# L'alternativa a Draw Things per chi vuole l'immagine. Volevi un'immagine. Hai ottenuto una pipeline. Draw Things ti offre 248 modelli, 20 sampler e un'impostazione per quasi tutto. È molta potenza, e molte decisioni prima della prima immagine. Private Diffusion include una selezione curata di modelli, ciascuno addestrato per mantenere la qualità, ed esegue tutti quelli per cui iPhone, iPad o Mac hanno memoria sufficiente. Scrivi ciò che vuoi e lo ottieni. [![Preordina Private Diffusion sull'App Store](/app-store/pre-order-badge/it/pre-order.svg)![Preordina Private Diffusion sull'App Store](/app-store/pre-order-badge/it/pre-order-dark.svg)](https://testflight.apple.com/join/DQwfQsEg) ## In breve Private Diffusion Draw Things Qualità dell'immagine Private DiffusionRiaddestrato dopo la riduzione, così il modello piccolo risponde come l'originale Draw ThingsCompresso dopo l'addestramento, incluso così com'è Velocità su Apple Silicon Private DiffusionGPU e Neural Engine, ogni modello Draw ThingsGPU; Neural Engine solo per modelli selezionati Cosa lascia il tuo dispositivo Private DiffusionNon raccoglie dati, nemmeno rapporti sugli arresti anomali Draw ThingsAcquisti, contenuti utente, identificatori, secondo l'etichetta App Store L'app stessa Private DiffusionSwift nativo su iPhone, iPad e Mac, con Liquid Glass Draw ThingsUna build Mac Catalyst della sua app per iPad ## Immagini migliori da modelli più piccoli Ogni modello viene riaddestrato dopo essere stato ridotto, così la versione piccola sul tuo dispositivo risponde come avrebbe fatto l'originale a grandezza piena. Come funziona Per far entrare un modello di immagini in un telefono, devi ridurne i pesi. Draw Things lo fa dopo l'addestramento: comprime i pesi a precisione completa e li include senza riaddestrarli, e il download predefinito di Krea 2 è un file a 8 bit. Noi facciamo un passo in più. Tutti i nostri modelli sono [distillati consapevoli della quantizzazione](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) (QAD): riduciamo i pesi a 4 bit (6 su Anima e Mage Flow Turbo), poi continuiamo ad addestrare il modello piccolo sull'originale a dimensioni complete finché non risponde allo stesso modo. L'addestramento avviene dopo la compressione, quindi può correggere ciò che la compressione ha alterato. Fonti[NVIDIA: come funzionano l'addestramento consapevole della quantizzazione e la distillazione](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) Come riduciamo un modello 1. 1 Originale a dimensioni complete Il modello come lo hanno addestrato i suoi creatori, troppo grande per un telefono. 2. 2 Ridotto per adattarsi I pesi vengono ridotti a pochi bit ciascuno, così l'intero modello entra nel tuo dispositivo. 3. 3 Riaddestrato sull'originale Il modello piccolo continua ad addestrarsi finché non risponde come quello a dimensioni complete. Private Diffusion Private Diffusion include il modello riaddestrato. Draw Things Draw Things comprime i pesi a precisione completa dopo l'addestramento e li include senza riaddestrarli. ## Più veloce, perché lavorano entrambi i processori Private Diffusion fa lavorare insieme GPU e Neural Engine e non devi mai cercare un'impostazione perché accada. Come funziona Il modello di diffusione viene eseguito sulla GPU tramite MLX, il framework di machine learning di Apple, e usa i [Neural Accelerators integrati nella GPU su M5 e 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 e A20 Pro. Core ML assegna l'anteprima dal vivo, la decodifica finale e l'upscaler al Neural Engine, tranne alcune delle decodifiche più