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L'alternative à ComfyUI qui évite le graphe de nœuds.

Vous vouliez une image. Vous avez obtenu un pipeline.

ComfyUI sur Mac implique une installation Python intégrée qui réclame au moins 4,85 Go d'espace disque, et un graphe de nœuds entre vous et la première image. Private Diffusion est une seule app pour iPhone, iPad et Mac, avec des modèles déjà adaptés à Apple Silicon. Pas de Terminal. Pas de Python. Vous saisissez ce que vous voulez, et vous l'obtenez.

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En bref

Qualité d'image

Private DiffusionRéentraîné après réduction, une version testée par modèle

ComfyUILe checkpoint et la compression que vous avez téléchargés

Vitesse sur Apple Silicon

Private DiffusionMLX sur le GPU, Core ML sur le Neural Engine

ComfyUIPyTorch MPS sur le GPU seul

Ce qui quitte votre appareil

Private DiffusionNe collecte aucune donnée, pas même les rapports de plantage

ComfyUITélémétrie PostHog et Datadog, activée par défaut

L'app elle-même

Private DiffusionSwift natif sandboxé sur iPhone, iPad et Mac

ComfyUIApplication de bureau Electron sans sandbox

De meilleures images avec des modèles plus petits

Chaque modèle est réentraîné après sa réduction, afin que la version compacte sur votre appareil réponde comme l'original en taille réelle.

Fonctionnement

Exécuter un grand modèle d'image sur un ordinateur portable impose de le réduire. Dans ComfyUI, la qualité obtenue dépend du checkpoint et de la compression que vous avez téléchargés. Chacun de nos modèles est distillé en tenant compte de la quantification (QAD) : nous réduisons les poids à 4 bits (6 pour Anima et Mage Flow Turbo), puis continuons à entraîner le petit modèle sur l'original en taille réelle jusqu'à ce qu'il réponde de la même manière. Vous obtenez une version testée par modèle plutôt qu'un jeu de devinettes.

SourcesNVIDIA : fonctionnement de l'entraînement avec prise en compte de la quantification et de la distillation

Comment nous réduisons un modèle
  1. Original en taille réelle

    Le modèle tel que ses créateurs l'ont entraîné, trop volumineux pour un téléphone.

  2. Réduit pour tenir

    Les poids sont ramenés à quelques bits chacun afin que le modèle entier tienne sur votre appareil.

  3. Réentraîné sur l'original

    Le petit modèle continue à s'entraîner jusqu'à répondre comme le modèle en taille réelle.

Private Diffusion
Private Diffusion propose le modèle réentraîné.
ComfyUI
ComfyUI charge le checkpoint que vous avez trouvé, avec la compression dans laquelle il est proposé.

Plus rapide sur Apple Silicon

Private Diffusion utilise les frameworks d'Apple pour faire travailler ensemble le GPU et le Neural Engine.

Fonctionnement

ComfyUI fonctionne sur le backend MPS de PyTorch, le framework d'inférence le plus lent sur les plateformes Apple. Sa propre documentation indique qu'il n'utilise pas MLX et, sans chemin Core ML non plus, le Neural Engine reste inactif. Private Diffusion exécute le modèle de diffusion sur le GPU via MLX et utilise les Neural Accelerators intégrés au GPU sur M5 et M6, A19 Pro et A20 Pro. Core ML confie l'aperçu en direct, le décodage final et l'agrandissement au Neural Engine, à l'exception de quelques-uns des décodages les plus volumineux, qui donnent un résultat plus net sur le CPU. Chaque processeur réalise la partie qu'il maîtrise le mieux.

SourcesDocumentation Comfy : ComfyUI utilise PyTorch MPS, pas MLXApple Newsroom : M6 et M5 Ultra, un Neural Accelerator dans chaque cœur GPU

Quels processeurs font le travail

Private Diffusion

  • GPUUtilisé
  • Neural EngineUtilisé

ComfyUI

  • GPUUtilisé
  • Neural EngineNon utilisé

Aucune télémétrie à désactiver

Private Diffusion ne collecte aucune donnée, tandis que l'app Mac de ComfyUI inclut deux SDK d'analyse avec la télémétrie cochée par défaut.

