# La alternativa a Draw Things para quienes quieren la imagen. Querías una imagen. Obtuviste un proceso. Draw Things te ofrece 248 modelos, 20 samplers y un ajuste para casi todo. Es mucha potencia y muchas decisiones antes de la primera imagen. Private Diffusion incluye una selección cuidada de modelos, cada uno entrenado para mantener su calidad, y ejecuta todos los que tengan memoria suficiente en tu iPhone, iPad o Mac. Escribes lo que quieres y lo obtienes. [![Reserva Private Diffusion en App Store](/app-store/pre-order-badge/es/pre-order.svg)![Reserva Private Diffusion en App Store](/app-store/pre-order-badge/es/pre-order-dark.svg)](https://testflight.apple.com/join/DQwfQsEg) ## La versión corta Private Diffusion Draw Things Calidad de imagen Private DiffusionReentrenado después de reducirlo, para que el modelo pequeño responda como el original Draw ThingsComprimido después del entrenamiento, tal cual Velocidad en Apple Silicon Private DiffusionGPU y Neural Engine, todos los modelos Draw ThingsGPU; Neural Engine solo para modelos seleccionados Qué sale de tu dispositivo Private DiffusionNo recopila datos, ni siquiera informes de fallos Draw ThingsCompras, contenido del usuario e identificadores, según su etiqueta de App Store La propia app Private DiffusionSwift nativo en iPhone, iPad y Mac, con Liquid Glass Draw ThingsUna compilación de Mac Catalyst de su app para iPad ## Mejores imágenes con modelos más pequeños Cada modelo se reentrena después de reducirse, para que la versión pequeña de tu dispositivo responda como lo haría el original de tamaño completo. Cómo funciona Para que un modelo de imagen quepa en un teléfono, hay que reducir sus pesos. Draw Things lo hace después del entrenamiento: comprime los pesos de precisión completa y los incluye sin reentrenarlos, y su descarga predeterminada de Krea 2 es un archivo de 8 bits. Nosotros damos un paso más. Todos nuestros modelos usan [destilación consciente de la cuantización](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) (QAD): reducimos los pesos a 4 bits (6 en Anima y Mage Flow Turbo) y luego seguimos entrenando el modelo pequeño con el original a tamaño completo como referencia hasta que responde igual. El entrenamiento viene después de la compresión, así que puede corregir lo que la compresión deformó. Fuentes[NVIDIA: cómo funcionan el entrenamiento y la destilación conscientes de la cuantización](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) Cómo reducimos un modelo 1. 1 Original a tamaño completo El modelo tal como lo entrenaron sus creadores, demasiado grande para un teléfono. 2. 2 Reducido para que quepa Los pesos se reducen a unos pocos bits cada uno para que el modelo completo quepa en tu dispositivo. 3. 3 Reentrenado con el original como referencia El modelo pequeño sigue entrenándose hasta que responde como el de tamaño completo. Private Diffusion Private Diffusion incluye el modelo reentrenado. Draw Things Draw Things comprime los pesos de precisión completa después del entrenamiento y los incluye sin reentrenarlos. ## Más rápido, porque trabajan ambos procesadores Private Diffusion pone a trabajar juntos la GPU y el Neural Engine, y nunca tienes que buscar un ajuste para que ocurra. Cómo funciona El modelo de difusión se ejecuta en la GPU mediante MLX, el propio framework de aprendizaje automático de Apple, y usa los [Neural Accelerators integrados en la GPU de M5 y M6](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/), A19 Pro y A20 Pro. Core ML asigna la vista previa en directo, la decodificación final y el escalador al Neural Engine, salvo algunas de las decodificaciones más grandes, que