# Alternatywa dla ComfyUI, która pomija graf węzłów. Chciałeś obraz. Dostałeś cały proces. ComfyUI na Macu oznacza dołączoną instalację Pythona, która wymaga co najmniej 4.85 GB miejsca na dysku, oraz graf węzłów między Tobą a pierwszym obrazem. Private Diffusion to jedna aplikacja na iPhone, iPad i Mac, z modelami już dostrojonymi do Apple Silicon. Bez Terminala. Bez Pythona. Wpisujesz, czego chcesz, i to dostajesz. [![Zamów Private Diffusion w przedsprzedaży w App Store](/app-store/pre-order-badge/pl/pre-order.svg)![Zamów Private Diffusion w przedsprzedaży w App Store](/app-store/pre-order-badge/pl/pre-order-dark.svg)](https://testflight.apple.com/join/DQwfQsEg) ## W skrócie Private Diffusion ComfyUI Jakość obrazu Private DiffusionPonownie wytrenowany po zmniejszeniu, jedna przetestowana wersja na model ComfyUIDowolny checkpoint i kompresja, które pobrałeś Szybkość na Apple Silicon Private DiffusionMLX na GPU, Core ML na Neural Engine ComfyUIPyTorch MPS tylko na GPU Co opuszcza Twoje urządzenie Private DiffusionNie zbiera żadnych danych, nawet raportów o awariach ComfyUITelemetria PostHog i Datadog, domyślnie zaznaczona Sama aplikacja Private DiffusionSandboxowana aplikacja w natywnym Swift na iPhone, iPadzie i Macu ComfyUIAplikacja desktopowa Electron bez sandboxingu ## Lepsze obrazy z mniejszych modeli Każdy model jest ponownie trenowany po zmniejszeniu, więc mała wersja na Twoim urządzeniu odpowiada tak, jak odpowiadałby pełnowymiarowy oryginał. Jak to działa Uruchamianie dużego modelu obrazu na laptopie wymaga jego zmniejszenia. W ComfyUI jakość, którą uzyskasz, zależy od checkpointu i kompresji, które akurat pobrałeś. Każdy z naszych modeli jest [świadomie destylowany pod kątem kwantyzacji](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) (QAD): zmniejszamy wagi do 4 bitów (6 w Anima i Mage Flow Turbo), a potem dalej trenujemy mały model względem pełnowymiarowego oryginału, aż działa tak samo. Zamiast zgadywanki otrzymujesz jedną przetestowaną wersję dla każdego modelu. Źródła[NVIDIA: jak działają trening uwzględniający kwantyzację i destylacja](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) Jak zmniejszamy model 1. 1 Pełnowymiarowy oryginał Model w postaci, w jakiej wytrenowali go jego twórcy, zbyt duży na telefon. 2. 2 Zmniejszony, by się zmieścił Wagi są ograniczane do kilku bitów każda, aby cały model zmieścił się na Twoim urządzeniu. 3. 3 Ponownie wytrenowany względem oryginału Mały model trenuje dalej, aż działa tak jak wersja pełnowymiarowa. Private Diffusion Private Diffusion zawiera ponownie wytrenowany model. ComfyUI ComfyUI ładuje dowolny znaleziony checkpoint, z dowolną kompresją, w jakiej jest dostępny. ## Szybciej na Apple Silicon Private Diffusion wykorzystuje własne frameworki Apple, aby GPU i Neural Engine pracowały razem. Jak to działa ComfyUI działa na backendzie MPS PyTorch, najwolniejszym frameworku do inferencji na platformach Apple. Jego własna dokumentacja mówi, że [nie używa MLX](https://github.com/Comfy-Org/docs/blob/2c665405b557f2d8a36d75dfc41018ec31b18e56/installation/system_requirements.mdx#L69-L72), a bez ścieżki Core ML Neural Engine pozostaje bezczynny. Private Diffusion uruchamia model dyfuzyjny na GPU przez MLX i korzysta z [Neural Accelerators wbudowanych w GPU M5 i 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 oraz A20 Pro. Core ML przekazuje podgląd na żywo, końcowe dekodowanie