# 为只想得到图片的人准备的 Draw Things 替代方案。 你想要的是一张图片，得到的却是一整套流程。 Draw Things 提供 248 个模型、20 种采样器，以及几乎所有环节的设置。功能很强，但在生成第一张图片前有大量决策要做。Private Diffusion 内置一组精选模型，每一款都经过训练以保持画质，并运行你的 iPhone、iPad 或 Mac 内存能够承载的所有模型。你输入想要的内容，就能得到图片。 [![在 App Store 预购 Private Diffusion](/app-store/pre-order-badge/zh-CN/pre-order.svg)![在 App Store 预购 Private Diffusion](/app-store/pre-order-badge/zh-CN/pre-order-dark.svg)](https://testflight.apple.com/join/DQwfQsEg) ## 简述 Private Diffusion Draw Things 画质 Private Diffusion压缩后重新训练，让小型模型的输出与原版一致 Draw Things训练后压缩，原样发布 Apple Silicon 上的运行速度 Private DiffusionGPU 和 Neural Engine，每一款模型 Draw ThingsGPU；Neural Engine 仅限部分模型 从设备传出的内容 Private Diffusion不收集任何数据，连崩溃报告也不收集 Draw Things根据其 App Store 标签：购买项目、用户内容、标识符 应用本身 Private DiffusioniPhone、iPad 和 Mac 上的原生 Swift，采用 Liquid Glass Draw Things其 iPad 应用通过 Mac Catalyst 构建的版本 ## 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 要让图片模型装进手机，必须压缩权重。Draw Things 在训练后完成这一步：它压缩全精度权重并直接发布，不进行重新训练，其默认 Krea 2 下载文件为 8 位。我们多做一步。我们的每一款模型都经过 [量化感知蒸馏](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/)（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，直到两者的输出表现一致。训练发生在压缩之后，因此可以修复压缩造成的偏差。 来源[NVIDIA：量化感知训练和蒸馏的工作原理](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) 我们如何缩小模型 1. 1 全尺寸原版 厂商训练出来的原始模型，对手机来说太大。 2. 2 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。 3. 3 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。 Draw Things Draw Things 在训练后压缩全精度权重，并直接发布，不进行重新训练。 ## 更快，因为两个处理器协同工作 Private Diffusion 让 GPU 和 Neural Engine 协同工作，你无需寻找任何设置来实现这一点。 工作原理 扩散模型通过 Apple 自己的机器学习框架 MLX 在 GPU 上运行，并使用 [M5 和 M6 GPU 内置的 Neural Accelerators](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/)、A19 Pro 和 A20 Pro。Core ML 将实时预览、最终解码和图像放大交给 Neural Engine，只有少数最大的解码任务除外，它们在 CPU 上更干净。在 iPhone 18 Pro 和配备 Ultra 芯片的 Mac 上，大型图像会在两个 Neural Engine 之间并行解码。Draw Things 也使用 Neural Engine，但默认只用于其 8 位 S 模型，且仅限部分芯片。其默认的 Krea 2 下载从不使用它。我们的 4 位权重每步传输的字节数也只有那个 8 位默认值的一半，而图像生成大部分时间在等待内存，所以字节数越少，等待越短。 来源[Apple Newsroom：M6 和 M5 Ultra，每个 GPU 核心都有一个神经网络加速器](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/)[Apple：iPhone 18 Pro 技术规格，A20 Pro GPU 配备神经网络加速器](https://www.apple.com/iphone-18-pro/specs/) 哪些处理器在发挥作用 Private Diffusion - GPU使用 - Neural Engine使用 Draw Things - GPU使用 - Neural Engine仅限部分模型 ## 什么都不收集，连你的购买信息也不收集 Private Diffusion 完全不收集数据，而 Draw Things 的 App Store 标签列出了购买信息、用户内容和标识符。 工作原理 每个 App Store 应用都必须声明它收集哪些数据。[Draw Things 的隐私标签](https://apps.apple.com/us/app/draw-things-ai-generation/id6444050820)列出了购买项目、用户内容和标识符，作为它可能收集的数据，且不会与你的身份关联。可选的 Cloud Compute 功能在你登录后也会在其服务器上运行生成任务。Private Diffusion 不收集任何数据。它从不要求创建账户，不附带分析 SDK 或崩溃报告工具，并且在你的设备上生成每一张图片。如果你登录了 iCloud，你的图库会同步到你自己的私有 iCloud，绝不会同步到我们的任何服务器。 