit deiner Identität verknüpft sind, und das optionale Cloud Compute führt Generierungen nach deiner Anmeldung auf seinen Servern aus. Private Diffusion sammelt keine Daten, und jedes Bild wird auf deinem Gerät erstellt. ## Erstelle das Bild, überspring die Pipeline Jedes Modell wurde darauf trainiert, seine Qualität zu halten - auf dem iPhone, iPad oder Mac, den du bereits hast. Du musst kein Konto erstellen, und nichts, was du erstellst, wird an uns gesendet. [![Private Diffusion im App Store vorbestellen](/app-store/pre-order-badge/de/pre-order.svg)![Private Diffusion im App Store vorbestellen](/app-store/pre-order-badge/de/pre-order-dark.svg)](https://testflight.apple.com/join/DQwfQsEg) [Sieh dir an, wie Private Diffusion im Vergleich zu ComfyUI abschneidet](/de/comfyui-alternative) ## Quellen, geprüft am 13. Oktober 2026 1. [NVIDIA: Wie quantisierungsbewusstes Training und Distillation funktionieren](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) 2. [Apple Newsroom: M6 und M5 Ultra, ein Neural Accelerator in jedem GPU-Kern](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/) 3. [Apple: Technische Daten des iPhone 18 Pro, A20 Pro-GPU mit Neural Accelerators](https://www.apple.com/iphone-18-pro/specs/) 4. [Draw Things App Store-Eintrag und Datenschutzangabe, Version 26.1008.0](https://apps.apple.com/us/app/draw-things-ai-generation/id6444050820) 5. Draw Things für Mac-Binärdatei, Version 1.20260716.0: LC\_BUILD\_VERSION Plattform 6 (Mac Catalyst) 6. [Comfy Desktop 1.1.6 Telemetrie-Quellcode (PostHog, Datadog RUM)](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/main/lib/telemetry.ts#L69-L80) 7. [Comfy Desktop 1.1.6 Erster Start: Telemetrie standardmäßig aktiviert](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/views/FirstUseTakeover.vue#L101) 8. [Comfy Desktop-Datenschutzrichtlinie in der App nennt PostHog und Datadog](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/lib/legalDocs.ts#L400-L401) 9. [Comfy-Dokumentation: ComfyUI nutzt PyTorch MPS, nicht MLX](https://github.com/Comfy-Org/docs/blob/2c665405b557f2d8a36d75dfc41018ec31b18e56/installation/system_requirements.mdx#L69-L72) 10. Comfy Desktop 1.1.6 Codesignatur: keine App Sandbox-Berechtigung