跳過節點圖的 ComfyUI 替代方案。
你想要一張圖片。你得到的卻是一條流程。
喺 Mac 上運行 ComfyUI 需要安裝一個至少佔用 4.85 GB 磁碟空間嘅捆綁 Python，而且你同第一張圖之間隔住一個節點圖。Private Diffusion 係一個適用於 iPhone、iPad 同 Mac 嘅 App，模型已經針對 Apple Silicon 調校好。冇 Terminal、冇 Python。你輸入想要嘅嘢，就可以得到。
簡短版
Private Diffusion縮細後重新訓練，每個模型一個經過測試嘅版本
ComfyUI你下載嘅任何 checkpoint 同壓縮方式
Private DiffusionGPU 上用 MLX，Neural Engine 上用 Core ML
ComfyUI單靠 GPU 上的 PyTorch MPS
Private Diffusion不收集任何數據，甚至連崩潰報告也不收集。
ComfyUIPostHog 同 Datadog 遙測數據，預設勾選
Private Diffusion沙盒化原生 Swift，喺 iPhone、iPad 同 Mac 上
ComfyUI非沙盒 Electron 桌面應用程式
更小模型，更好圖片
每個模型在縮小之後都會重新訓練，所以你裝置上的小型版本會以全尺寸原版的方式回答。
運作方式
喺手提電腦上運行大型圖像模型需要將佢縮細。喺 ComfyUI 入面，你得到嘅質素取決於你下載咗邊個 checkpoint 同邊種壓縮。我哋每個模型都用咗 量化感知蒸餾 (QAD)：我哋將權重縮到 4 位元（Anima 同 Mage Flow Turbo 係 6 位元），然後持續訓練細模型對照全尺寸原版，直到佢回應一致。你每個模型得到嘅係一個經過測試嘅版本，而唔係估估下。
原尺寸原版
模型開發者訓練嘅原版，太大，手機裝唔落。
縮細至啱用
權重被削減到每個只有幾個位元，令成個模型可以放得落你嘅裝置。
對照原版重新訓練
細模型持續訓練，直到佢嘅輸出同完整尺寸模型一樣。
- Private Diffusion
- Private Diffusion 採用重新訓練過嘅模型。
- ComfyUI
- ComfyUI 載入你搵到嘅任何 checkpoint，以佢附帶嘅任何壓縮方式。
在 Apple Silicon 上更快
Private Diffusion 使用 Apple 自家框架，讓 GPU 與 Neural Engine 一起運作。
運作方式
ComfyUI 使用 PyTorch 的 MPS 後端運行，這是 Apple 平台上最慢的推論框架。其官方文件亦表明它不使用 MLX，而且也沒有 Core ML 路徑，Neural Engine 因而閒置。Private Diffusion 透過 MLX 在 GPU 上運行擴散模型，並使用M5 和 M6 GPU 內建的神經加速器，以及 A19 Pro 和 A20 Pro 的同類加速器。Core ML 將即時預覽、最終解碼及放大處理交給 Neural Engine，但少數最大型的解碼會改由 CPU 處理，因為在 CPU 上輸出更乾淨。每個處理器都負責自己最擅長的部分。
來源Comfy 文件：ComfyUI 使用 PyTorch MPS，而非 MLXApple Newsroom：M6 與 M5 Ultra，每個 GPU 核心都有 Neural Accelerator
Private Diffusion
- GPU使用
- Neural Engine使用
ComfyUI
- GPU使用
- Neural Engine未使用
沒有遙測需要關閉
Private Diffusion 不收集任何資料，而 ComfyUI 的 Mac app 內置兩個分析 SDK，遙測預設開啟。
運作方式
ComfyUI 嘅 Mac 版 app Comfy Desktop 附帶 兩個追蹤 SDK：PostHog 同 Datadog RUM。你第一次開啟嗰陣，開啟遙測功能嘅剔選框已經預設剔咗，而 Comfy 自己嘅私隱政策亦都有列出呢兩間供應商。Private Diffusion 冇任何嘢要取消剔選。佢冇附帶任何分析 SDK 或者錯誤報告工具，從來唔要求帳戶，亦都唔會收集任何數據。你嘅提示詞同圖片永遠唔會傳到 Numen 嘅伺服器。如果你登入咗 iCloud，你嘅圖庫會同步去你自己嘅私人 iCloud。