quedan más limpias en la CPU. En iPhone 18 Pro y Mac con chips Ultra, las imágenes grandes se decodifican entre ambos Neural Engine. Draw Things también usa el Neural Engine, pero por defecto solo para sus modelos S de 8 bits y solo en algunos chips. Su descarga predeterminada de Krea 2 nunca lo usa. Nuestros pesos de 4 bits también mueven la mitad de bytes en cada paso que ese modelo predeterminado de 8 bits, y la generación de imágenes pasa la mayor parte del tiempo esperando a la memoria, así que menos bytes significa menos espera. Fuentes[Apple Newsroom: M6 y M5 Ultra, un Neural Accelerator en cada núcleo de GPU](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/)[Apple: especificaciones técnicas del iPhone 18 Pro, GPU A20 Pro con Neural Accelerators](https://www.apple.com/iphone-18-pro/specs/) Qué procesadores hacen el trabajo Private Diffusion - GPUSe usa - Neural EngineSe usa Draw Things - GPUSe usa - Neural EngineSolo modelos seleccionados ## No se recopila nada, ni siquiera tus compras Private Diffusion no recopila ningún dato, mientras que la etiqueta de App Store de Draw Things enumera compras, contenido del usuario e identificadores. Cómo funciona Todas las apps de App Store deben declarar qué datos recopilan. La [etiqueta de privacidad de Draw Things](https://apps.apple.com/us/app/draw-things-ai-generation/id6444050820) enumera Compras, Contenido del usuario e Identificadores como datos que puede recopilar sin vincularlos a tu identidad. Su opción Cloud Compute también ejecuta las generaciones en sus servidores cuando inicias sesión. Private Diffusion no recopila nada. Nunca te pide una cuenta, se distribuye sin un SDK de analítica ni un sistema de informes de fallos, y crea cada imagen en tu dispositivo. Si has iniciado sesión en iCloud, tu galería se sincroniza con tu iCloud privado, nunca con un servidor nuestro. Fuentes[Ficha de Draw Things en App Store y etiqueta de privacidad, versión 26.1008.0](https://apps.apple.com/us/app/draw-things-ai-generation/id6444050820) ![La etiqueta de privacidad de App Store de Draw Things, que enumera Compras, contenido del usuario e identificadores como datos recopilados pero no vinculados a tu identidad.](/_astro/draw-things-app-privacy-card.BgEaSrwX_1Ge4YQ.png) La propia etiqueta de privacidad de App Store de Draw Things, versión 26.1008.0, consultada el 13 de octubre de 2026. Ficha de Draw Things en App Store y etiqueta de privacidad, versión 26.1008.0 ## Una auténtica app para Mac, creada como las crea Apple Private Diffusion es una app Swift nativa con Liquid Glass en iPhone, iPad y Mac, creada según las Human Interface Guidelines de Apple. Cómo funciona En el Mac, Draw Things es una app Mac Catalyst anticuada: una compilación Catalyst de su app para iPad, con la interfaz del iPad trasladada al escritorio. Private Diffusion está escrita en Swift para macOS 26.4 y posterior, con Liquid Glass, comandos de la barra de menús, atajos de teclado y App Sandbox y hardened runtime activados. Sigue al pie de la letra las Human Interface Guidelines de Apple en todos los dispositivos en los que se ejecuta. FuentesBinario de Draw Things para Mac, versión 1.20260716.0: LC\_BUILD\_VERSION plataforma 6 (Mac Catalyst) ![Draw Things para Mac: una barra lateral con Projects, Settings, Control, Scripts y PEFT, un lienzo de tablero de ajedrez, una columna de Basic Settings con Model, LoRA, Control y Strength, y una columna de Tools.](/_astro/draw-things-mac.K8r7XvP8_Z1h8VmX.png) Draw Things para Mac, versión 1.20260716.0, la interfaz de iPad en una ventana Catalyst. Consultado el 13 de octubre de 2026. Binario de Draw Things para Mac, versión 