# 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。

[![App StoreでPrivate Diffusionを予約注文](/app-store/pre-order-badge/ja/pre-order.svg)![App StoreでPrivate Diffusionを予約注文](/app-store/pre-order-badge/ja/pre-order-dark.svg)](https://testflight.apple.com/join/DQwfQsEg)

## 要点

Private Diffusion

ComfyUI

画質

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

Apple Siliconでの速度

Private DiffusionGPUではMLX、Neural EngineではCore ML

ComfyUIGPUのみで動作するPyTorch MPS

デバイスから外に出るもの

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

アプリ本体

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](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) (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。

情報源[NVIDIA: 量子化対応学習と蒸留の仕組み](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/)

モデルを小さくする仕組み

1.  1
    
    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。
    
2.  2
    
    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。
    
3.  3
    
    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](https://github.com/Comfy-Org/docs/blob/2c665405b557f2d8a36d75dfc41018ec31b18e56/installation/system_requirements.mdx#L69-L72)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](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/)、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](https://github.com/Comfy-Org/docs/blob/2c665405b557f2d8a36d75dfc41018ec31b18e56/installation/system_requirements.mdx#L69-L72)[Apple Newsroom: M6とM5 Ultra、各GPUコアにNeural Accelerator](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/)

処理を担うプロセッサ

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](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/main/lib/telemetry.ts#L69-L80)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）](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/main/lib/telemetry.ts#L69-L80)[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](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/views/FirstUseTakeover.vue#L101)[PostHogとDatadogを記載するComfy Desktopアプリ内プライバシーポリシー](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/lib/legalDocs.ts#L400-L401)

![Comfy Desktopの初回起動画面。CloudまたはLocalの選択、未チェックのEULAチェックボックス、「匿名の利用データを共有してComfyの改善に協力する」と表示されたチェック済みのボックス。](/_astro/comfy-desktop-telemetry-consent.7nxPpshz_1KSYm5.png)

Comfy Desktop 1.1.6、初回起動時。利用データのボックスはチェック済みです。確認日: 2026年10月13日。 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

## 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

![Comfy Desktopのエディタ。Load Diffusion Model、Load CLIP、2つのCLIP Text Encodeノード、KSampler、VAE Decodeから成るノードグラフ。ファイルがない2つのモデルローダーが赤枠で示されています。](/_astro/comfy-desktop-mac.DpX-YV8z_ZNqxNa.png)

Mac上のComfy Desktop 1.1.6。画像を作る前のデフォルトワークフロー。確認日: 2026年10月13日。 Comfy Desktop 1.1.6のコード署名: App Sandboxエンタイトルメントなし

![Mac上のPrivate DiffusionのStudioウィンドウ。Studio、Gallery、Model Library、API Serverのサイドバー、生成された灯台の画像、Generateボタン付きの1つのプロンプト欄があります。](/_astro/private-diffusion-mac-light.xeGQ_AT8_1Khmbc.png)

macOS 26上のPrivate Diffusion Studio。ネイティブSwift製。

![Mac上のPrivate DiffusionのStudioウィンドウ。Studio、Gallery、Model Library、API Serverのサイドバー、生成された灯台の画像、Generateボタン付きの1つのプロンプト欄があります。](/_astro/private-diffusion-mac-dark.Cub9GTyU_Z1KoSpA.png)

macOS 26上のPrivate Diffusion Studio。ネイティブSwift製。

## 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

以下の情報源に記載の日付時点で、Apple Silicon上の2つのアプリを比較。
| 得られるもの | Private Diffusion | ComfyUI |
| --- | --- | --- |
| モデルの縮小方法 | 縮小後に再学習（QAD） | 読み込むチェックポイントによって異なる |
| 使用するプロセッサ | GPUとNeural Engine | PyTorch MPS経由のGPU |
| アプリが収集するデータ | なし | 使用状況とエラーのテレメトリ、デフォルトで有効 |
| 分析SDK | なし | PostHogとDatadog RUM |
| 構築方法 | Liquid Glassを使ったネイティブSwift | Python同梱のElectron |
| App Sandbox | はい、hardened runtimeあり | いいえ |
| 対応環境 | iPhone、iPad、Mac | Mac、Windows、Linux。iPhoneとiPadには非対応 |
| 始め方 | モデルをダウンロードして、プロンプトを入力 | Pythonをインストールしてから、ノードグラフ |
| モデル | 厳選し、デバイスごとに最適化 | 見つけた任意のチェックポイント |

