노드 그래프를 건너뛰는 ComfyUI 대안.
이미지를 원했습니다. 파이프라인을 받았습니다.
Mac에서 ComfyUI를 쓰려면 최소 4.85 GB의 디스크 공간을 원하는 번들 Python 설치와 첫 이미지 앞에 놓인 노드 그래프가 필요합니다. Private Diffusion은 iPhone, iPad, Mac용 하나의 앱으로, 모델이 이미 Apple Silicon에 맞게 최적화되어 있습니다. Terminal도 없습니다. Python도 없습니다. 원하는 것을 입력하면 그대로 얻습니다.
요약
Private Diffusion축소 후 재학습, 모델마다 검증된 빌드 하나
ComfyUI내려받은 체크포인트와 압축본에 따라 다름
Private DiffusionGPU에서 MLX, Neural Engine에서 Core ML
ComfyUIGPU에서만 실행되는 PyTorch MPS
Private Diffusion충돌 보고서조차 포함해 어떤 데이터도 수집하지 않음
ComfyUI기본으로 선택된 PostHog 및 Datadog 텔레메트리
Private DiffusioniPhone, iPad, Mac용 샌드박스 네이티브 Swift
ComfyUI샌드박싱되지 않은 Electron 데스크톱 앱
더 작은 모델로 더 나은 이미지
모든 모델은 축소한 뒤 재학습하므로, 기기의 작은 버전도 전체 크기 원본과 같은 방식으로 답합니다.
작동 방식
노트북에서 큰 이미지 모델을 실행하려면 줄여야 합니다. ComfyUI에서는 어떤 체크포인트와 압축본을 내려받았는지에 따라 얻는 품질이 달라집니다. 모든 모델은 양자화 인지 증류 (QAD)를 거칩니다. 가중치를 4비트로 줄이고(Anima와 Mage Flow Turbo는 6비트), 작은 모델이 전체 크기 원본과 같은 방식으로 응답할 때까지 계속 학습합니다. 추측 게임 대신 모델마다 검증된 빌드 하나를 제공합니다.
전체 크기 원본
제작자가 학습한 그대로의 모델로, 휴대폰에는 너무 큽니다.
크기에 맞게 축소
가중치를 각각 몇 비트로 줄여 모델 전체가 기기에 들어가도록 합니다.
원본을 기준으로 재학습
작은 모델이 전체 크기 모델처럼 응답할 때까지 계속 학습합니다.
- Private Diffusion
- Private Diffusion은 재학습된 모델을 제공합니다.
- ComfyUI
- ComfyUI는 찾은 체크포인트를 제공된 압축 방식 그대로 불러옵니다.
Apple Silicon에서 더 빠르게
Private Diffusion은 Apple 자체 프레임워크를 사용해 GPU와 Neural Engine이 함께 작동하게 합니다.
작동 방식
ComfyUI는 Apple 플랫폼에서 가장 느린 추론 프레임워크인 PyTorch의 MPS 백엔드에서 실행됩니다. 자체 문서에도 MLX를 사용하지 않는다고 명시되어 있으며, Core ML 경로도 없어 Neural Engine은 유휴 상태입니다. Private Diffusion은 확산 모델을 MLX를 통해 GPU에서 실행하고, M5와 M6 GPU에 내장된 Neural Accelerators, A19 Pro, A20 Pro를 사용합니다. Core ML은 실시간 미리보기, 최종 디코딩, 업스케일러를 Neural Engine에 맡기며, 가장 큰 디코딩 일부는 CPU에서 더 깔끔하게 나오므로 예외입니다. 각 프로세서는 가장 잘하는 작업을 처리합니다.
출처Comfy 문서: ComfyUI는 MLX가 아닌 PyTorch MPS 사용Apple Newsroom: M6 및 M5 Ultra, 각 GPU 코어의 Neural Accelerator
Private Diffusion
- GPU사용
- Neural Engine사용
ComfyUI
- GPU사용
- Neural Engine사용 안 함
끌 텔레메트리 없음
Private Diffusion은 데이터를 수집하지 않는 반면, ComfyUI의 Mac 앱에는 텔레메트리가 기본 선택된 분석 SDK 두 개가 포함되어 있습니다.
작동 방식
ComfyUI의 Mac 앱인 Comfy Desktop에는 두 개의 추적 SDK, PostHog와 Datadog RUM이 포함되어 있습니다. 텔레메트리를 켜는 체크박스는 처음 실행할 때 이미 선택되어 있으며, Comfy의 자체 개인정보 처리방침에도 두 업체가 모두 명시되어 있습니다. Private Diffusion에서는 해제할 항목이 없습니다. 분석 SDK나 크래시 리포터 없이 제공되며, 계정을 요구하지 않고, 어떤 데이터도 수집하지 않습니다. 프롬프트와 이미지는 Numen 서버에 절대 전송되지 않습니다. iCloud에 로그인한 경우, 갤러리는 본인의 비공개 iCloud에 동기화됩니다.
