# 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. [![Précommandez Private Diffusion sur l'App Store](/app-store/pre-order-badge/fr/pre-order.svg)![Précommandez Private Diffusion sur l'App Store](/app-store/pre-order-badge/fr/pre-order-dark.svg)](https://testflight.apple.com/join/DQwfQsEg) ## En bref Private Diffusion ComfyUI 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](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) (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. Sources[NVIDIA : fonctionnement de l'entraînement avec prise en compte de la quantification et de la distillation](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) Comment nous réduisons un modèle 1. 1 Original en taille réelle Le modèle tel que ses créateurs l'ont entraîné, trop volumineux pour un téléphone. 2. 2 Réduit pour tenir Les poids sont ramenés à quelques bits chacun afin que le modèle entier tienne sur votre appareil. 3. 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](https://github.com/Comfy-Org/docs/blob/2c665405b557f2d8a36d75dfc41018ec31b18e56/installation/system_requirements.mdx#L69-L72) 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](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/), 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. Sources[Documentation Comfy : ComfyUI utilise PyTorch MPS, pas MLX](https://github.com/Comfy-Org/docs/blob/2c665405b557f2d8a36d75dfc41018ec31b18e56/installation/system_requirements.mdx#L69-L72)[Apple Newsroom : M6 et M5 Ultra, un Neural Accelerator dans chaque cœur GPU](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/) 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](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/main/lib/telemetry.ts#L69-L80). 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. Sources[Code source de télémétrie 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)[Écran de premier lancement de Comfy Desktop 1.1.6 : télémétrie cochée par défaut](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/views/FirstUseTakeover.vue#L101)[Politique de confidentialité intégrée à Comfy Desktop nommant PostHog et Datadog](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/lib/legalDocs.ts#L400-L401) ![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.](/_astro/comfy-desktop-telemetry-consent.7nxPpshz_1KSYm5.png) 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.](/_astro/comfy-desktop-mac.DpX-YV8z_ZNqxNa.png) 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.](/_astro/private-diffusion-mac-light.xeGQ_AT8_1Khmbc.png) Private Diffusion Studio sur macOS 26, en Swift natif. ![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.](/_astro/private-diffusion-mac-dark.Cub9GTyU_Z1KoSpA.png) 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 obtenez | Private Diffusion | ComfyUI | | --- | --- | --- | | Comment les modèles sont réduits | Réentraînés après réduction (QAD) | Dépend du checkpoint chargé | | Processeurs utilisés | GPU et Neural Engine | GPU via PyTorch MPS | | Données collectées par l'app | Aucune | Télémétrie d'utilisation et d'erreurs, activée par défaut | | SDK d'analyse | Aucun | PostHog et Datadog RUM | | Méthode de développement | Swift natif avec Liquid Glass | Electron avec Python inclus | | App Sandbox | Oui, avec runtime renforcé | Non | | Disponible sur | iPhone, iPad et Mac | Mac, Windows et Linux ; pas d'iPhone ni d'iPad | | Premiers pas | Téléchargez un modèle, saisissez un prompt | Installation de Python, puis un graphe de nœuds | | Modèles | Une sélection, chacune adaptée à votre appareil | N'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 obtenez | Private Diffusion | Draw Things | ComfyUI | | --- | --- | --- | --- | | Comment les modèles sont réduits | Réentraînés après réduction (QAD) | Compressés après l'entraînement, sans réentraînement | Dépend du checkpoint chargé | | Processeurs utilisés | GPU et Neural Engine | GPU ; Neural Engine pour certains modèles | GPU via PyTorch MPS | | Données collectées par l'app | Aucune | Achats, contenu utilisateur, identifiants | Télémétrie d'utilisation et d'erreurs, activée par défaut | | SDK d'analyse | Aucun | Aucun indiqué dans sa politique | PostHog et Datadog RUM | | Méthode de développement | Swift natif avec Liquid Glass | Version Mac Catalyst de son app iPad | Electron avec Python inclus | | App Sandbox | Oui, avec runtime renforcé | Oui | Non | | Disponible sur | iPhone, iPad et Mac | iPhone, iPad et Mac | Mac, Windows et Linux ; pas d'iPhone ni d'iPad | | Premiers pas | Téléchargez un modèle, saisissez un prompt | Choisissez un modèle, puis ajustez les réglages | Installation de Python, puis un graphe de nœuds | | Modèles | Une sélection, chacune adaptée à votre appareil | 248 entrées au catalogue | N'importe quel checkpoint que vous trouvez | ## FAQ sur l'alternative à ComfyUI - ### Quelle est la meilleure alternative à ComfyUI pour Mac ? 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-t-il bien sur Mac ? 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. - ### Puis-je exécuter ComfyUI sur iPhone ou iPad ? 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. - ### ComfyUI collecte-t-il des données ? 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. [![Précommandez Private Diffusion sur l'App Store](/app-store/pre-order-badge/fr/pre-order.svg)![Précommandez Private Diffusion sur l'App Store](/app-store/pre-order-badge/fr/pre-order-dark.svg)](https://testflight.apple.com/join/DQwfQsEg) [Découvrez comment Private Diffusion se compare à Draw Things](/fr/draw-things-alternative) ## Sources, vérifiées le 13 octobre 2026 1. [NVIDIA : fonctionnement de l'entraînement avec prise en compte de la quantification et de la distillation](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) 2. [Apple Newsroom : M6 et M5 Ultra, un Neural Accelerator dans chaque cœur 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 : caractéristiques techniques de l'iPhone 18 Pro, GPU A20 Pro avec Neural Accelerators](https://www.apple.com/iphone-18-pro/specs/) 4. [Fiche App Store et étiquette de confidentialité de Draw Things, version 26.1008.0](https://apps.apple.com/us/app/draw-things-ai-generation/id6444050820) 5. Binaire Draw Things pour Mac, version 1.20260716.0 : LC\_BUILD\_VERSION platform 6 (Mac Catalyst) 6. [Code source de télémétrie 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. [Écran de premier lancement de Comfy Desktop 1.1.6 : télémétrie cochée par défaut](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/views/FirstUseTakeover.vue#L101) 8. [Politique de confidentialité intégrée à Comfy Desktop nommant PostHog et Datadog](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/lib/legalDocs.ts#L400-L401) 9. [Documentation Comfy : ComfyUI utilise PyTorch MPS, pas MLX](https://github.com/Comfy-Org/docs/blob/2c665405b557f2d8a36d75dfc41018ec31b18e56/installation/system_requirements.mdx#L69-L72) 10. Signature de code de Comfy Desktop 1.1.6 : aucune autorisation App Sandbox