Fonctionnement

L'application Mac de ComfyUI, Comfy Desktop, intègre deux SDK de suivi, PostHog et Datadog RUM. La case qui active la télémétrie est déjà cochée lors du premier lancement, et la propre politique de confidentialité de Comfy cite les deux fournisseurs. Private Diffusion n'a rien à décocher. L'application est livrée sans SDK d'analyse ni rapporteur de crash, ne demande jamais de compte et ne collecte absolument aucune donnée. Vos prompts et vos images n'atteignent jamais un serveur Numen. Si vous êtes connecté à iCloud, votre galerie est répliquée dans votre iCloud privé.

SourcesCode source de télémétrie de Comfy Desktop 1.1.6 (PostHog, Datadog RUM)Écran de premier lancement de Comfy Desktop 1.1.6 : télémétrie cochée par défautPolitique de confidentialité intégrée à Comfy Desktop nommant PostHog et Datadog

L'écran de premier lancement de Comfy Desktop : un choix entre Cloud et Local, une case EULA non cochée, et une case pré-cochée indiquant Help improve Comfy by sharing anonymous usage data.
Comfy Desktop 1.1.6, premier lancement. La case des données d'utilisation est cochée. Vérifiée le 13 octobre 2026. Écran de premier lancement de Comfy Desktop 1.1.6 : télémétrie cochée par défaut

Une app native, pas un navigateur dans une boîte

Private Diffusion est une app Swift native sandboxée, conçue selon les Human Interface Guidelines d'Apple, tandis que Comfy Desktop est une app Electron non sandboxée.

Fonctionnement

Comfy Desktop enveloppe une interface web dans Electron et s'exécute hors de l'App Sandbox, la barrière que macOS place entre une app et le reste de vos fichiers. Private Diffusion est écrit en Swift, s'exécute dans l'App Sandbox avec le runtime renforcé activé et suit à la lettre les Human Interface Guidelines d'Apple, avec Liquid Glass, des commandes de barre des menus et des raccourcis clavier. Il fonctionne aussi sur votre iPhone et votre iPad, contrairement à ComfyUI.

SourcesSignature de code de Comfy Desktop 1.1.6 : aucune autorisation App Sandbox

L'éditeur de Comfy Desktop : un graphe de nœuds avec Load Diffusion Model, Load CLIP, deux nœuds CLIP Text Encode, KSampler et VAE Decode, avec deux chargeurs de modèles encadrés de rouge pour signaler des fichiers manquants.
Comfy Desktop 1.1.6 sur un Mac, le workflow par défaut avant toute image. Vérifiée le 13 octobre 2026. Signature de code de Comfy Desktop 1.1.6 : aucune autorisation App Sandbox
La fenêtre Studio de Private Diffusion sur un Mac : une barre latérale avec Studio, Galerie, Bibliothèque de modèles et Serveur API, une image de phare générée, et un seul champ de prompt avec un bouton Générer.
Private Diffusion Studio sur macOS 26, en Swift natif.

Lequel vous convient

Choisissez ComfyUI si

  • Vous voulez câbler vos propres graphes de nœuds
  • Vous utilisez des nœuds personnalisés
  • Vous générez sur une carte NVIDIA sous Windows ou Linux

Choisissez Private Diffusion si

  • Vous voulez l'image sur votre Mac ou iPhone sans configurer Python
  • Vous ne voulez rien à décocher, car aucune donnée n'est collectée
  • Vous voulez une app native sandboxée qui fonctionne aussi sur iPhone et iPad