1.20260716.0: LC\_BUILD\_VERSION plataforma 6 (Mac Catalyst) ![La ventana Studio de Private Diffusion en un Mac: una barra lateral con Studio, Gallery, Model Library y API Server, una imagen generada de un faro y un único campo de prompt con un botón Generate.](/_astro/private-diffusion-mac-light.xeGQ_AT8_1Khmbc.png) Private Diffusion Studio en macOS 26, Swift nativo. ![La ventana Studio de Private Diffusion en un Mac: una barra lateral con Studio, Gallery, Model Library y API Server, una imagen generada de un faro y un único campo de prompt con un botón Generate.](/_astro/private-diffusion-mac-dark.Cub9GTyU_Z1KoSpA.png) Private Diffusion Studio en macOS 26, Swift nativo. ## Cuál es para ti ### Elige Draw Things si - Quieres tener a mano 248 modelos y todos los samplers - Entrenas tus propios LoRAs - Quieres un ajuste para cada fase del pipeline ### Elige Private Diffusion si - Quieres la imagen, no el pipeline - Quieres una app que no recopile nada, ni siquiera compras - Quieres una app nativa para Mac, iPhone y iPad que siga las directrices de Apple ## Private Diffusion y Draw Things, cara a cara Cómo se comparan las dos apps en Apple Silicon, a fecha de las fuentes de abajo. | Lo que obtienes | Private Diffusion | Draw Things | | --- | --- | --- | | Cómo se reducen los modelos | Reentrenados después de reducirlos (QAD) | Comprimidos después del entrenamiento, sin reentrenamiento | | Procesadores que utiliza | GPU y Neural Engine | GPU; Neural Engine para modelos seleccionados | | Datos que recopila la app | Ninguno | Compras, contenido del usuario, identificadores | | SDK de analítica | Ninguno | No se menciona ninguno en su política | | Cómo está creada | Swift nativo con Liquid Glass | Compilación de Mac Catalyst de su app para iPad | | App Sandbox | Sí, con hardened runtime | Sí | | Se ejecuta en | iPhone, iPad y Mac | iPhone, iPad y Mac | | Primeros pasos | Descarga un modelo, escribe un prompt | Elige un modelo y luego ajusta la configuración | | Modelos | Selección cuidada, cada uno ajustado a tu dispositivo | 248 entradas de catálogo | Compara los tres Cómo se comparan las tres apps en Apple Silicon, a fecha de las fuentes de abajo. | Lo que obtienes | Private Diffusion | Draw Things | ComfyUI | | --- | --- | --- | --- | | Cómo se reducen los modelos | Reentrenados después de reducirlos (QAD) | Comprimidos después del entrenamiento, sin reentrenamiento | Depende del checkpoint que cargues | | Procesadores que utiliza | GPU y Neural Engine | GPU; Neural Engine para modelos seleccionados | GPU mediante PyTorch MPS | | Datos que recopila la app | Ninguno | Compras, contenido del usuario, identificadores | Telemetría de uso y errores, activada de forma predeterminada | | SDK de analítica | Ninguno | No se menciona ninguno en su política | PostHog y Datadog RUM | | Cómo está creada | Swift nativo con Liquid Glass | Compilación de Mac Catalyst de su app para iPad | Electron con Python incluido | | App Sandbox | Sí, con hardened runtime | Sí | No | | Se ejecuta en | iPhone, iPad y Mac | iPhone, iPad y Mac | Mac, Windows y Linux; sin iPhone ni iPad | | Primeros pasos | Descarga un modelo, escribe un prompt | Elige un modelo y luego ajusta la configuración | Instala Python y luego usa un grafo de nodos | | Modelos | Selección cuidada, cada uno ajustado a tu dispositivo | 248 entradas de catálogo | Cualquier checkpoint que encuentres | ## Preguntas frecuentes sobre la alternativa a Draw Things - ### ¿Cuál es la mejor alternativa a Draw Things para Mac? Para quienes quieren una imagen, no un flujo de trabajo: Private Diffusion. Ejecuta una selección cuidada de modelos en Mac con Apple Silicon