2025-05-10 · Atualizado 2026-07-15

[!NOTE] Tradução automática Este artigo foi traduzido automaticamente a partir da versão original em inglês.

Stable Diffusion no macOS: Desenhar, DiffusionBee, ComfyUI, A1111 e Fooocus

Executar modelos de imagem localmente no macOS é, na sua maioria, uma questão de escolha de ferramentas. O Draw Things, o DiffusionBee, o ComfyUI, o AUTOMATIC1111 e o Fooocus partilham funcionalidades semelhantes, mas diferem em termos de configuração, suporte a modelos, controlo do fluxo de trabalho, extensões e capacidades de automação.

Uma aplicação de arrastar e soltar permite que comece a trabalhar rapidamente; um grafo de nodos exige mais tempo para ser dominado, mas revela mais detalhes sobre o pipeline. No Apple Silicon, a aplicação, a família de modelos, a precisão, o tamanho da imagem e o fluxo de trabalho influenciam diretamente se a geração será viável. Escolha a interface adequada ao tipo de resultado que precisa obter e, em seguida, teste o modelo e as configurações específicos.

TL;DR. Comece por Draw Things ou DiffusionBee sempre que uma aplicação nativa já cumpra a função desejada. Utilize o ComfyUI quando for necessário inspecionar, partilhar ou automatizar o próprio grafo de processos. Escolha o AUTOMATIC1111 apenas para fluxos de trabalho que dependam da sua interface ou das suas extensões. Considere o Fooocus como um fluxo de trabalho estável da era SDXL, e não como uma via para obter suporte a modelos atuais: o projeto oficial dispõe de um suporte a longo prazo limitado.

Um ficheiro de modelo não é um fluxo de trabalho portátil

Várias aplicações podem ser carregadas .safetensors ficheiros, mas a extensão correspondente não garante compatibilidade. Um pipeline completo pode também exigir uma arquitetura específica, um codificador de texto, um VAE, um agendador, o ControlNet, LoRA, um tokenizador ou uma configuração específica da aplicação.

Registe a unidade de libertação que produziu uma imagem:

• aplicação e versão
• repositório de modelos, revisão e licença
• cada componente e adaptador de modelo
• prompt, prompt negativo, semente, amostrador, passos, orientação e dimensões
• ficheiro de grafo ou fluxo de trabalho, quando a aplicação o expõe

Este registo é mais importante do que a popularidade da aplicação. A mesma semente ainda pode gerar uma imagem diferente após uma alteração no backend, modelo, amostrador ou precisão.

A memória unificada é partilhada, e não ilimitada

O Apple Silicon permite que o CPU e o GPU acedam ao mesmo pool de memória. Isso elimina a necessidade de um limite de cópia separado, mas o macOS e todas as aplicações em execução competem pela mesma capacidade.

Para a geração de imagens, o uso máximo inclui mais do que os pesos checkpoint:

peak memory ≈ model components
            + intermediate activations
            + attention and runtime workspace
            + loaded adapters and control models
            + application and OS memory

A resolução, o tamanho do lote, a arquitetura do modelo, a precisão, o upscaling, o ControlNet e o facto de os componentes permanecerem carregados alteram todos o resultado final. Não compre nem selecione uma máquina com base numa tabela genérica que indique “8/16/32 GB”. Teste o fluxo de trabalho pretendido e observe a pressão sobre a memória. Uma geração que só consegue ser realizada através do uso contínuo de swap não representa um ponto de operação confortável.

Escolha de acordo com o estado que precisa de controlar

A tabela não representa uma classificação. Ela indica onde se encontra o estado do fluxo de trabalho: dentro de uma aplicação, ao longo de um formulário ou num grafo que pode ser analisado.

Desenhar Coisas: interação nativa e scripting

Desenhar Objetos Trata‑se de uma aplicação para a plataforma Apple destinada à geração local de imagens. A sua documentação atual aborda modelos, LoRAs, ControlNet, inversão textual, Core ML e scripting em JavaScript com versionamento.

Escolha esta opção quando o trabalho deve permanecer dentro de uma aplicação nativa, mas ainda assim requer um nível de controlo superior ao oferecido por uma caixa prompt. Antes de a adotar de forma generalizada, importe os componentes exatos do modelo e reproduza um fluxo de trabalho de edição, adaptação ou controlo representativo. O termo “nativo” refere-se à interface e à implementação; ele não garante suporte nem velocidade para todas as novas arquiteturas.

DiffusionBee: fluxo de trabalho embalado para macOS

DiffusionBee O aplicativo de ambiente de trabalho agrupa o download de modelos e as tarefas comuns de geração em uma única interface. A documentação do projeto lista suporte para conversão imagem-em-imagem, inpainting, outpainting, ControlNet, LoRA, SDXL e modelos Flux selecionados.

