跳過節點圖的 ComfyUI 替代方案。
你想要一張圖片，卻得到一條流程。
Mac 上的 ComfyUI 意味著需要安裝至少 4.85 GB 磁碟空間的套裝 Python，而且在你與第一張影像之間還隔著節點圖。Private Diffusion 是 iPhone、iPad 和 Mac 上的一個 App，其模型已針對 Apple Silicon 調校。不需終端機。不需 Python。你輸入想要的內容，就能得到結果。
重點摘要
Private Diffusion縮小後重新訓練，每個模型經過測試的建置版本
ComfyUI你下載的檢查點和壓縮方式
Private DiffusionGPU 上的 MLX，神經引擎上的 Core ML
ComfyUI僅在 GPU 上使用 PyTorch MPS
Private Diffusion不收集任何資料，連當機報告也沒有
ComfyUIPostHog 與 Datadog 遙測，預設勾選
Private DiffusioniPhone、iPad 和 Mac 上沙箱化的原生 Swift
ComfyUI未沙盒化的 Electron 桌面應用程式
更小模型，更好圖片
每款模型在縮小後都會重新訓練，所以你裝置上的小型版本會像全尺寸原始模型一樣回應。
運作方式
在筆電上執行大型影像模型意味著必須縮小它。在 ComfyUI 中，你得到的品質取決於你下載的檢查點和壓縮方式。我們的每一款模型都經過 量化感知蒸餾 (QAD)：我們將權重縮小到 4 位元（Anima 和 Mage Flow Turbo 為 6 位元），然後讓小型模型對照完整尺寸原始模型持續訓練，直到回應方式一致。你得到的是每個模型經過測試的建置版本，而不是猜測遊戲。
原始完整模型
原開發者訓練的模型，對手機來說太大。
縮小以符合裝置
每個權重被裁減到數個位元，讓整個模型能裝進你的裝置。
對照原始模型重新訓練
小型模型持續訓練，直到它的回應方式與完整尺寸模型一致。
- Private Diffusion
- Private Diffusion 搭載重新訓練過的模型。
- ComfyUI
- ComfyUI 會載入你找到的任何檢查點，以原本的壓縮方式。
在 Apple Silicon 上更快
Private Diffusion 使用 Apple 自家的框架，讓 GPU 與 Neural Engine 協同運作。
運作方式
ComfyUI 在 PyTorch 的 MPS 後端上執行，這是 Apple 平台上最慢的推論框架。其文件自己說 它不使用 MLX，而且沒有 Core ML 路徑，Neural Engine 閒置。Private Diffusion 透過 MLX 在 GPU 上執行擴散模型，並使用 M5 和 M6 內建於 GPU 的神經加速器、A19 Pro 和 A20 Pro。Core ML 將即時預覽、最終解碼和升頻器交給 Neural Engine，少數最大的解碼除外，那些在 CPU 上更乾淨。每個處理器做自己最擅長的部分。
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
- 神經引擎使用
ComfyUI
- GPU使用
- 神經引擎未使用
沒有需要關閉的遙測
Private Diffusion 不收集任何資料，而 ComfyUI 的 Mac App 隨附兩款分析 SDK，且遙測預設勾選。
運作方式
ComfyUI 的 Mac 應用程式 Comfy Desktop 隨附 兩個追蹤 SDK，PostHog 和 Datadog RUM。首次啟動時，開啟遙測功能的核取方塊已經勾選，而 Comfy 自己的隱私權政策也點名了這兩家供應商。Private Diffusion 沒有需要取消勾選的項目。它不隨附分析 SDK 或當機回報器，從不要求帳號，也不收集任何資料。你的提示詞和圖片永遠不會傳到 Numen 伺服器。如果你已登入 iCloud，你的圖庫會鏡射到你自己的私人 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 內隱私權政策提及 PostHog 與 Datadog
原生 App，不是盒子裡的瀏覽器
Private Diffusion 是沙箱化的原生 Swift App，依循 Apple 的《Human Interface Guidelines》建置，而 Comfy Desktop 是未沙箱化的 Electron App。
運作方式
Comfy Desktop 將網頁介面包在 Electron 中，並在 App Sandbox 之外執行；App Sandbox 是 macOS 在 App 與你其他檔案之間築起的一道牆。Private Diffusion 以 Swift 撰寫，在 App Sandbox 內執行且開啟強化執行環境，並完全遵循 Apple 的《Human Interface Guidelines》，具備 Liquid Glass、選單列指令與鍵盤快速鍵。它也能在你的 iPhone 和 iPad 上執行，而 ComfyUI 不行。
來源Comfy Desktop 1.1.6 程式碼簽名：沒有 App Sandbox 權限
哪一款適合你
適合 ComfyUI 的情況
- 你想要自行連接節點圖
- 你執行自訂節點
- 你在 Windows 或 Linux 下的 NVIDIA 顯示卡上生成
適合 Private Diffusion 的情況
- 你想在你的 Mac 或 iPhone 上取得圖片，無需設定 Python
- 你不想取消勾選任何項目，因為不會收集任何資料
- 你想要一款也在 iPhone 和 iPad 上執行的沙箱化原生 App
Private Diffusion 與 ComfyUI 並排比較
比較全部三項
ComfyUI 替代方案常見問題
如果你想要影像而非工作流程，選擇 Private Diffusion。它從 App Store 安裝、無需 Python，在 Apple Silicon 上執行一組精選模型，使用 GPU 上的 MLX 和神經引擎上的 Core ML。它不收集任何資料。自訂節點圖和 NVIDIA 硬體還是選擇 ComfyUI。
ComfyUI 透過 PyTorch 的 MPS 後端在 Apple Silicon Mac 上執行。它不使用 MLX、Core ML 或 Neural Engine，而 Comfy 自家的疑難排解指南建議在 MPS 造成問題時退回 CPU。Private Diffusion 則建置在 Apple 的框架上，因此在它支援的每一部 Mac 上，GPU 與 Neural Engine 都能協同運作。
沒有。ComfyUI 的桌面 app 適用於 Mac 和 Windows，而 Comfy Org 沒有 iPhone 或 iPad app。Private Diffusion 在 iPhone、iPad 和 Mac 上執行，需搭配 Apple Silicon 上的 iOS、iPadOS 或 macOS 26.4 或更新版本。較大的模型需要更多記憶體：Krea 2 Turbo 需要配備 16 GB 的 iPad 或 Mac，而 Anima 和 Flux.2 Klein 4B 可在任何支援的 iPhone 上執行。
ComfyUI 的 Mac App Comfy Desktop 隨附 PostHog 進行產品分析、Datadog RUM 處理錯誤，且其遙測勾選方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 且不收集任何資料，因此沒有需要取消勾選的東西。
直接生成圖片，跳過繁瑣流程
每款模型都經過訓練，在你已有的 iPhone、iPad 或 Mac 上維持品質。不需建立帳號，你創作的一切都不會傳送給我們。