来源[Draw Things App Store 列表和隐私标签，版本 26.1008.0](https://apps.apple.com/us/app/draw-things-ai-generation/id6444050820) ![Draw Things 的 App Store 隐私营养标签显示，购买项目、用户内容和标识符会被收集，但不会关联到你的身份。](/_astro/draw-things-app-privacy-card.BgEaSrwX_1Ge4YQ.png) Draw Things 的 App Store 隐私标签，版本 26.1008.0，检查日期 2026年10月13日。 Draw Things App Store 列表和隐私标签，版本 26.1008.0 ## 真正的 Mac 应用，按 Apple 的方式构建 Private Diffusion 是一款原生 Swift 应用，在 iPhone、iPad 和 Mac 上具备 Liquid Glass，遵循 Apple 的《人机界面指南》构建。 工作原理 在 Mac 上，Draw Things 是一个过时的 Mac Catalyst 应用：它是其 iPad 应用的 Catalyst 构建版，iPad 界面被搬到了桌面上。Private Diffusion 使用 Swift 编写，适用于 macOS 26.4 及更高版本，具备 Liquid Glass、菜单栏命令、键盘快捷键，并启用了 App Sandbox 和强化运行时。它在运行的每一台设备上都严格遵循 Apple 的《人机界面指南》。 来源Draw Things Mac 版二进制文件，版本 1.20260716.0：LC\_BUILD\_VERSION platform 6 (Mac Catalyst) ![Draw Things Mac 版：一个侧边栏，其中列出项目、设置、控制、脚本和 PEFT；一个棋盘格画布；一个包含模型、LoRA、控制和强度的基本设置列；以及一个工具列。](/_astro/draw-things-mac.K8r7XvP8_Z1h8VmX.png) Draw Things for Mac，版本 1.20260716.0，在 Catalyst 窗口中显示的 iPad 界面。检查日期 2026年10月13日。 Draw Things Mac 版二进制文件，版本 1.20260716.0：LC\_BUILD\_VERSION platform 6 (Mac Catalyst) ![Private Diffusion 在 Mac 上的 Studio 窗口：侧边栏包含 Studio、Gallery、Model Library 和 API Server，一张生成的灯塔图片，以及只有一个提示词输入框和 Generate 按钮。](/_astro/private-diffusion-mac-light.xeGQ_AT8_1Khmbc.png) macOS 26 上的 Private Diffusion Studio，用原生 Swift 打造。 ![Private Diffusion 在 Mac 上的 Studio 窗口：侧边栏包含 Studio、Gallery、Model Library 和 API Server，一张生成的灯塔图片，以及只有一个提示词输入框和 Generate 按钮。](/_astro/private-diffusion-mac-dark.Cub9GTyU_Z1KoSpA.png) macOS 26 上的 Private Diffusion Studio，用原生 Swift 打造。 ## 哪一款适合你 ### 适合选择 Draw Things 的情况 - 你想要 248 个模型，所有采样器触手可及 - 你会训练自己的 LoRA - 你想要流程中每个环节都有可调设置 ### 适合选择 Private Diffusion 的情况 - 你要的是图片，不是工作流 - 你想要一个不收集任何数据的应用，连购买行为也不收集 - 你想要一个遵循 Apple 规范的原生 Mac、iPhone 和 iPad 应用 ## Private Diffusion 与 Draw Things 并排对比 这两款应用在 Apple Silicon 上的对比，截至下方来源所列日期。 | 你能得到什么 | Private Diffusion | Draw Things | | --- | --- | --- | | 模型如何被压缩 | 压缩后重新训练 (QAD) | 训练后压缩，不重新训练 | | 它使用的处理器 | GPU 和 Neural Engine | GPU；部分模型使用 Neural Engine | | 应用收集的数据 | 无 | 购买信息、用户内容、标识符 | | 分析 SDK | 无 | 其政策中未提及任何 | | 构建方式 | 原生 Swift，具备 Liquid Glass | 其 iPad 应用的 Mac Catalyst 构建版 | | App Sandbox | 是，带强化运行时 | 是 | | 运行于 | iPhone、iPad 和 Mac | iPhone、iPad 和 Mac | | 入门 | 下载模型，输入提示词 | 选择模型，然后调整设置 | | 模型 | 精选模型，每款都为你的设备调校 | 248 个目录条目 | 比较全部三项 截至下方来源所列日期，这三款应用在 Apple Silicon 上的对比。 | 你能得到什么 | Private Diffusion | Draw Things | ComfyUI | | --- | --- | --- | --- | | 模型如何被压缩 | 压缩后重新训练 (QAD) | 训练后压缩，不重新训练 | 取决于你加载的 checkpoint | | 它使用的处理器 | GPU 和 Neural Engine | GPU；部分模型使用 Neural Engine | 通过 PyTorch MPS 使用 GPU | | 应用收集的数据 | 无 | 购买信息、用户内容、标识符 | 使用和错误遥测，默认开启 | | 分析 SDK | 无 | 其政策中未提及任何 | PostHog 和 Datadog RUM | | 构建方式 | 原生 Swift，具备 Liquid Glass | 其 iPad 应用的 Mac Catalyst 构建版 | Electron，捆绑 Python | | App Sandbox | 是，带强化运行时 | 是 | 否 | | 运行于 | iPhone、iPad 和 Mac | iPhone、iPad 和 Mac | Mac、Windows 和 Linux；不支持 iPhone 或 iPad | | 入门 | 下载模型，输入提示词 | 选择模型，然后调整设置 | 安装 Python，然后使用节点图 | | 模型 | 精选模型，每款都为你的设备调校 | 248 个目录条目 | 你找到的任何 checkpoint | ## Draw Things 替代方案常见问题 - ### Mac 上最好的 Draw Things 替代方案是什么？ 