# A alternativa ao ComfyUI que pula o grafo de nós. Você queria uma imagem. Recebeu um processo. ComfyUI no Mac significa uma instalação incluída do Python que exige pelo menos 4.85 GB de disco, e um grafo de nós entre você e a primeira imagem. Private Diffusion é um único app para iPhone, iPad e Mac, com modelos já ajustados para Apple Silicon. Sem Terminal. Sem Python. Você digita o que quer e recebe. [![Reserve Private Diffusion no App Store](/app-store/pre-order-badge/pt-BR/pre-order.svg)![Reserve Private Diffusion no App Store](/app-store/pre-order-badge/pt-BR/pre-order-dark.svg)](https://testflight.apple.com/join/DQwfQsEg) ## A versão curta Private Diffusion ComfyUI Qualidade da imagem Private DiffusionRetreinado após a redução, uma versão testada por modelo ComfyUIQualquer checkpoint e compressão que você baixou Velocidade no Apple Silicon Private DiffusionMLX na GPU, Core ML no Neural Engine ComfyUIPyTorch MPS somente na GPU O que sai do seu dispositivo Private DiffusionNão coleta dados, nem relatórios de falhas ComfyUITelemetria do PostHog e Datadog, ativada por padrão O próprio app Private DiffusionSwift nativo em sandbox no iPhone, iPad e Mac ComfyUIAplicativo de desktop Electron sem sandbox ## Imagens melhores com modelos menores Todos os modelos são retreinados depois de reduzidos, para que a versão menor no seu dispositivo responda como o original em tamanho completo responderia. Como funciona Executar um modelo de imagem grande em um notebook exige reduzi-lo. No ComfyUI, a qualidade que você obtém depende do checkpoint e da compressão que você baixou. Todos os nossos modelos passam por [destilação consciente de quantização](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) (QAD): reduzimos os pesos a 4 bits (6 no Anima e no Mage Flow Turbo) e continuamos treinando o modelo pequeno com base no original em tamanho completo até que responda da mesma forma. Você recebe uma versão testada por modelo, em vez de um jogo de adivinhação. Fontes[NVIDIA: como funcionam o treinamento com consciência de quantização e a destilação](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) Como reduzimos um modelo 1. 1 Original em tamanho completo O modelo como seus criadores o treinaram, grande demais para um telefone. 2. 2 Reduzido para caber Os pesos são reduzidos a poucos bits cada, para que o modelo inteiro caiba no seu dispositivo. 3. 3 Retreinado com base no original O modelo pequeno continua treinando até responder da mesma forma que o modelo em tamanho completo. Private Diffusion Private Diffusion vem com o modelo retreinado. ComfyUI ComfyUI carrega qualquer checkpoint que você encontrou, com qualquer compressão em que ele veio. ## Mais rápido no Apple Silicon Private Diffusion usa os frameworks da própria Apple para colocar a GPU e o Neural Engine para trabalhar juntos. Como funciona ComfyUI é executado no backend MPS do PyTorch, o framework de inferência mais lento nas plataformas Apple. A própria documentação diz que [não usa MLX](https://github.com/Comfy-Org/docs/blob/2c665405b557f2d8a36d75dfc41018ec31b18e56/installation/system_requirements.mdx#L69-L72) e, sem um caminho pelo Core ML, o Neural Engine fica ocioso. Private Diffusion executa o modelo de difusão na GPU por meio do MLX e usa os [Neural Accelerators integrados à GPU no M5 e 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 e A20 Pro. O Core ML passa a prévia ao vivo, a decodificação final e o upscaler para o Neural Engine, exceto algumas das maiores decodificações, que ficam mais limpas na CPU. Cada processador faz a parte em que é melhor. Fontes[Documentação do Comfy: ComfyUI usa PyTorch MPS, não MLX](https://github.com/Comfy-Org/docs/blob/2c665405b557f2d8a36d75dfc41018ec31b18e56/installation/system_requirements.mdx#L69-L72)[Apple Newsroom: M6 e M5 Ultra, um Neural Accelerator em cada núcleo da GPU](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/) Quais processadores fazem o trabalho Private Diffusion - GPUUsado - Neural EngineUsado ComfyUI - GPUUsado - Neural EngineNão usado ## Sem telemetria para desativar Private Diffusion não coleta dados, enquanto o app para Mac do ComfyUI inclui dois SDKs de análise com a telemetria marcada por padrão. Como funciona O app para Mac da ComfyUI, Comfy Desktop, vem com [dois SDKs de rastreamento, PostHog e Datadog RUM](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/main/lib/telemetry.ts#L69-L80). A caixa que ativa a telemetria já vem marcada na primeira vez que você o abre, e a própria política de privacidade da Comfy cita ambos os fornecedores. No Private Diffusion, não há