i upscaler do Neural Engine, z wyjątkiem kilku największych dekodowań, które wychodzą czyściej na CPU. Każdy procesor wykonuje część, do której najlepiej się nadaje. Źródła[Dokumentacja Comfy: ComfyUI używa PyTorch MPS, nie MLX](https://github.com/Comfy-Org/docs/blob/2c665405b557f2d8a36d75dfc41018ec31b18e56/installation/system_requirements.mdx#L69-L72)[Apple Newsroom: M6 i M5 Ultra, Neural Accelerator w każdym rdzeniu GPU](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/) Które procesory wykonują pracę Private Diffusion - GPUUżywany - Neural EngineUżywany ComfyUI - GPUUżywany - Neural EngineNie jest używany ## Bez telemetrii do wyłączenia Private Diffusion nie zbiera danych, podczas gdy aplikacja ComfyUI na Mac zawiera dwa SDK analityczne z telemetrią zaznaczoną domyślnie. Jak to działa Aplikacja ComfyUI na Maca, Comfy Desktop, zawiera [dwa SDK do śledzenia, PostHog i Datadog RUM](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/main/lib/telemetry.ts#L69-L80). Pole wyboru włączające telemetrię jest już zaznaczone przy pierwszym uruchomieniu, a własna polityka prywatności Comfy wymienia obu dostawców. W Private Diffusion nie ma czego odznaczać. Aplikacja jest dostarczana bez SDK analitycznego i narzędzia do raportowania awarii, nigdy nie prosi o konto i nie zbiera żadnych danych. Twoje prompty i obrazy nigdy nie trafiają na serwer Numen. Jeśli masz włączone iCloud, Twoja galeria synchronizuje się z Twoim prywatnym iCloud. Źródła[Kod źródłowy telemetrii Comfy Desktop 1.1.6 (PostHog, Datadog RUM)](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/main/lib/telemetry.ts#L69-L80)[Ekran pierwszego uruchomienia Comfy Desktop 1.1.6: telemetria zaznaczona domyślnie](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/views/FirstUseTakeover.vue#L101)[Polityka prywatności w aplikacji Comfy Desktop, wymieniająca PostHog i Datadog](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/lib/legalDocs.ts#L400-L401) ![Ekran pierwszego uruchomienia Comfy Desktop: wybór Cloud lub Local, niezaznaczone pole EULA oraz wstępnie zaznaczone pole z tekstem Help improve Comfy by sharing anonymous usage data.](/_astro/comfy-desktop-telemetry-consent.7nxPpshz_1KSYm5.png) Comfy Desktop 1.1.6, pierwsze uruchomienie. Pole danych użytkowania jest zaznaczone. Sprawdzono 13 października 2026. Ekran pierwszego uruchomienia Comfy Desktop 1.1.6: telemetria zaznaczona domyślnie ## Natywna aplikacja, nie przeglądarka w pudełku Private Diffusion to sandboxowana, natywna aplikacja Swift zbudowana zgodnie z Human Interface Guidelines Apple, podczas gdy Comfy Desktop to aplikacja Electron bez sandboxa. Jak to działa Comfy Desktop opakowuje interfejs webowy w Electron i działa poza App Sandbox, barierą, którą macOS stawia między aplikacją a resztą Twoich plików. Private Diffusion jest napisany w Swift, działa w App Sandbox z włączonym hardened runtime i co do joty przestrzega Human Interface Guidelines Apple, z Liquid Glass, poleceniami paska menu i skrótami klawiszowymi. Działa też na Twoim iPhone i iPad, czego ComfyUI nie oferuje. ŹródłaPodpis kodu Comfy Desktop 1.1.6: brak uprawnienia App Sandbox ![Edytor Comfy Desktop: graf węzłów Load Diffusion Model, Load CLIP, dwóch węzłów CLIP Text Encode, KSampler i VAE Decode, z dwoma loaderami modeli obramowanymi na czerwono z powodu brakujących plików.](/_astro/comfy-desktop-mac.DpX-YV8z_ZNqxNa.png) Comfy Desktop 