grandi, che risultano più pulite sulla CPU. Su iPhone 18 Pro e Mac con chip Ultra, le immagini grandi vengono decodificate su entrambi i Neural Engine. Anche Draw Things usa il Neural Engine, ma per impostazione predefinita solo per i suoi modelli S a 8 bit e solo su alcuni chip. Il download predefinito di Krea 2 non lo usa mai. I nostri pesi a 4 bit trasferiscono inoltre la metà dei byte a ogni passaggio rispetto a quel valore predefinito a 8 bit, e la generazione di immagini passa la maggior parte del tempo ad aspettare la memoria, quindi meno byte significa meno attesa. Fonti[Apple Newsroom: M6 e M5 Ultra, un Neural Accelerator in ogni core GPU](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/)[Apple: specifiche tecniche di iPhone 18 Pro, GPU A20 Pro con Neural Accelerators](https://www.apple.com/iphone-18-pro/specs/) Quali processori fanno il lavoro Private Diffusion - GPUUtilizzato - Neural EngineUtilizzato Draw Things - GPUUtilizzato - Neural EngineSolo modelli selezionati ## Nessun dato raccolto, nemmeno i tuoi acquisti Private Diffusion non raccoglie alcun dato, mentre l'etichetta App Store di Draw Things elenca Acquisti, Contenuti utente e Identificatori. Come funziona Ogni app sull'App Store deve dichiarare quali dati raccoglie. L'[etichetta della privacy di Draw Things](https://apps.apple.com/us/app/draw-things-ai-generation/id6444050820) elenca Acquisti, Contenuti dell'utente e Identificativi come dati che potrebbe raccogliere, non collegati alla tua identità. Il suo Cloud Compute opzionale esegue inoltre le generazioni sui suoi server dopo che hai effettuato l'accesso. Private Diffusion non raccoglie nulla. Non chiede mai un account, viene fornita senza un SDK di analisi né un sistema di segnalazione degli arresti anomali e crea ogni immagine sul tuo dispositivo. Se hai effettuato l'accesso a iCloud, la tua galleria si sincronizza con il tuo iCloud privato, mai con un nostro server. Fonti[Scheda App Store ed etichetta sulla privacy di Draw Things, versione 26.1008.0](https://apps.apple.com/us/app/draw-things-ai-generation/id6444050820) ![L'etichetta privacy di Draw Things su App Store, che elenca Acquisti, contenuti utente e identificatori come dati raccolti ma non collegati alla tua identità.](/_astro/draw-things-app-privacy-card.BgEaSrwX_1Ge4YQ.png) L'etichetta privacy di Draw Things su App Store, versione 26.1008.0, verificata il 13 ottobre 2026. Scheda App Store ed etichetta sulla privacy di Draw Things, versione 26.1008.0 ## Una vera app Mac, realizzata come le realizza Apple Private Diffusion è un'app Swift nativa con Liquid Glass su iPhone, iPad e Mac, realizzata secondo le Human Interface Guidelines di Apple. Come funziona Su Mac, Draw Things è una datata app Mac Catalyst: una build Catalyst della sua app iPad, con l'interfaccia iPad portata sul desktop. Private Diffusion è scritta in Swift per macOS 26.4 e versioni successive, con Liquid Glass, comandi nella barra dei menu, scorciatoie da tastiera e App Sandbox e hardened runtime attivi. Segue alla lettera le Human Interface Guidelines di Apple, su ogni dispositivo su cui gira. FontiBinario Draw Things per Mac, versione 1.20260716.0: LC\_BUILD\_VERSION piattaforma 6 (Mac Catalyst) ![Draw Things per Mac: una barra laterale che elenca Projects, Settings, Control, Scripts e PEFT, una tela a scacchiera, una colonna Basic Settings con Model, LoRA, Control e Strength e una colonna Tools.](/_astro/draw-things-mac.K8r7XvP8_Z1h8VmX.png) Draw Things per Mac, versione 1.20260716.0, l'interfaccia iPad in una finestra Catalyst. Verificata il 13 