Private Diffusion et ComfyUI côte à côte

Comparaison des deux apps sur Apple Silicon, à la date indiquée dans les sources ci-dessous.
Ce que vous obtenezPrivate DiffusionComfyUI
Comment les modèles sont réduitsRéentraînés après réduction (QAD)Dépend du checkpoint chargé
Processeurs utilisésGPU et Neural EngineGPU via PyTorch MPS
Données collectées par l'appAucuneTélémétrie d'utilisation et d'erreurs, activée par défaut
SDK d'analyseAucunPostHog et Datadog RUM
Méthode de développementSwift natif avec Liquid GlassElectron avec Python inclus
App SandboxOui, avec runtime renforcéNon
Disponible suriPhone, iPad et MacMac, Windows et Linux ; pas d'iPhone ni d'iPad
Premiers pasTéléchargez un modèle, saisissez un promptInstallation de Python, puis un graphe de nœuds
ModèlesUne sélection, chacune adaptée à votre appareilN'importe quel checkpoint que vous trouvez
Comparer les trois
Comparaison des trois apps sur Apple Silicon, à la date indiquée dans les sources ci-dessous.
Ce que vous obtenezPrivate DiffusionDraw ThingsComfyUI
Comment les modèles sont réduitsRéentraînés après réduction (QAD)Compressés après l'entraînement, sans réentraînementDépend du checkpoint chargé
Processeurs utilisésGPU et Neural EngineGPU ; Neural Engine pour certains modèlesGPU via PyTorch MPS
Données collectées par l'appAucuneAchats, contenu utilisateur, identifiantsTélémétrie d'utilisation et d'erreurs, activée par défaut
SDK d'analyseAucunAucun indiqué dans sa politiquePostHog et Datadog RUM
Méthode de développementSwift natif avec Liquid GlassVersion Mac Catalyst de son app iPadElectron avec Python inclus
App SandboxOui, avec runtime renforcéOuiNon
Disponible suriPhone, iPad et MaciPhone, iPad et MacMac, Windows et Linux ; pas d'iPhone ni d'iPad
Premiers pasTéléchargez un modèle, saisissez un promptChoisissez un modèle, puis ajustez les réglagesInstallation de Python, puis un graphe de nœuds
ModèlesUne sélection, chacune adaptée à votre appareil248 entrées au catalogueN'importe quel checkpoint que vous trouvez

FAQ sur l'alternative à ComfyUI

  • Si vous voulez des images plutôt que des workflows, Private Diffusion. L'app s'installe depuis l'App Store, ne nécessite pas Python et exécute une sélection de modèles sur Apple Silicon, en utilisant MLX sur le GPU et Core ML sur le Neural Engine. Elle ne collecte aucune donnée. ComfyUI reste le choix pour les graphes de nœuds personnalisés et le matériel NVIDIA.

  • ComfyUI fonctionne sur les Mac Apple Silicon via le backend MPS de PyTorch. Il n'utilise ni MLX, ni Core ML, ni le Neural Engine, et le guide de dépannage de Comfy suggère lui-même de revenir au CPU lorsque MPS pose problème. Private Diffusion repose plutôt sur les frameworks d'Apple, afin que le GPU et le Neural Engine travaillent ensemble sur chaque Mac pris en charge.

  • Non. L'app de bureau de ComfyUI est disponible pour Mac et Windows, et Comfy Org n'a pas d'app iPhone ou iPad. Private Diffusion fonctionne sur iPhone, iPad et Mac sous iOS, iPadOS ou macOS 26.4 ou version ultérieure sur Apple Silicon. Les modèles plus grands demandent plus de mémoire : Krea 2 Turbo requiert un iPad ou un Mac avec 16 Go, tandis que Anima et Flux.2 Klein 4B fonctionnent sur tout iPhone pris en charge.

  • Comfy Desktop, l'app Mac de ComfyUI, inclut PostHog pour l'analyse produit et Datadog RUM pour les erreurs, et sa case de télémétrie est cochée par défaut au premier lancement. Vous pouvez la décocher. Private Diffusion n'a aucun SDK d'analyse et ne collecte aucune donnée, donc il n'y a rien à décocher.

Créez l'image, oubliez le pipeline

Chaque modèle est entraîné pour conserver sa qualité sur l'iPhone, l'iPad ou le Mac que vous possédez déjà. Aucun compte à créer, et rien de ce que vous créez ne nous est envoyé.

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