y macOS 26.4 o posterior, reentrena cada modelo después de reducirlo para mantener la calidad, usa la GPU y el Neural Engine juntos y no recopila datos. Draw Things sigue siendo mejor opción si quieres cientos de modelos y controlar cada ajuste. - ### ¿Draw Things es una app nativa para Mac? Draw Things para Mac es una compilación Mac Catalyst de su app para iPad, por lo que lleva la interfaz del iPad al escritorio. Tiene aislamiento y se ejecuta en macOS 12.4 o posterior. Private Diffusion es una app Swift nativa para macOS 26.4 y posterior, con Liquid Glass, comandos de la barra de menús y atajos de teclado. - ### ¿Puedo usar Draw Things en iPhone y iPad? Sí. Draw Things funciona en iPhone, iPad y Mac, igual que Private Diffusion. La diferencia está en lo que ocurre al abrirla: Draw Things te pide elegir entre 248 entradas del catálogo y ajustar la configuración, mientras que Private Diffusion te ofrece modelos ya adaptados a tu dispositivo. Los modelos más grandes necesitan más memoria: Krea 2 Turbo necesita un iPad o Mac con 16 GB, mientras que Anima y Flux.2 Klein 4B funcionan en cualquier iPhone compatible. - ### ¿Es seguro Draw Things? Draw Things es una app legítima de Draw Things, Inc., con sandbox en el Mac y vendida a través del App Store. Su etiqueta de privacidad del App Store indica que puede recopilar Compras, Contenido del usuario e Identificadores para el funcionamiento de la app, no vinculados a tu identidad, y su Cloud Compute opcional ejecuta generaciones en sus servidores después de que inicies sesión. Private Diffusion no recopila datos y todas las imágenes se crean en tu dispositivo. ## Crea la imagen, sáltate el proceso Cada modelo se ha entrenado para mantener su calidad en el iPhone, iPad o Mac que ya tienes. No hay ninguna cuenta que crear, y nada de lo que creas se nos envía. [![Reserva Private Diffusion en App Store](/app-store/pre-order-badge/es/pre-order.svg)![Reserva Private Diffusion en App Store](/app-store/pre-order-badge/es/pre-order-dark.svg)](https://testflight.apple.com/join/DQwfQsEg) [Descubre cómo se compara Private Diffusion con ComfyUI](/es/comfyui-alternative) ## Fuentes, comprobadas el 13 de octubre de 2026 1. [NVIDIA: cómo funcionan el entrenamiento y la destilación conscientes de la cuantización](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) 2. [Apple Newsroom: M6 y M5 Ultra, un Neural Accelerator en cada núcleo de GPU](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/) 3. [Apple: especificaciones técnicas del iPhone 18 Pro, GPU A20 Pro con Neural Accelerators](https://www.apple.com/iphone-18-pro/specs/) 4. [Ficha de Draw Things en App Store y etiqueta de privacidad, versión 26.1008.0](https://apps.apple.com/us/app/draw-things-ai-generation/id6444050820) 5. Binario de Draw Things para Mac, versión 1.20260716.0: LC\_BUILD\_VERSION plataforma 6 (Mac Catalyst) 6. [Código fuente de telemetría de Comfy Desktop 1.1.6 (PostHog, Datadog RUM)](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/main/lib/telemetry.ts#L69-L80) 7. [Pantalla de primer inicio de Comfy Desktop 1.1.6: telemetría marcada de forma predeterminada](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/views/FirstUseTakeover.vue#L101) 8. [Política de privacidad dentro de la app Comfy Desktop que nombra PostHog y Datadog](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/lib/legalDocs.ts#L400-L401) 9. [Documentación de Comfy: ComfyUI usa PyTorch MPS, no MLX](https://github.com/Comfy-Org/docs/blob/2c665405b557f2d8a36d75dfc41018ec31b18e56/installation/system_requirements.mdx#L69-L72) 10. Firma de código de Comfy Desktop 1.1.6: sin entitlement de App Sandbox