3つすべてを比較

以下のソースの日時点における、Apple Siliconでの3つのアプリの比較。
| 得られるもの | Private Diffusion | Draw Things | ComfyUI |
| --- | --- | --- | --- |
| モデルの縮小方法 | 縮小後に再学習（QAD） | 学習後に圧縮、再学習なし | 読み込むチェックポイントによって異なる |
| 使用するプロセッサ | GPUとNeural Engine | GPU、一部モデルではNeural Engine | PyTorch MPS経由のGPU |
| アプリが収集するデータ | なし | 購入、ユーザーコンテンツ、識別子 | 使用状況とエラーのテレメトリ、デフォルトで有効 |
| 分析SDK | なし | ポリシーには記載なし | PostHogとDatadog RUM |
| 構築方法 | Liquid Glassを使ったネイティブSwift | iPadアプリをMac Catalystでビルド | Python同梱のElectron |
| App Sandbox | はい、hardened runtimeあり | はい | いいえ |
| 対応環境 | iPhone、iPad、Mac | iPhone、iPad、Mac | Mac、Windows、Linux。iPhoneとiPadには非対応 |
| 始め方 | モデルをダウンロードして、プロンプトを入力 | モデルを選び、設定を調整 | Pythonをインストールしてから、ノードグラフ |
| モデル | 厳選し、デバイスごとに最適化 | カタログ項目248件 | 見つけた任意のチェックポイント |

## ComfyUI代替アプリFAQ

-   ### Mac向けの最良のComfyUI代替アプリは？
    
    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Macで快適に動作しますか？
    
    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。
    
-   ### ComfyUIはiPhoneやiPadで動かせますか？
    
    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はデータを収集しますか？
    
    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。

[![App StoreでPrivate Diffusionを予約注文](/app-store/pre-order-badge/ja/pre-order.svg)![App StoreでPrivate Diffusionを予約注文](/app-store/pre-order-badge/ja/pre-order-dark.svg)](https://testflight.apple.com/join/DQwfQsEg)

[Private DiffusionとDraw Thingsの比較を見る](/ja/draw-things-alternative)

## ソース、確認日 2026年10月13日

1.  [NVIDIA: 量子化対応学習と蒸留の仕組み](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/)
2.  [Apple Newsroom: M6とM5 Ultra、各GPUコアにNeural Accelerator](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/)
3.  [Apple: iPhone 18 Proの技術仕様、Neural Accelerators搭載A20 Pro GPU](https://www.apple.com/iphone-18-pro/specs/)
4.  [Draw ThingsのApp Store掲載情報とプライバシーラベル、バージョン26.1008.0](https://apps.apple.com/us/app/draw-things-ai-generation/id6444050820)
5.  Draw ThingsのMacバイナリ、バージョン1.20260716.0: LC\_BUILD\_VERSIONプラットフォーム6（Mac Catalyst）
6.  [Comfy Desktop 1.1.6のテレメトリソース（PostHog、Datadog RUM）](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/main/lib/telemetry.ts#L69-L80)
7.  [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](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/views/FirstUseTakeover.vue#L101)
8.  [PostHogとDatadogを記載するComfy Desktopアプリ内プライバシーポリシー](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/lib/legalDocs.ts#L400-L401)
9.  [Comfyドキュメント: ComfyUIはMLXではなくPyTorch MPSを使用](https://github.com/Comfy-Org/docs/blob/2c665405b557f2d8a36d75dfc41018ec31b18e56/installation/system_requirements.mdx#L69-L72)
10.  Comfy Desktop 1.1.6のコード署名: App Sandboxエンタイトルメントなし