ノードグラフを省くComfyUI 代替アプリ。
画像が欲しかった。手に入ったのは工程だった。
MacでComfyUIを使うには、少なくとも4.85 GBのディスク容量を必要とする同梱のPythonインストールと、最初の画像までの間にあるノードグラフが必要です。Private DiffusionはiPhone、iPad、Mac向けの1つのアプリで、モデルはApple Silicon向けにあらかじめ最適化されています。Terminalは不要。Pythonも不要。欲しいものを入力すれば、手に入ります。
要点
Private Diffusion縮小後に再訓練。モデルごとにテスト済みの1ビルド
ComfyUIダウンロードしたチェックポイントと圧縮方式次第
Private DiffusionGPUではMLX、Neural EngineではCore ML
ComfyUIGPUのみで動作するPyTorch MPS
Private Diffusionクラッシュレポートを含め、データを一切収集しません
ComfyUIデフォルトで有効なPostHogとDatadogのテレメトリー
Private DiffusioniPhone、iPad、Mac向けサンドボックス化されたネイティブSwift製アプリ
ComfyUIサンドボックス化されていないElectronデスクトップアプリ
小さなモデルで、より良い画像を
すべてのモデルは縮小後に再学習されるため、デバイス上の小さなバージョンもフルサイズの元モデルと同じように応答します。
仕組み
ノートパソコンで大きな画像モデルを動かすには、縮小が必要です。ComfyUIでは、ダウンロードしたチェックポイントと圧縮方式次第で画質が決まります。すべてのモデルは量子化対応蒸留 (QAD)済みです。重みを4ビットまで削減し(AnimaとMage Flow Turboは6ビット)、小さいモデルがフルサイズのオリジナルと同じように出力するまで訓練を続けます。モデルごとにテスト済みの1ビルドを提供するため、推測に頼る必要はありません。
フルサイズのオリジナル
開発元が訓練したままのモデル。スマートフォンには大きすぎます。
収まるサイズに圧縮
各重みを数ビットまで削減し、モデル全体をデバイスに収めます。
オリジナルを基準に再訓練
小さいモデルがフルサイズ版と同じように出力するまで訓練を続けます。
- Private Diffusion
- Private Diffusionには、この再訓練済みモデルが搭載されています。
- ComfyUI
- ComfyUIは、見つけたチェックポイントを、その圧縮形式のまま読み込みます。
Apple Siliconでより高速
Private DiffusionはApple独自のフレームワークを使い、GPUとNeural Engineを連携して動かします。
仕組み
ComfyUIはAppleプラットフォームで最も遅い推論フレームワークであるPyTorchのMPSバックエンドで動作します。ComfyUI自身のドキュメントにも、MLXは使用していないとあります。Core MLの経路もないため、Neural Engineはアイドル状態です。Private Diffusionは拡散モデルをMLX経由でGPU上で動作させ、M5とM6のGPUに組み込まれたNeural Accelerators、A19 Pro、A20 Proを使用します。Core MLはライブプレビュー、最終デコード、アップスケーラーをNeural Engineに渡しますが、最大級のデコードの一部はCPUの方がきれいに出力されるためCPUで処理します。各プロセッサが最も得意な処理を担います。
情報源Comfyドキュメント: ComfyUIはMLXではなくPyTorch MPSを使用Apple Newsroom: M6とM5 Ultra、各GPUコアにNeural Accelerator
Private Diffusion
- GPU使用
- Neural Engine使用
ComfyUI
- GPU使用
- Neural Engine未使用
無効にするテレメトリはありません
Private Diffusionはデータを一切収集しません。一方、ComfyUIのMacアプリには、テレメトリがデフォルトで有効な分析SDKが2つ含まれています。
仕組み
