跳过节点图的 ComfyUI 替代方案。
你想要的是一张图片，得到的却是一整套流程。
在 Mac 上使用 ComfyUI 意味着安装捆绑的 Python，至少需要 4.85 GB 磁盘空间，还有一张节点图横在你和第一张图片之间。Private Diffusion 是一款适用于 iPhone、iPad 和 Mac 的应用，模型已针对 Apple Silicon 调校。无需 Terminal。无需 Python。你输入想要的内容，就能得到图片。
简述
Private Diffusion压缩后重新训练，每个模型都有经过测试的构建
ComfyUI取决于你下载的检查点和压缩方式
Private DiffusionGPU 上使用 MLX，Neural Engine 上使用 Core ML
ComfyUI仅在 GPU 上使用 PyTorch MPS
Private Diffusion不收集任何数据，连崩溃报告也不收集
ComfyUIPostHog 和 Datadog 遥测，默认勾选
Private DiffusioniPhone、iPad 和 Mac 上沙盒化的原生 Swift 应用
ComfyUI非沙盒化的 Electron 桌面应用
更小模型，更好图片
每个模型在缩小后都会重新训练，因此你设备上的小型版本会像全尺寸原版一样响应。
工作原理
在笔记本电脑上运行大型图片模型意味着必须压缩它。在 ComfyUI 中，你能得到的画质取决于你碰巧下载的检查点和压缩方案。我们的每一款模型都经过 量化感知蒸馏（QAD）：先把权重压缩到 4 位（Anima 和 Mage Flow Turbo 为 6 位），再持续用全尺寸原版训练小模型，直到两者输出一致。每个模型你得到的都是一个经过测试的构建，而不是猜谜游戏。
全尺寸原版
厂商训练出来的原始模型，对手机来说太大。
压缩以适配设备
权重被压缩到每个只占几个比特，使整个模型能放入你的设备。
对照原版重新训练
小模型持续训练，直到它的输出表现与全尺寸模型一致。
- Private Diffusion
- Private Diffusion 提供的是重新训练后的模型。
- ComfyUI
- ComfyUI 加载你找到的任意检查点，压缩方式取决于文件本身。
在 Apple Silicon 上更快
Private Diffusion 使用 Apple 自己的框架让 GPU 和 Neural Engine 协同工作。
工作原理
ComfyUI 在 PyTorch 的 MPS 后端上运行，这是 Apple 平台上最慢的推理框架。它自己的文档说 它不使用 MLX，而且也没有 Core ML 路径，因此 Neural Engine 一直闲置。Private Diffusion 通过 MLX 在 GPU 上运行扩散模型，并使用 M5 和 M6 的 GPU 内置神经网络加速器、A19 Pro 和 A20 Pro。Core ML 将实时预览、最终解码和放大器交给 Neural Engine，少数最大规模的解码除外，这些在 CPU 上更干净。每个处理器都做它最擅长的部分。
来源Comfy 文档：ComfyUI 使用 PyTorch MPS，而非 MLXApple Newsroom：M6 和 M5 Ultra，每个 GPU 核心都有一个神经网络加速器
Private Diffusion
- GPU使用
- Neural Engine使用
ComfyUI
- GPU使用
- Neural Engine不使用
无需关闭任何遥测
Private Diffusion 不收集任何数据，而 ComfyUI 的 Mac 应用附带两个分析 SDK，且默认勾选遥测。
工作原理
ComfyUI 的 Mac 应用 Comfy Desktop 内置了 两个跟踪 SDK：PostHog 和 Datadog RUM。你第一次启动它时，开启遥测的复选框已默认勾选，而 Comfy 自己的隐私政策也点名了这两家供应商。Private Diffusion 没有任何需要取消勾选的选项。它不附带分析 SDK 或崩溃报告工具，从不要求账户，也不收集任何数据。你的提示词和图片永远不会到达 Numen 服务器。如果你已登录 iCloud，你的图库会镜像到你自己的私人 iCloud。
来源Comfy Desktop 1.1.6 遥测来源（PostHog、Datadog RUM）Comfy Desktop 1.1.6 首次启动屏幕：默认勾选遥测Comfy Desktop 应用内隐私政策提及 PostHog 和 Datadog
原生应用，而非套壳浏览器
Private Diffusion 是一款沙盒化、原生的 Swift 应用，遵循 Apple 的《人机界面指南》构建，而 Comfy Desktop 是一个未沙盒化的 Electron 应用。
工作原理
Comfy Desktop 将 Web 界面包装在 Electron 中，并在 App Sandbox 之外运行，而 App Sandbox 是 macOS 在应用与其余文件之间设置的一道墙。Private Diffusion 使用 Swift 编写，在 App Sandbox 内运行，强化运行时开启，并严格遵循 Apple 的《人机界面指南》，具备 Liquid Glass、菜单栏命令和键盘快捷键。它还可以在你的 iPhone 和 iPad 上运行，而 ComfyUI 不能。
来源Comfy Desktop 1.1.6 代码签名：无 App Sandbox 权限
哪一款适合你
适合选择 ComfyUI 的情况
- 你想要自己搭建节点图
- 你会运行自定义节点
- 你在 Windows 或 Linux 上使用 NVIDIA 显卡生成图片
适合选择 Private Diffusion 的情况
- 你想在 Mac 或 iPhone 上直接生成图片，无需配置 Python
- 你希望没有需要取消勾选的选项，因为没有任何数据被收集
- 你想要一个沙盒化的原生应用，同时能在 iPhone 和 iPad 上运行
Private Diffusion 与 ComfyUI 并排对比
比较全部三项
ComfyUI 替代方案常见问题
如果你想要图片而不是工作流，选 Private Diffusion。它从 App Store 安装，无需 Python，在 Apple Silicon 上运行一组精选模型，GPU 上使用 MLX，Neural Engine 上使用 Core ML。它不收集任何数据。ComfyUI 仍然是自定义节点图和 NVIDIA 硬件环境下的选择。
ComfyUI 通过 PyTorch 的 MPS 后端在 Apple Silicon Mac 上运行。它不使用 MLX、Core ML 或 Neural Engine，而且 Comfy 自己的故障排除指南建议在 MPS 出现问题时回退到 CPU。Private Diffusion 则基于 Apple 的框架构建，因此在其支持的每台 Mac 上，GPU 和 Neural Engine 都能协同工作。
不是。ComfyUI 的桌面应用适用于 Mac 和 Windows，Comfy Org 没有 iPhone 或 iPad 应用。Private Diffusion 可在搭载 Apple Silicon 的 iPhone、iPad 和 Mac 上运行，需要 iOS、iPadOS 或 macOS 26.4 或更高版本。较大的模型需要更多内存：Krea 2 Turbo 需要配备 16 GB 内存的 iPad 或 Mac，而 Anima 和 Flux.2 Klein 4B 可在任何受支持的 iPhone 上运行。
ComfyUI 的 Mac 应用 Comfy Desktop 附带用于产品分析的 PostHog 和用于错误监控的 Datadog RUM，其遥测复选框在首次启动时默认勾选。你可以取消勾选。Private Diffusion 没有分析 SDK，也不收集任何数据，所以没有什么需要取消勾选。
生成图片，跳过流程
每一款模型都经过训练，在你已有的 iPhone、iPad 或 Mac 上也能保持画质。无需创建账户，你创作的内容不会发送给我们。