# A alternativa ao Draw Things para quem quer a imagem. Você queria uma imagem. Recebeu um processo. Draw Things oferece 248 modelos, 20 samplers e uma configuração para quase tudo. É muito poder e muitas decisões antes da primeira imagem. Private Diffusion vem com uma seleção de modelos, cada um treinado para manter a qualidade, e executa todos para os quais seu iPhone, iPad ou Mac tiver memória. 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 Draw Things Qualidade da imagem Private DiffusionRetreinado após a redução, para que o modelo pequeno responda como o original Draw ThingsComprimido após o treinamento, disponibilizado como está Velocidade no Apple Silicon Private DiffusionGPU e Neural Engine, todos os modelos Draw ThingsGPU; Neural Engine apenas em modelos selecionados O que sai do seu dispositivo Private DiffusionNão coleta dados, nem relatórios de falhas Draw ThingsCompras, Conteúdo do usuário, Identificadores, conforme o rótulo da App Store O próprio app Private DiffusionSwift nativo em iPhone, iPad e Mac, com Liquid Glass Draw ThingsUma versão Mac Catalyst de seu app para iPad ## 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 Para fazer um modelo de imagem caber em um telefone, é preciso reduzir seus pesos. Draw Things faz isso depois do treinamento: comprime os pesos em precisão total e os disponibiliza sem retreinamento, e seu download padrão de Krea 2 é um arquivo de 8 bits. Nós damos mais um passo. 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. O treinamento vem depois da compressão, então pode corrigir o que a compressão deformou. 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. Draw Things Draw Things comprime os pesos em precisão total após o treinamento e os disponibiliza sem retreinamento. ## Mais rápido, porque os dois processadores trabalham Private Diffusion coloca a GPU e o Neural Engine para trabalhar juntos, e você nunca precisa procurar uma configuração para que isso aconteça. Como funciona O modelo de difusão é executado na GPU por meio do MLX, a própria estrutura de aprendizado de máquina da Apple, e usa os [Neural Accelerators integrados à GPU nos 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 direciona a prévia ao vivo, a decodificação final e o upscaler ao Neural Engine, exceto por algumas das maiores decodificações, que ficam mais limpas na CPU. No iPhone 18 Pro e em Macs com chips Ultra, imagens grandes são decodificadas nos dois Neural Engines. Draw Things também usa o Neural Engine, mas, por padrão, somente para seus modelos S de 8 bits e apenas em alguns chips. Seu download padrão do Krea 2 nunca o utiliza. Nossos pesos de 4 bits também transferem metade dos bytes por etapa desse padrão de 8 bits, e a geração de imagens passa a maior parte do tempo esperando pela memória, portanto menos bytes significa menos espera. Fontes[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/)[Apple: especificações técnicas do iPhone 18 Pro, GPU A20 Pro com Neural Accelerators](https://www.apple.com/iphone-18-pro/specs/) Quais processadores fazem o trabalho Private Diffusion - GPUUsado - Neural EngineUsado Draw Things - GPUUsado - Neural EngineApenas modelos selecionados ## Nada coletado, nem suas compras Private Diffusion não coleta dado algum, enquanto o rótulo do App Store do Draw Things lista Compras, Conteúdo do Usuário e Identificadores. Como funciona Todo app da App Store precisa declarar o que coleta. O [rótulo de privacidade do Draw Things](https://apps.apple.com/us/app/draw-things-ai-generation/id6444050820) lista Compras, Conteúdo do Usuário e Identificadores como dados que ele pode coletar, não vinculados à sua identidade. O Cloud Compute opcional também executa gerações nos servidores dele depois que você inicia sessão. Private Diffusion não coleta nada. Nunca pede uma conta, vem sem SDK de analytics nem relatório de falhas e cria todas as imagens no seu dispositivo. Se você iniciou sessão no iCloud, sua galeria é sincronizada com o seu próprio iCloud privado, nunca com um servidor nosso. Fontes[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) ![O rótulo de privacidade da App Store do Draw Things, que lista Compras, Conteúdo do usuário e Identificadores como dados coletados, mas não vinculados à sua identidade.](/_astro/draw-things-app-privacy-card.BgEaSrwX_1Ge4YQ.png) O próprio rótulo de privacidade da App Store do Draw Things, versão 26.1008.0, verificado em 13 de outubro de 2026. Página do Draw Things no App Store e rótulo de privacidade, versão 26.1008.0 ## Um verdadeiro app