ComfyUIのMacアプリであるComfy Desktopには、PostHogとDatadog RUMという2つのトラッキングSDKが含まれています。初回起動時にはテレメトリーを有効にするチェックボックスがすでにオンになっており、Comfy自身のプライバシーポリシーにも両社の名前が記載されています。Private Diffusionには、オフにするものは何もありません。アナリティクスSDKもクラッシュレポーターも含まれておらず、アカウントを求めることもなく、データを一切収集しません。あなたのプロンプトや画像がNumenのサーバーに届くことはありません。iCloudにサインインしている場合、ギャラリーはあなただけのプライベートなiCloudに同期されます。
情報源Comfy Desktop 1.1.6のテレメトリソース（PostHog、Datadog RUM）Comfy Desktop 1.1.6の初回起動画面: テレメトリはデフォルトで有効PostHogとDatadogを記載するComfy Desktopアプリ内プライバシーポリシー
箱に入ったブラウザではないネイティブアプリ
Private DiffusionはAppleのHuman Interface Guidelinesに基づいて作られた、サンドボックス化されたネイティブSwiftアプリです。一方、Comfy Desktopはサンドボックス化されていないElectronアプリです。
仕組み
Comfy DesktopはWebインターフェイスをElectronで包み、macOSがアプリと他のファイルとの間に設ける壁であるApp Sandboxの外で動作します。Private DiffusionはSwiftで書かれ、hardened runtimeを有効にしたApp Sandbox内で動作し、Liquid Glass、メニューバーコマンド、キーボードショートカットを備えてAppleのHuman Interface Guidelinesに忠実に従います。また、ComfyUIにはないiPhoneとiPadでも動作します。
情報源Comfy Desktop 1.1.6のコード署名: App Sandboxエンタイトルメントなし
あなたに合うのはどれ
ComfyUIを選ぶなら
- 自分でノードグラフを組みたい
- カスタムノードを使う
- WindowsまたはLinuxでNVIDIAカードを使って生成する
Private Diffusionを選ぶなら
- Pythonを設定せずに、MacやiPhoneで画像を作りたい
- 何も収集しないので、オフにする項目もない
- iPhoneとiPadでも動く、サンドボックス化されたネイティブアプリが欲しい
Private DiffusionとComfyUIを並べて比較
3つすべてを比較
ComfyUI代替アプリFAQ
ワークフローではなく画像が欲しいなら、Private Diffusion。App Storeからインストールでき、Pythonは不要で、Apple Silicon上で厳選したモデルを実行します。GPUではMLX、Neural EngineではCore MLを使用します。データは一切収集しません。カスタムノードグラフやNVIDIAハードウェアが必要なら、ComfyUIが適しています。
ComfyUIはPyTorchのMPSバックエンドを通じてApple Silicon搭載Macで動作します。MLX、Core ML、Neural Engineは使わず、Comfy独自のトラブルシューティングガイドでは、MPSで問題が起きた場合にCPUへフォールバックすることを提案しています。Private Diffusionは代わりにAppleのフレームワーク上に構築されているため、対応するすべてのMacでGPUとNeural Engineが連携して動作します。
いいえ。ComfyUIのデスクトップアプリはMacとWindowsで利用できますが、Comfy OrgにはiPhoneまたはiPad用アプリがありません。Private Diffusionは、Apple Silicon搭載でiOS、iPadOS、またはmacOS 26.4以降を搭載したiPhone、iPad、Macで動作します。大きいモデルほど多くのメモリが必要です。Krea 2 Turboには16 GBのiPadまたはMacが必要ですが、AnimaとFlux.2 Klein 4Bは対応するすべてのiPhoneで動作します。
ComfyUIのMacアプリであるComfy Desktopには、プロダクト分析用のPostHogとエラー用のDatadog RUMが含まれており、初回起動時にはテレメトリのチェックボックスがデフォルトでオンです。オフにできます。Private Diffusionには分析SDKがなく、データを一切収集しないため、オフにするものはありません。
画像を作る。工程は省く。
お持ちのiPhone、iPad、Macで品質を保てるよう、すべてのモデルを訓練しています。アカウント作成は不要で、作成したものが当社に送信されることもありません。