來源Comfy Desktop 1.1.6 遙測來源 (PostHog、Datadog RUM)Comfy Desktop 1.1.6 首次啟動畫面：遙測預設勾選Comfy Desktop app 內私隱政策提及 PostHog 與 Datadog
原生 App，不是盒子裡的瀏覽器
Private Diffusion 是一個沙盒化、原生 Swift app，按照 Apple 的 Human Interface Guidelines 建置，而 Comfy Desktop 是一個未沙盒化的 Electron app。
運作方式
Comfy Desktop 將網頁介面包在 Electron 裡，並在 App Sandbox 之外運行；App Sandbox 是 macOS 在 app 與你其餘檔案之間設置的牆。Private Diffusion 以 Swift 撰寫，在 App Sandbox 內運行，開啟 hardened runtime，完全遵循 Apple 的 Human Interface Guidelines，具備 Liquid Glass、選單列指令與鍵盤快捷鍵。它也運行於你的 iPhone 與 iPad，這是 ComfyUI 做不到的。
來源Comfy Desktop 1.1.6 程式碼簽署：沒有 App Sandbox entitlement
邊一款適合你
揀 ComfyUI 如果
- 你想自己搭建節點圖
- 你使用自訂節點
- 你喺 Windows 或 Linux 上使用 NVIDIA 顯示卡生成圖像
揀 Private Diffusion 如果
- 你想在你的 Mac 或 iPhone 上取得圖片，而無需設定 Python
- 你想冇任何嘢需要取消勾選，因為根本冇收集任何嘢
- 你想要一個沙盒化原生 App，而且可以喺 iPhone 同 iPad 上運行
Private Diffusion 同 ComfyUI 並排比較
比較三項
ComfyUI 替代方案常見問題
如果你想要圖像而唔係工作流程，揀 Private Diffusion。佢由 App Store 安裝，無需 Python，喺 Apple Silicon 上運行精選模型，喺 GPU 上使用 MLX，喺 Neural Engine 上使用 Core ML。佢唔收集任何數據。如果你需要自訂節點圖同 NVIDIA 硬件，ComfyUI 仍然係首選。
ComfyUI 透過 PyTorch 的 MPS 後端在 Apple Silicon Mac 上運行。它不使用 MLX、Core ML 或 Neural Engine，而 Comfy 自己的故障排除指南建議在 MPS 引起問題時退回使用 CPU。Private Diffusion 則建基於 Apple 的框架，所以在每部支援的 Mac 上，GPU 與 Neural Engine 都一起運作。
不可以。ComfyUI 的桌面 app 適用於 Mac 與 Windows，而 Comfy Org 沒有 iPhone 或 iPad app。Private Diffusion 在 Apple Silicon 上搭配 iOS、iPadOS 或 macOS 26.4 或之後版本，運行於 iPhone、iPad 與 Mac。較大的模型需要更多記憶體：Krea 2 Turbo 需要 16 GB 的 iPad 或 Mac，而 Anima 與 Flux.2 Klein 4B 在任何支援的 iPhone 上都可以運行。
Comfy Desktop，ComfyUI 的 Mac app，內置 PostHog 用於產品分析、Datadog RUM 用於錯誤追蹤，而且其遙測選框在首次啟動時預設勾選。你可以取消勾選。Private Diffusion 沒有分析 SDK，也不收集任何資料，所以沒有東西需要取消勾選。
做出圖片，跳過流程
每個模型都受過訓練以保持質素，喺你已經擁有嘅 iPhone、iPad 或 Mac 上運行。無需建立帳戶，你創作嘅任何內容都唔會傳送畀我哋。