para Mac, desenvolvido como a Apple desenvolve Private Diffusion é um app Swift nativo com Liquid Glass no iPhone, iPad e Mac, desenvolvido conforme as Human Interface Guidelines da Apple. Como funciona No Mac, Draw Things é um app Mac Catalyst datado: uma compilação Catalyst de seu app para iPad, com a interface do iPad levada para o desktop. Private Diffusion é escrito em Swift para macOS 26.4 e posterior, com Liquid Glass, comandos na barra de menus, atalhos de teclado e App Sandbox e hardened runtime ativados. Ele segue à risca as Human Interface Guidelines da Apple em todos os dispositivos em que roda. FontesBinário do Draw Things para Mac, versão 1.20260716.0: LC\_BUILD\_VERSION platform 6 (Mac Catalyst) ![Draw Things para Mac: uma barra lateral com Projetos, Ajustes, Controle, Scripts e PEFT, uma tela quadriculada, uma coluna de Ajustes básicos com Modelo, LoRA, Controle e Intensidade, e uma coluna de Ferramentas.](/_astro/draw-things-mac.K8r7XvP8_Z1h8VmX.png) Draw Things para Mac, versão 1.20260716.0, a interface do iPad em uma janela Catalyst. Verificado em 13 de outubro de 2026. Binário do Draw Things para Mac, versão 1.20260716.0: LC\_BUILD\_VERSION platform 6 (Mac Catalyst) ![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 Draw Things se - Você quer ter 248 modelos e todos os samplers ao alcance - Você treina seus próprios LoRAs - Você quer uma configuração para cada etapa do pipeline ### Escolha Private Diffusion se - Você quer a imagem, não o pipeline - Você quer um app que não coleta nada, nem mesmo dados de compras - Você quer um app nativo para Mac, iPhone e iPad que segue as diretrizes da Apple ## Private Diffusion e Draw Things lado a lado Como os dois apps se comparam no Apple Silicon, na data indicada nas fontes abaixo. | O que você recebe | Private Diffusion | Draw Things | | --- | --- | --- | | Como os modelos são reduzidos | Retreinado após a redução (QAD) | Comprimido após o treinamento, sem retreinamento | | Processadores que ele usa | GPU e Neural Engine | GPU; Neural Engine para modelos selecionados | | Dados que o app coleta | Nenhum | Compras, Conteúdo do Usuário, Identificadores | | SDKs de análise | Nenhum | Nenhum mencionado em sua política | | Como é desenvolvido | Swift nativo com Liquid Glass | Compilação Mac Catalyst de seu app para iPad | | App Sandbox | Sim, com hardened runtime | Sim | | Roda em | iPhone, iPad e Mac | iPhone, iPad e Mac | | Primeiros passos | Baixe um modelo, digite um prompt | Escolha um modelo e ajuste as configurações | | Modelos | Selecionados, cada um ajustado para seu dispositivo | 248 itens no catálogo | 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 Draw Things - ### Qual é a melhor alternativa ao Draw Things para Mac? Para quem quer uma imagem, não um fluxo de trabalho, Private Diffusion. Ele executa uma seleção de modelos em Macs com Apple Silicon e macOS 26.4 ou posterior, retreina cada modelo depois de reduzi-lo para manter a qualidade, usa a GPU e o Neural Engine juntos e não coleta dados. Draw Things continua sendo a melhor escolha se você quer centenas de modelos e controle sobre cada configuração. - ### Draw Things é um app nativo para Mac? Draw Things para Mac é uma compilação Mac Catalyst de seu app para iPad, portanto leva a interface do iPad para o desktop. Ele tem sandbox e roda no macOS 12.4 ou posterior. Private Diffusion é um app Swift nativo para macOS 26.4 e posterior, com Liquid Glass, comandos na barra de menus e atalhos de teclado. - ### Posso usar Draw Things no iPhone e iPad? Sim. Draw Things funciona em iPhone, iPad e Mac, assim como Private Diffusion. A diferença é o que acontece depois que você o abre: Draw Things pede que você escolha entre 248 itens do catálogo e ajuste as configurações, enquanto Private Diffusion oferece modelos já adequados ao seu dispositivo. Modelos maiores precisam de 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. - ### Draw Things é seguro? Draw Things é um app legítimo da Draw Things, Inc., com sandbox no Mac e vendido pela App Store. Seu rótulo de privacidade da App Store diz que ele pode coletar Compras, Conteúdo do Usuário e Identificadores para o funcionamento do app, sem associação à sua identidade, e seu Cloud Compute opcional executa gerações em seus servidores depois que você inicia sessão. Private Diffusion não coleta dados, e todas as imagens são criadas no seu dispositivo. ## 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 ComfyUI](/pt-BR/comfyui-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