Escolha esta opção quando a instalação e uma interface de utilizador integrada forem mais importantes do que a exportação de um grafo pipeline. Verifique a versão mais recente e a arquitetura exata antes de descarregar um modelo de grandes dimensões: a presença de uma etiqueta de funcionalidade como “Suporte a Flux” não garante que todos os componentes derivados, de quantização ou auxiliares sejam carregados.

ComfyUI: o fluxo de trabalho é um artefato

ComfyUI Representa a geração como um grafo de nodos. Um fluxo de trabalho pode ser armazenado como JSON independentemente da sua saída, o que permite que o pipeline seja inspecionado e versionado. O seu executor também consegue evitar a recálculo de secções do grafo cujos dados de entrada não sofreram alterações.

A versão atual do ComfyUI Desktop suporta Apple Silicon e gere o seu próprio ambiente, embora a documentação oficial do macOS ainda o classifique como beta. Está disponível uma instalação via Homebrew:

brew install comfyui

Escolha o ComfyUI quando um pipeline dispõe de ramificações, componentes reutilizáveis, vários modelos ou funcionalidades de automação. Mantenha o JSON, a versão da aplicação, as versões dos núcleos, as revisões dos nós personalizados e o manifesto do modelo em conjunto.

Os nós personalizados são dependências executáveis, e não predefinições inofensivas. Revise a sua fonte, instale os scripts, fixe as revisões e isole o ambiente. Um grafo de um autor desconhecido pode referir-se a código e modelos que ainda não foram auditados.

AUTOMATIC1111: compatibilidade com uma interface de utilizador web consagrada

AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI Exibe as definições de geração através de uma interface web e suporta scripts, extensões, bem como um API. Escolha esta opção quando um tutorial, processo de automação ou extensão já existente faz parte dos requisitos.

O guia oficial da Apple Silicon descreve as exceções e as limitações de desempenho, incluindo um desempenho fraco durante o treinamento. Certifique‑se de que a funcionalidade necessária funciona nas versões do macOS e PyTorch alvo antes de adotar uma configuração com muitas extensões.

As extensões executam código dentro do ambiente da aplicação. Fixe-as, analise as atualizações e mantenha o serviço em modo loopback, a menos que o acesso remoto seja intencional e protegido.

Fooocus: uma opção limitada da era SDXL

Fooocus Esconde deliberadamente muitas escolhas técnicas por trás de um fluxo de trabalho orientado por prompt. Isso pode ser útil quando as suas predefinições correspondem à tarefa em questão.

O README atual do projeto indica que o Fooocus é desenvolvido com base no SDXL e dispõe de suporte a longo prazo limitado, abrangendo apenas correções de erros. Afirma também que o Mac não foi testado de forma aprofundada, descrevendo a instalação nessa plataforma como não oficial. Por isso, o Fooocus representa uma opção restrita para fluxos de trabalho já existentes, e não o caminho padrão para novas arquiteturas ou infraestruturas macOS de longa duração.

Executar um teste de aceitação representativo

Utilize um pequeno conjunto de aceitação antes de decidir adotar uma ferramenta:

1. Reproduzir um resultado de texto para imagem de referência a partir de uma semente e configurações gravadas.
2. Executar a operação mais complexa necessária: inpainting, ControlNet, LoRA, upscale ou um grafo multifásico.
3. Reiniciar a aplicação e reproduzir o fluxo de trabalho a partir dos artefatos guardados.
4. Medir o tempo de inicialização, o tempo de geração, a pressão máxima na memória e as dimensões da saída.
5. Transferir o fluxo de trabalho para uma conta de utilizador ou máquina limpa e listar todas as dependências em falta.
6. Verificar a ligação à rede local, os downloads, as definições de análise, as licenças e a proveniência do modelo.

Não compare ferramentas com diferentes checkpoints, resoluções, números de passos ou precisões, e não designe o resultado como um runtime benchmark.

Um valor padrão prático

Para trabalhos exploratórios, comece com uma aplicação nativa e um modelo que a documente. Passe para o ComfyUI quando o próprio fluxo de trabalho se tornar valioso: ou seja, quando for necessário revê-lo, repeti-lo, automatizá-lo ou entregá-lo a outra pessoa. Mantenha o AUTOMATIC1111 ou o Fooocus sempre que uma dependência existente torne as suas funcionalidades específicas úteis.

O ativo duradouro não é a captura de ecrã de um resultado de qualidade. Trata-se do pacote mais pequeno e reprodutível que contém as identidades do modelo, parâmetros, dependências e estado do fluxo de trabalho, capaz de gerar novamente esse mesmo resultado.

Referências

• Documentação do Draw Things
• Projeto DiffusionBee
• Documentação da aplicação desktop ComfyUI para macOS e documentação de fluxo de trabalho
• Notas de instalação no Apple Silicon AUTOMATIC1111
• Estado do projeto Fooocus e notas para macOS