如果你想要的是图片而不是工作流，选择 Private Diffusion。它在搭载 macOS 26.4 或更高版本的 Apple Silicon Mac 上运行一组精选模型，每款模型在压缩后都会重新训练以保持画质，同时使用 GPU 和 Neural Engine 协同工作，不收集任何数据。如果你想要数百个模型并掌控每一个设置，Draw Things 仍是更好的选择。 - ### Draw Things 是原生 Mac 应用吗？ Draw Things for Mac 是其 iPad 应用的 Mac Catalyst 构建版，因此它将 iPad 界面带到了桌面。它是沙盒化的，可在 macOS 12.4 或更高版本上运行。Private Diffusion 是一款原生 Swift 应用，适用于 macOS 26.4 及更高版本，具备 Liquid Glass、菜单栏命令和键盘快捷键。 - ### 我可以在 iPhone 和 iPad 上使用 Draw Things 吗？ 是的。Draw Things 可以在 iPhone、iPad 和 Mac 上运行，Private Diffusion 也一样。区别在打开之后：Draw Things 会让你从 248 个条目中选择并调整设置，而 Private Diffusion 提供已与你设备匹配的模型。更大的模型需要更多内存：Krea 2 Turbo 需要 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。 - ### Draw Things 安全吗？ Draw Things 是 Draw Things, Inc. 开发的正规应用，在 Mac 上经过沙盒化，并通过 App Store 销售。其 App Store 隐私标签显示，它可能会出于应用功能目的收集购买记录、用户内容和标识符，且不会与你的身份关联；其可选的 Cloud Compute 在你登录后会在其服务器上运行生成任务。Private Diffusion 不收集任何数据，每张图像都在你的设备上生成。 ## 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。 [![在 App Store 预购 Private Diffusion](/app-store/pre-order-badge/zh-CN/pre-order.svg)![在 App Store 预购 Private Diffusion](/app-store/pre-order-badge/zh-CN/pre-order-dark.svg)](https://testflight.apple.com/join/DQwfQsEg) [了解 Private Diffusion 与 ComfyUI 的对比](/zh-CN/comfyui-alternative) ## 来源，核查日期为 2026年10月13日 1. [NVIDIA：量化感知训练和蒸馏的工作原理](https://developer.nvidia.com/blog/how-quantization-aware-training-enables-low-precision-accuracy-recovery/) 2. [Apple Newsroom：M6 和 M5 Ultra，每个 GPU 核心都有一个神经网络加速器](https://www.apple.com/newsroom/2026/08/apple-introduces-m6-and-m5-ultra-for-a-big-leap-in-performance-and-ai-compute/) 3. [Apple：iPhone 18 Pro 技术规格，A20 Pro GPU 配备神经网络加速器](https://www.apple.com/iphone-18-pro/specs/) 4. [Draw Things App Store 列表和隐私标签，版本 26.1008.0](https://apps.apple.com/us/app/draw-things-ai-generation/id6444050820) 5. Draw Things Mac 版二进制文件，版本 1.20260716.0：LC\_BUILD\_VERSION platform 6 (Mac Catalyst) 6. [Comfy Desktop 1.1.6 遥测来源（PostHog、Datadog RUM）](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/main/lib/telemetry.ts#L69-L80) 7. [Comfy Desktop 1.1.6 首次启动屏幕：默认勾选遥测](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/views/FirstUseTakeover.vue#L101) 8. [Comfy Desktop 应用内隐私政策提及 PostHog 和 Datadog](https://github.com/Comfy-Org/Comfy-Desktop/blob/9c43562d9e1e3a23af13f2e18653935e67bd9eda/src/renderer/src/lib/legalDocs.ts#L400-L401) 9. [Comfy 文档：ComfyUI 使用 PyTorch MPS，而非 MLX](https://github.com/Comfy-Org/docs/blob/2c665405b557f2d8a36d75dfc41018ec31b18e56/installation/system_requirements.mdx#L69-L72) 10. Comfy Desktop 1.1.6 代码签名：无 App Sandbox 权限