ottobre 2026. Binario Draw Things per Mac, versione 1.20260716.0: LC\_BUILD\_VERSION piattaforma 6 (Mac Catalyst) ![La finestra Studio di Private Diffusion su Mac: una barra laterale con Studio, Galleria, Libreria modelli e Server API, un'immagine generata di un faro e un singolo campo prompt con un pulsante Genera.](/_astro/private-diffusion-mac-light.xeGQ_AT8_1Khmbc.png) Private Diffusion Studio su macOS 26, Swift nativo. ![La finestra Studio di Private Diffusion su Mac: una barra laterale con Studio, Galleria, Libreria modelli e Server API, un'immagine generata di un faro e un singolo campo prompt con un pulsante Genera.](/_astro/private-diffusion-mac-dark.Cub9GTyU_Z1KoSpA.png) Private Diffusion Studio su macOS 26, Swift nativo. ## Quale fa per te ### Scegli Draw Things se - Vuoi avere a portata di mano 248 modelli e ogni sampler - Addestri i tuoi LoRA - Vuoi un'impostazione per ogni fase della pipeline ### Scegli Private Diffusion se - Vuoi l'immagine, non la pipeline - Vuoi un'app che non raccoglie nulla, neppure gli acquisti - Vuoi un'app nativa per Mac, iPhone e iPad che segue le linee guida di Apple ## Private Diffusion e Draw Things affiancati Come si confrontano le due app su Apple Silicon, alla data indicata nelle fonti qui sotto. | Cosa ottieni | Private Diffusion | Draw Things | | --- | --- | --- | | Come vengono ridotti i modelli | Riaddestrati dopo la riduzione (QAD) | Compressi dopo l'addestramento, senza riaddestramento | | Processori utilizzati | GPU e Neural Engine | GPU; Neural Engine per modelli selezionati | | Dati raccolti dall'app | Nessuno | Acquisti, Contenuti utente, Identificatori | | SDK di analisi | Nessuno | Nessuno indicato nella sua policy | | Come è realizzata | Swift nativo con Liquid Glass | Build Mac Catalyst della sua app iPad | | App Sandbox | Sì, con hardened runtime | Sì | | Funziona su | iPhone, iPad e Mac | iPhone, iPad e Mac | | Per iniziare | Scarica un modello, digita un prompt | Scegli un modello, poi regola le impostazioni | | Modelli | Selezionati, ciascuno ottimizzato per il tuo dispositivo | 248 voci di catalogo | Confronta tutti e tre Come si confrontano le tre app su Apple Silicon, alla data indicata nelle fonti qui sotto. | Cosa ottieni | Private Diffusion | Draw Things | ComfyUI | | --- | --- | --- | --- | | Come vengono ridotti i modelli | Riaddestrati dopo la riduzione (QAD) | Compressi dopo l'addestramento, senza riaddestramento | Dipende dal checkpoint che carichi | | Processori utilizzati | GPU e Neural Engine | GPU; Neural Engine per modelli selezionati | GPU tramite PyTorch MPS | | Dati raccolti dall'app | Nessuno | Acquisti, Contenuti utente, Identificatori | Telemetria di utilizzo e errori, attiva per impostazione predefinita | | SDK di analisi | Nessuno | Nessuno indicato nella sua policy | PostHog e Datadog RUM | | Come è realizzata | Swift nativo con Liquid Glass | Build Mac Catalyst della sua app iPad | Electron con Python incluso | | App Sandbox | Sì, con hardened runtime | Sì | No | | Funziona su | iPhone, iPad e Mac | iPhone, iPad e Mac | Mac, Windows e Linux; nessun iPhone o iPad | | Per iniziare | Scarica un modello, digita un prompt | Scegli un modello, poi regola le impostazioni | Installa Python, poi crea un grafo di nodi | | Modelli | Selezionati, ciascuno ottimizzato per il tuo dispositivo | 248 voci di catalogo | Qualsiasi checkpoint tu trovi | ## FAQ sull'alternativa a Draw Things - ### Qual è la migliore alternativa a Draw Things per Mac? Per chi vuole un'immagine invece di un workflow, Private Diffusion. Esegue una selezione curata