画像が欲しい人のためのDraw Things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。
Draw Thingsには248個のモデル、20個のサンプラー、ほぼすべてを調整できる設定があります。大きな力を持つ一方、最初の画像を作る前に決めることも多くなります。Private Diffusionには、品質を保てるよう訓練した厳選モデルを搭載し、iPhone、iPad、Macのメモリに収まるものをすべて実行できます。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。小さいモデルもオリジナルと同じように出力
Draw Things訓練後に圧縮し、そのまま搭載
Private DiffusionGPUとNeural Engine、すべてのモデル
Draw ThingsGPU。Neural Engineは一部のモデルのみ
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
Draw ThingsApp Storeラベルによると、購入、ユーザーコンテンツ、識別子
Private DiffusionLiquid Glass対応の、iPhone、iPad、Mac向けネイティブSwift製アプリ
Draw ThingsiPadアプリをMac Catalystでビルド
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
画像モデルをスマートフォンに収めるには、重みを小さくする必要があります。Draw Thingsは訓練後にそれを行います。フル精度の重みを圧縮し、再訓練せずに搭載しており、標準のKrea 2ダウンロードは8ビットファイルです。私たちはもう一歩進めます。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。圧縮後に訓練するため、圧縮で生じた歪みを修復できます。
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。
- Draw Things
- Draw Thingsは訓練後にフル精度の重みを圧縮し、再訓練せずに搭載します。
両方のプロセッサを使うから高速
Private DiffusionはGPUとNeural Engineを連携して動かし、そのための設定を探す必要はありません。
仕組み
拡散モデルはApple独自の機械学習フレームワークであるMLX経由でGPU上で実行され、M5とM6のGPUに搭載された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。ただし、特に大きいデコードの一部はCPUのほうがきれいに出力されます。iPhone 18 ProとUltraチップ搭載Macでは、大きな画像のデコードを両方のNeural Engineで行います。Draw ThingsもNeural Engineを使いますが、デフォルトでは8ビットのSモデルに限られ、一部のチップでのみ使用されます。標準のKrea 2ダウンロードでは一切使われません。また、当社の4ビット重みは、その8ビット標準設定のステップごとに移動するバイト数が半分です。画像生成の大半はメモリ待ちに費やされるため、バイト数が少なければ待ち時間も減ります。
情報源Apple Newsroom: M6とM5 Ultra、各GPUコアにNeural AcceleratorApple: iPhone 18 Proの技術仕様、Neural Accelerators搭載A20 Pro GPU
Private Diffusion
- GPU使用
- Neural Engine使用
Draw Things
- GPU使用
- Neural Engine一部のモデルのみ
何も収集しない。購入情報さえも。
Private Diffusionはデータを一切収集しません。一方、Draw ThingsのApp Storeラベルには購入、ユーザーコンテンツ、識別子が記載されています。
仕組み
すべてのApp Storeアプリは、収集するデータを申告する必要があります。Draw Thingsのプライバシーラベルには、購入内容、ユーザーコンテンツ、識別子が、あなたの身元に関連付けられない形で収集される可能性があるデータとして記載されています。オプションのCloud Computeも、サインインするとそのサーバー上で画像生成を実行します。Private Diffusionは何も収集しません。アカウントを求めることはなく、分析SDKやクラッシュレポーターを含まず、すべての画像をあなたのデバイス上で生成します。iCloudにサインインしている場合、ギャラリーはあなた自身のプライベートiCloudに同期され、当社のサーバーに同期されることはありません。
Appleと同じ作り方で作られた、本物のMacアプリ
Private Diffusionは、AppleのHuman Interface Guidelinesに基づいて作られた、iPhone、iPad、Mac向けLiquid Glass対応ネイティブSwiftアプリです。
仕組み
Macでは、Draw Thingsは古いMac Catalystアプリです。iPadアプリをCatalystでビルドしたもので、iPadのインターフェイスをデスクトップにそのまま持ち込んでいます。Private DiffusionはmacOS 26.4以降向けにSwiftで書かれており、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、App Sandboxとhardened runtimeが有効です。動作するすべてのデバイスで、AppleのHuman Interface Guidelinesに忠実に従います。
情報源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）
あなたに合うのはどれ
Draw Thingsを選ぶなら
- 248個のモデルとすべてのサンプラーをすぐ使いたい
- 自分でLoRAを訓練したい
- パイプラインのすべての段階に設定が欲しい
Private Diffusionを選ぶなら
- パイプラインではなく画像が欲しい
- 購入情報さえ含め、何も収集しないアプリが欲しい
- Appleのガイドラインに従う、ネイティブのMac、iPhone、iPadアプリが欲しい
Private DiffusionとDraw Thingsを並べて比較
3つすべてを比較
Draw Things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。macOS 26.4以降を搭載したApple Silicon Macで厳選したモデルを実行し、各モデルを縮小後に再訓練して品質を保ち、GPUとNeural Engineを併用し、データを一切収集しません。数百のモデルとあらゆる設定のコントロールが欲しいなら、Draw Thingsのほうが適しています。
Draw Things for MacはiPadアプリをMac Catalystでビルドしたもので、iPadのインターフェイスをデスクトップに持ち込みます。サンドボックス化されており、macOS 12.4以降で動作します。Private DiffusionはmacOS 26.4以降向けのネイティブSwiftアプリで、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います。
はい。Draw ThingsはiPhone、iPad、Macで動作し、Private Diffusionも同じです。違いは開いた後にあります。Draw Thingsでは248件のカタログから選び、設定を調整しますが、Private Diffusionではデバイスに合わせたモデルをあらかじめ用意しています。大きな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。
Draw ThingsはDraw Things, Inc.による正規のアプリで、Macではサンドボックス化され、App Storeで販売されています。App Storeのプライバシーラベルには、アプリ機能のために購入、ユーザーコンテンツ、識別子を収集する可能性があるものの、個人情報には関連付けられないと記載されています。また、オプションのCloud Computeではサインイン後に生成処理がそのサーバーで実行されます。Private Diffusionはデータを収集せず、すべての画像はお使いのデバイス上で作成されます。
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。