1.1.6 na Macu, domyślny workflow przed utworzeniem pierwszego obrazu. Sprawdzono 13 października 2026. Podpis kodu Comfy Desktop 1.1.6: brak uprawnienia App Sandbox ![Okno Studio Private Diffusion na Macu: pasek boczny z pozycjami Studio, Gallery, Model Library i API Server, wygenerowany obraz latarni morskiej oraz jedno pole promptu z przyciskiem Generate.](/_astro/private-diffusion-mac-light.xeGQ_AT8_1Khmbc.png) Private Diffusion Studio na macOS 26, natywny Swift. ![Okno Studio Private Diffusion na Macu: pasek boczny z pozycjami Studio, Gallery, Model Library i API Server, wygenerowany obraz latarni morskiej oraz jedno pole promptu z przyciskiem Generate.](/_astro/private-diffusion-mac-dark.Cub9GTyU_Z1KoSpA.png) Private Diffusion Studio na macOS 26, natywny Swift. ## Który jest dla Ciebie ### Wybierz ComfyUI, jeśli - Chcesz samodzielnie łączyć grafy węzłów - Używasz niestandardowych węzłów - Generujesz na karcie NVIDIA w systemie Windows lub Linux ### Wybierz Private Diffusion, jeśli - Chcesz mieć obraz na Macu lub iPhonie bez konfigurowania Pythona - Nie chcesz mieć nic do odznaczenia, bo nic nie jest zbierane - Chcesz sandboxowaną aplikację natywną, która działa także na iPhone i iPadzie ## Private Diffusion i ComfyUI obok siebie Porównanie obu aplikacji na Apple Silicon według stanu na datę podaną w źródłach poniżej. | Co otrzymujesz | Private Diffusion | ComfyUI | | --- | --- | --- | | Jak zmniejszane są modele | Ponownie trenowane po zmniejszeniu (QAD) | Zależy od załadowanego checkpointu | | Używane procesory | GPU i Neural Engine | GPU przez PyTorch MPS | | Dane zbierane przez aplikację | Brak | Telemetria użycia i błędów, domyślnie włączona | | SDK analityczne | Brak | PostHog i Datadog RUM | | Sposób wykonania | Natywny Swift z Liquid Glass | Electron z dołączonym Python | | App Sandbox | Tak, z hardened runtime | Nie | | Działa na | iPhone, iPad i Mac | Mac, Windows i Linux; bez iPhone ani iPad | | Pierwsze kroki | Pobierz model, wpisz prompt | Instalacja Python, potem graf węzłów | | Modele | Wyselekcjonowane, każde dostrojone do Twojego urządzenia | Dowolny znaleziony checkpoint | Porównaj wszystkie trzy Porównanie trzech aplikacji na Apple Silicon według stanu na datę podaną w źródłach poniżej. | Co otrzymujesz | Private Diffusion | Draw Things | ComfyUI | | --- | --- | --- | --- | | Jak zmniejszane są modele | Ponownie trenowane po zmniejszeniu (QAD) | Skompresowane po treningu, bez ponownego treningu | Zależy od załadowanego checkpointu | | Używane procesory | GPU i Neural Engine | GPU; Neural Engine dla wybranych modeli | GPU przez PyTorch MPS | | Dane zbierane przez aplikację | Brak | Zakupy, treści użytkownika, identyfikatory | Telemetria użycia i błędów, domyślnie włączona | | SDK analityczne | Brak | Brak wymienionych w polityce | PostHog i Datadog RUM | | Sposób wykonania | Natywny Swift z Liquid Glass | Kompilacja Mac Catalyst aplikacji na iPad | Electron z dołączonym Python | | App Sandbox | Tak, z hardened runtime | Tak | Nie | | Działa na | iPhone, iPad i Mac | iPhone, iPad i Mac | Mac, Windows i Linux; bez iPhone ani iPad | | Pierwsze kroki | Pobierz model, wpisz prompt | Wybierz model, a potem dostosuj ustawienia | Instalacja Python, potem graf węzłów | | Modele | Wyselekcjonowane, każde dostrojone do Twojego urządzenia | 248 pozycji w katalogu | Dowolny znaleziony checkpoint | ## FAQ: alternatywa dla ComfyUI - ### Jaka jest najlepsza alternatywa dla ComfyUI na Mac? Jeśli chcesz obrazy, a nie workflow, wybierz Private Diffusion. Instaluje się z App Store, nie potrzebuje Pythona i uruchamia wyselekcjonowany zestaw modeli na Apple Silicon, używając MLX na GPU i Core ML na Neural Engine. Nie zbiera danych. ComfyUI nadal jest wyborem dla niestandardowych grafów węzłów i sprzętu NVIDIA. - ### Czy ComfyUI dobrze działa na Mac? ComfyUI działa na Mac z Apple Silicon przez backend MPS PyTorch. Nie używa MLX, Core ML ani Neural Engine, a własny przewodnik rozwiązywania problemów Comfy sugeruje przejście na CPU, gdy MPS sprawia problemy. Private Diffusion zbudowano za to na frameworkach Apple, więc GPU i Neural Engine współpracują na każdym obsługiwanym Mac. - ### Czy mogę uruchomić ComfyUI na iPhone lub iPad? Nie. Aplikacja desktopowa ComfyUI jest dostępna na Mac i Windows, a Comfy Org nie ma aplikacji na iPhone ani iPad. Private Diffusion działa na iPhone, iPad i Mac z iOS, iPadOS lub macOS 26.4 albo nowszym na Apple Silicon. Większe modele potrzebują więcej pamięci: Krea 2 Turbo wymaga iPad lub Maca z 16 GB, podczas gdy Anima i Flux.2 Klein 4B działają na każdym obsługiwanym iPhone. - ### Czy ComfyUI zbiera dane? Comfy Desktop, aplikacja ComfyUI na Mac, zawiera PostHog do analityki produktu i Datadog RUM do błędów, a jej pole telemetrii jest zaznaczone domyślnie przy pierwszym uruchomieniu. Możesz je odznaczyć. Private Diffusion nie ma SDK analitycznego i nie zbiera danych, więc nie ma czego odznaczać. ## Stwórz obraz, pomiń cały proces Każdy model wytrenowany tak, by zachować jakość na iPhone, iPadzie lub Macu, które już masz. Nie musisz zakładać konta, a nic z tego, co tworzysz, nie jest do nas wysyłane. [![Zamów Private Diffusion w przedsprzedaży w App Store](/app-store/pre-order-badge/pl/pre-order.svg)![Zamów Private Diffusion w przedsprzedaży w App Store](/app-store/pre-order-badge/pl/pre-order-dark.svg)](https://testflight.apple.com/join/DQwfQsEg) [Zobacz, jak Private Diffusion wypada na tle Draw Things](/pl/draw-things-alternative) ## Źródła, sprawdzone 13 października 2026 1. [NVIDIA: jak działają trening uwzględniający kwantyzację i destylacja](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) 2. [Apple Newsroom: M6 i M5 Ultra, Neural Accelerator w każdym rdzeniu 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: specyfikacja techniczna iPhone 18 Pro, GPU A20 Pro z Neural Accelerators](https://www.apple.com/iphone-18-pro/specs/) 4. [Lista Draw Things w App Store i etykieta prywatności, wersja 26.1008.0](https://apps.apple.com/us/app/draw-things-ai-generation/id6444050820) 5. Binarny plik Draw Things dla Maca, wersja 1.20260716.0: LC\_BUILD\_VERSION platform 6 (Mac Catalyst) 6. [Kod źródłowy telemetrii 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. [Ekran pierwszego uruchomienia Comfy Desktop 1.1.6: telemetria zaznaczona domyślnie](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/views/FirstUseTakeover.vue#L101) 8. [Polityka prywatności w aplikacji Comfy Desktop, wymieniająca PostHog i Datadog](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/lib/legalDocs.ts#L400-L401) 9. [Dokumentacja Comfy: ComfyUI używa PyTorch MPS, nie MLX](https://github.com/Comfy-Org/docs/blob/2c665405b557f2d8a36d75dfc41018ec31b18e56/installation/system_requirements.mdx#L69-L72) 10. Podpis kodu Comfy Desktop 1.1.6: brak uprawnienia App Sandbox