di modelli su Mac Apple Silicon con macOS 26.4 o versioni successive, riaddestra ogni modello dopo averlo ridotto così da mantenerne la qualità, usa insieme GPU e Neural Engine e non raccoglie dati. Draw Things resta la scelta migliore se vuoi centinaia di modelli e il controllo su ogni impostazione. - ### Draw Things è un'app Mac nativa? Draw Things per Mac è una build Mac Catalyst della sua app iPad, quindi porta l'interfaccia iPad sul desktop. Ha la sandbox e gira su macOS 12.4 o versioni successive. Private Diffusion è un'app Swift nativa per macOS 26.4 e versioni successive, con Liquid Glass, comandi nella barra dei menu e scorciatoie da tastiera. - ### Posso usare Draw Things su iPhone e iPad? Sì. Draw Things funziona su iPhone, iPad e Mac, così come Private Diffusion. La differenza è ciò che accade dopo averla aperta: Draw Things ti chiede di scegliere fra 248 voci di catalogo e regolare le impostazioni, mentre Private Diffusion ti offre modelli già abbinati al tuo dispositivo. I modelli più grandi richiedono più memoria: Krea 2 Turbo richiede un iPad o Mac con 16 GB, mentre Anima e Flux.2 Klein 4B funzionano su qualsiasi iPhone supportato. - ### Draw Things è sicuro? Draw Things è un'app legittima di Draw Things, Inc., sandboxata su Mac e venduta tramite App Store. La sua etichetta sulla privacy su App Store indica che potrebbe raccogliere Acquisti, Contenuti dell'utente e Identificatori per la funzionalità dell'app, non collegati alla tua identità, e il suo Cloud Compute opzionale esegue le generazioni sui suoi server dopo l'accesso. Private Diffusion non raccoglie dati e ogni immagine viene creata sul tuo dispositivo. ## Crea l'immagine, salta la pipeline Ogni modello addestrato per mantenere la qualità, su iPhone, iPad o Mac che possiedi già. Non c'è alcun account da creare e niente di ciò che crei viene inviato a noi. [![Preordina Private Diffusion sull'App Store](/app-store/pre-order-badge/it/pre-order.svg)![Preordina Private Diffusion sull'App Store](/app-store/pre-order-badge/it/pre-order-dark.svg)](https://testflight.apple.com/join/DQwfQsEg) [Scopri come Private Diffusion si confronta con ComfyUI](/it/comfyui-alternative) ## Fonti, verificate il 13 ottobre 2026 1. [NVIDIA: come funzionano l'addestramento consapevole della quantizzazione e la distillazione](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) 2. [Apple Newsroom: M6 e M5 Ultra, un Neural Accelerator in ogni core 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: specifiche tecniche di iPhone 18 Pro, GPU A20 Pro con Neural Accelerators](https://www.apple.com/iphone-18-pro/specs/) 4. [Scheda App Store ed etichetta sulla privacy di Draw Things, versione 26.1008.0](https://apps.apple.com/us/app/draw-things-ai-generation/id6444050820) 5. Binario Draw Things per Mac, versione 1.20260716.0: LC\_BUILD\_VERSION piattaforma 6 (Mac Catalyst) 6. [Sorgente della telemetria di 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. [Schermata di primo avvio di Comfy Desktop 1.1.6: telemetria selezionata per impostazione predefinita](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/views/FirstUseTakeover.vue#L101) 8. [Informativa sulla privacy in-app di Comfy Desktop che cita PostHog e Datadog](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/lib/legalDocs.ts#L400-L401) 9. [Documentazione Comfy: ComfyUI usa PyTorch MPS, non MLX](https://github.com/Comfy-Org/docs/blob/2c665405b557f2d8a36d75dfc41018ec31b18e56/installation/system_requirements.mdx#L69-L72) 10. Firma del codice di Comfy Desktop 1.1.6: nessuna entitlement App Sandbox