출처Comfy Desktop 1.1.6 텔레메트리 소스 (PostHog, Datadog RUM)Comfy Desktop 1.1.6 첫 실행 화면: 텔레메트리가 기본 선택됨PostHog와 Datadog를 명시한 Comfy Desktop 앱 내 개인정보 처리방침
상자 속 브라우저가 아닌 네이티브 앱
Private Diffusion은 Apple의 Human Interface Guidelines에 맞춰 만든 샌드박스 처리된 네이티브 Swift 앱인 반면, Comfy Desktop은 샌드박스 처리되지 않은 Electron 앱입니다.
작동 방식
Comfy Desktop은 웹 인터페이스를 Electron으로 감싸고, macOS가 앱과 나머지 파일 사이에 두는 경계인 App Sandbox 밖에서 실행됩니다. Private Diffusion은 Swift로 작성되었고 hardened runtime이 켜진 App Sandbox 안에서 실행되며, Liquid Glass, 메뉴 막대 명령, 키보드 단축키와 함께 Apple의 Human Interface Guidelines를 철저히 따릅니다. ComfyUI가 지원하지 않는 iPhone과 iPad에서도 실행됩니다.
출처Comfy Desktop 1.1.6 코드 서명: App Sandbox entitlement 없음
나에게 맞는 것은?
다음에 해당하면 ComfyUI 선택
- 직접 노드 그래프를 구성하고 싶음
- 맞춤 노드를 사용함
- Windows 또는 Linux에서 NVIDIA 카드로 생성함
다음에 해당하면 Private Diffusion 선택
- Python 설정 없이 Mac 또는 iPhone에서 이미지를 만들고 싶음
- 수집되는 것이 없으므로 해제할 항목도 없기를 원함
- iPhone과 iPad에서도 실행되는 샌드박스 네이티브 앱을 원함
Private Diffusion과 ComfyUI 나란히 비교
세 가지 모두 비교
ComfyUI 대안 FAQ
워크플로가 아니라 이미지를 원한다면 Private Diffusion입니다. App Store에서 설치하며 Python이 필요 없고, Apple Silicon에서 엄선된 모델을 실행하면서 GPU에서는 MLX, Neural Engine에서는 Core ML을 사용합니다. 데이터를 수집하지 않습니다. 맞춤 노드 그래프와 NVIDIA 하드웨어가 필요하다면 ComfyUI가 여전히 선택지입니다.
ComfyUI는 PyTorch의 MPS 백엔드를 통해 Apple Silicon Mac에서 실행됩니다. MLX, Core ML, Neural Engine을 사용하지 않으며, Comfy 자체 문제 해결 가이드도 MPS에서 문제가 생기면 CPU로 대체할 것을 제안합니다. Private Diffusion은 대신 Apple 프레임워크 기반으로 만들어져 지원하는 모든 Mac에서 GPU와 Neural Engine이 함께 작동합니다.
아니요. ComfyUI의 데스크톱 앱은 Mac과 Windows에서 사용할 수 있으며, Comfy Org에는 iPhone 또는 iPad 앱이 없습니다. Private Diffusion는 Apple Silicon 기반에서 iOS, iPadOS 또는 macOS 26.4 이후 버전이 설치된 iPhone, iPad, Mac에서 실행됩니다. 더 큰 모델에는 더 많은 메모리가 필요합니다. Krea 2 Turbo에는 16 GB 메모리의 iPad 또는 Mac이 필요하지만, Anima와 Flux.2 Klein 4B는 지원되는 모든 iPhone에서 실행됩니다.
ComfyUI의 Mac 앱인 Comfy Desktop에는 제품 분석용 PostHog와 오류용 Datadog RUM이 포함되어 있으며, 처음 실행할 때 텔레메트리 체크박스가 기본 선택되어 있습니다. 선택 해제할 수 있습니다. Private Diffusion에는 분석 SDK가 없고 데이터를 수집하지 않으므로 선택 해제할 것도 없습니다.
이미지는 만들고, 파이프라인은 건너뛰세요
보유한 iPhone, iPad 또는 Mac에서 모든 모델이 품질을 유지하도록 학습됩니다. 계정을 만들 필요도 없고, 생성한 어떤 것도 저희에게 전송되지 않습니다.