nada para desmarcar. Ele vem sem SDK de análise nem relatório de falhas, nunca pede uma conta e não coleta dado algum. Seus prompts e imagens nunca chegam a um servidor da Numen. Se você estiver com sessão iniciada no iCloud, sua galeria é sincronizada com seu próprio iCloud privado. Fontes[Código-fonte de telemetria do Comfy Desktop 1.1.6 (PostHog, Datadog RUM)](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/main/lib/telemetry.ts#L69-L80)[Tela de primeira abertura do Comfy Desktop 1.1.6: telemetria marcada por padrão](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/views/FirstUseTakeover.vue#L101)[Política de privacidade no app do Comfy Desktop que nomeia PostHog e Datadog](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/lib/legalDocs.ts#L400-L401) ![A tela de primeira inicialização do Comfy Desktop: uma escolha entre Cloud ou Local, uma caixa de EULA desmarcada e uma caixa pré-marcada com o texto Help improve Comfy by sharing anonymous usage data.](/_astro/comfy-desktop-telemetry-consent.7nxPpshz_1KSYm5.png) Comfy Desktop 1.1.6, primeira inicialização. A caixa de dados de uso vem marcada. Verificado em 13 de outubro de 2026. Tela de primeira abertura do Comfy Desktop 1.1.6: telemetria marcada por padrão ## Um app nativo, não um navegador em uma caixa Private Diffusion é um app Swift nativo com sandbox, desenvolvido conforme as Human Interface Guidelines da Apple, enquanto Comfy Desktop é um app Electron sem sandbox. Como funciona Comfy Desktop envolve uma interface web no Electron e roda fora do App Sandbox, a barreira que o macOS coloca entre um app e o restante dos seus arquivos. Private Diffusion é escrito em Swift, roda dentro do App Sandbox com o hardened runtime ativado e segue à risca as Human Interface Guidelines da Apple, com Liquid Glass, comandos na barra de menus e atalhos de teclado. Ele também roda no seu iPhone e iPad, o que ComfyUI não faz. FontesAssinatura de código do Comfy Desktop 1.1.6: sem entitlement de App Sandbox ![O editor do Comfy Desktop: um grafo de nós com Load Diffusion Model, Load CLIP, dois nós CLIP Text Encode, KSampler e VAE Decode, com dois carregadores de modelo contornados em vermelho por arquivos ausentes.](/_astro/comfy-desktop-mac.DpX-YV8z_ZNqxNa.png) Comfy Desktop 1.1.6 em um Mac, o fluxo de trabalho padrão antes de qualquer imagem. Verificado em 13 de outubro de 2026. Assinatura de código do Comfy Desktop 1.1.6: sem entitlement de App Sandbox ![A janela Studio do Private Diffusion em um Mac: uma barra lateral com Studio, Gallery, Model Library e API Server, uma imagem gerada de um farol e um único campo de prompt com o botão Generate.](/_astro/private-diffusion-mac-light.xeGQ_AT8_1Khmbc.png) Private Diffusion Studio no macOS 26, Swift nativo. ![A janela Studio do Private Diffusion em um Mac: uma barra lateral com Studio, Gallery, Model Library e API Server, uma imagem gerada de um farol e um único campo de prompt com o botão Generate.](/_astro/private-diffusion-mac-dark.Cub9GTyU_Z1KoSpA.png) Private Diffusion Studio no macOS 26, Swift nativo. ## Qual é o ideal para você ### Escolha ComfyUI se - Você quer montar seus próprios grafos de nós - Você usa nós personalizados - Você gera em uma placa NVIDIA no Windows ou Linux ### Escolha Private Diffusion se - Você quer a imagem no seu Mac ou iPhone sem configurar o Python - Você não quer nada para desmarcar, porque nada é coletado - Você quer um app nativo em sandbox que também funcione em iPhone e iPad ## Private Diffusion e ComfyUI lado a lado Como os dois apps se comparam no Apple Silicon, na data indicada nas fontes abaixo. | O que você recebe | Private Diffusion | ComfyUI | | --- | --- | --- | | Como os modelos são reduzidos | Retreinado após a redução (QAD) | Depende do checkpoint que você carrega | | Processadores que ele usa | GPU e Neural Engine | GPU pelo PyTorch MPS | | Dados que o app coleta | Nenhum | Telemetria de uso e erros, ativada por padrão | | SDKs de análise | Nenhum | PostHog e Datadog RUM | | Como é desenvolvido | Swift nativo com Liquid Glass | Electron com Python integrado | | App Sandbox | Sim, com hardened runtime | Não | | Roda em | iPhone, iPad e Mac | Mac, Windows e Linux; sem iPhone ou iPad | | Primeiros passos | Baixe um modelo, digite um prompt | Instale o Python e depois use um grafo de nós | | Modelos | Selecionados, cada um ajustado para seu dispositivo | Qualquer checkpoint que você encontrar | Compare os três Como os três apps se comparam no Apple Silicon, na data indicada nas fontes abaixo. | O que você recebe | Private Diffusion | Draw Things | ComfyUI | | --- | --- | --- | --- | | Como os modelos são reduzidos | Retreinado após a redução (QAD) | Comprimido após o treinamento, sem retreinamento | Depende do checkpoint que você carrega | | Processadores que ele usa | GPU e Neural Engine | GPU; Neural Engine para modelos selecionados | GPU pelo PyTorch MPS | | Dados que o app coleta | Nenhum | Compras, Conteúdo do Usuário, Identificadores | Telemetria de uso e erros, ativada por padrão | | SDKs de análise | Nenhum | Nenhum mencionado em sua política | PostHog e Datadog RUM | | Como é desenvolvido | Swift nativo com Liquid Glass | Compilação Mac Catalyst de seu app para iPad | Electron com Python integrado | | App Sandbox | Sim, com hardened runtime | Sim | Não | | Roda em | iPhone, iPad e Mac | iPhone, iPad e Mac | Mac, Windows e Linux; sem iPhone ou iPad | | Primeiros passos | Baixe um modelo, digite um prompt | Escolha um modelo e ajuste as configurações | Instale o Python e depois use um grafo de nós | | Modelos | Selecionados, cada um ajustado para seu dispositivo | 248 itens no catálogo | Qualquer checkpoint que você encontrar | ## Perguntas frequentes sobre alternativas ao ComfyUI - ### Qual é a melhor alternativa ao ComfyUI para Mac? Se você quer imagens, não fluxos de trabalho, Private Diffusion. Ele é instalado pela App Store, não precisa de Python e executa uma seleção de modelos no Apple Silicon, usando MLX na GPU e Core ML no Neural Engine. Ele não coleta dados. ComfyUI continua sendo a escolha para grafos de nós personalizados e hardware NVIDIA. - ### ComfyUI roda bem no Mac? ComfyUI roda em Macs com Apple Silicon pelo backend MPS do PyTorch. Ele não usa MLX, Core ML nem o Neural Engine, e o próprio guia de solução de problemas do Comfy sugere recorrer à CPU quando o MPS causa problemas. Private Diffusion é desenvolvido nos frameworks da Apple, por isso a GPU e o Neural Engine trabalham juntos em todos os Macs compatíveis. - ### Posso rodar ComfyUI no iPhone ou iPad? Não. O app para desktop do ComfyUI está disponível para Mac e Windows, e a Comfy Org não tem app para iPhone ou iPad. Private Diffusion funciona no iPhone, iPad e Mac com iOS, iPadOS ou macOS 26.4 ou posterior em Apple Silicon. Modelos maiores exigem mais memória: Krea 2 Turbo precisa de um iPad ou Mac com 16 GB, enquanto Anima e Flux.2 Klein 4B funcionam em qualquer iPhone compatível. - ### ComfyUI coleta dados? Comfy Desktop, o app para Mac do ComfyUI, inclui PostHog para análise de produto e Datadog RUM para erros, e sua caixa de seleção de telemetria vem marcada por padrão na primeira abertura. Você pode desmarcá-la. Private Diffusion não tem SDK de análise e não coleta dados, então não há nada para desmarcar. ## Crie a imagem, pule o processo Todos os modelos treinados para manter a qualidade no iPhone, iPad ou Mac que você já tem. Não é preciso criar uma conta, e nada do que você cria é enviado para nós. [![Reserve Private Diffusion no App Store](/app-store/pre-order-badge/pt-BR/pre-order.svg)![Reserve Private Diffusion no App Store](/app-store/pre-order-badge/pt-BR/pre-order-dark.svg)](https://testflight.apple.com/join/DQwfQsEg) [Veja como Private Diffusion se compara ao Draw Things](/pt-BR/draw-things-alternative) ## Fontes, verificadas em 13 de outubro de 2026 1. [NVIDIA: como funcionam o treinamento com consciência de quantização e a destilação](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) 2. [Apple Newsroom: M6 e M5 Ultra, um Neural Accelerator em cada núcleo da 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: especificações técnicas do iPhone 18 Pro, GPU A20 Pro com Neural Accelerators](https://www.apple.com/iphone-18-pro/specs/) 4. [Página do Draw Things no App Store e rótulo de privacidade, versão 26.1008.0](https://apps.apple.com/us/app/draw-things-ai-generation/id6444050820) 5. Binário do Draw Things para Mac, versão 1.20260716.0: LC\_BUILD\_VERSION platform 6 (Mac Catalyst) 6. [Código-fonte de telemetria do 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. [Tela de primeira abertura do Comfy Desktop 1.1.6: telemetria marcada por padrão](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/views/FirstUseTakeover.vue#L101) 8. [Política de privacidade no app do Comfy Desktop que nomeia PostHog e Datadog](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/lib/legalDocs.ts#L400-L401) 9. [Documentação do Comfy: ComfyUI usa PyTorch MPS, não MLX](https://github.com/Comfy-Org/docs/blob/2c665405b557f2d8a36d75dfc41018ec31b18e56/installation/system_requirements.mdx#L69-L72) 10. Assinatura de código do Comfy Desktop 1.1.6: sem entitlement de App Sandbox