Rodando Stable Diffusion, SDXL e Flux em um Mac (Apple Silicon): Draw Things, ComfyUI e o que esperar
Tema: Aplicativos
Por Captain
Publicado em 2026-01-21
O que um Mac M1 a M4 pode e não pode fazer para imagens e vídeos de IA: as três formas de rodar modelos (Draw Things, ComfyUI via PyTorch MPS, DiffusionBee), níveis de memória por configuração do Mac, velocidades reais para SD 1.5, SDXL e Flux, as configurações que evitam imagens pretas e travamentos, e os modelos que valem a pena esperar em um Mac.
Visão geral
Macs com Apple Silicon rodam modelos de imagem via Metal (MPS no PyTorch, ou o caminho CoreML da Apple no Draw Things). Não tem CUDA, então o número de memória que importa é a RAM unificada do Mac, compartilhada entre CPU e GPU: um MacBook Air de 16 GB roda
SDXL
, uma máquina de 32 GB roda
Flux
em fp8 e modelos pequenos de vídeo, um Mac Studio de 64 ou 128 GB carrega quase tudo, devagar. Velocidade é o preço: um M2 Max leva de 30 a 60 segundos para uma imagem SDXL que uma RTX 4070 faz em 6.
Três ferramentas são importantes. Draw Things é um app nativo grátis (Mac, iPhone, iPad) com biblioteca de modelos, importação de
LoRA
,
ControlNet
,
inpainting
e o melhor desempenho no Mac porque converte modelos para CoreML; é a escolha certa para a maioria dos usuários Mac.
ComfyUI
roda no Mac a partir do código com PyTorch MPS; suporta tudo que o ComfyUI suporta, com alguns nós precisando de fp32 e alguns nós customizados falhando em hardware sem CUDA. DiffusionBee é o app mais simples de um clique, limitado a modelos mais antigos.
Como a velocidade é o gargalo, usuários Mac usam mais a nuvem que usuários de PC: geram rascunhos nos parceiros da nuvem, trazem os melhores para o Draw Things para inpainting e LoRAs pessoais, ou fazem tudo pesado (Flux em precisão total, vídeo) no
PirateDiffusion
ou
BitVector
e deixam o Mac para navegar no site e editar.
Referência
Nome | Tipo | O que é |
|---|---|---|
8 GB Mac | SD 1.5 only | |
16 GB Mac | SD 1.5, SDXL | SDXL em 1024x1024 no Draw Things (CoreML 8-bit) ou ComfyUI com --force-fp16; Flux via Draw Things 8-bit funciona mas devagar. |
32 GB Mac | adds Flux fp8, Z-Image, small Wan | |
64-128 GB Mac Studio / MacBook Pro Max | adds FLUX.2, Qwen Image, Wan 14B | |
Draw Things | app | Grátis, App Store. Gerenciador de modelos, importação LoRA/ControlNet, inpainting, upscalers , scripts. CoreML acelera execuções repetidas após a primeira compilação. |
ComfyUI on MPS | from source | Python 3.12, PyTorch nightly ou estável com MPS. Flags: --force-fp16 (M1/M2) ou padrão; --use-split-cross-attention ajuda na memória. |
DiffusionBee | app | Um clique, SD 1.5/SDXL, configurações limitadas. Bom para a primeira tentativa. |
iogpu.wired_limit_mb | sysctl | Aumenta a memória que o macOS deixa a GPU alocar (padrão ~70% da RAM). Configure para RAM menos 8 GB para modelos grandes. |
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Flux na velocidade total do seu Mac
BitVector Prism roda no Safari: os modelos Flux, FLUX.2 e Qwen que engasgam no Apple Silicon geram em segundos nas GPUs dele. Deixe o Mac para Draw Things e edição; envie os prompts pesados aqui.
Passo a passo
- Confira seu chip e memória: menu Apple > Sobre Este Mac. Ache sua categoria na tabela.
- Instale o Draw Things pela App Store. Abra, escolha um modelo da biblioteca (SDXL base ou DreamShaper XL para Mac 16 GB), deixe baixar e converter.
- Gere a primeira imagem em 1024x1024, 20 passos, DPM++ 2M Karras,CFG6. A primeira execução compila o modelo CoreML e é lenta; as próximas são mais rápidas.
- Importe um LoRA deste site: Models > LoRA > Import, escolha o .safetensors; Draw Things converte. Adicione a palavra de gatilho no prompt.
- Para ComfyUI: instale Homebrew, Python 3.12 e git; git clone ComfyUI; pip install -r requirements.txt com PyTorch habilitado para MPS; rode python main.py; carregue o fluxo padrão como o guia para iniciantes do ComfyUI descreve.
- No ComfyUI em um Mac 16 GB adicione --force-fp16 e mantenha batch size 1; use VAE Decode (Tiled) para tamanhos acima de 1024.
- Para Flux em Mac 32 GB+ use a build fp8 ou GGUF Q8, o codificador T5 fp8 e espere minutos por imagem; aumente o limite wired se aparecer erro de memória.
- Deixe trabalhos pesados para a nuvem: abra qualquer página de modelo, pressione o botão PirateDiffusion ou BitVector e rode o mesmo prompt lá em segundos.
Exemplos
Comandos para iniciar ComfyUI no Mac
brew install python@3.12 git
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI && cd ComfyUI && pip3 install -r requirements.txt
python3 main.py --force-fp16 --use-split-cross-attention
Aumentando o limite de memória da GPU (Mac 64 GB)
sudo sysctl iogpu.wired_limit_mb=57344
Mesmo prompt na nuvem a partir do Mac
/render <flux-dev> a quiet harbour at dawn, fishing boats, mist, 35mm film look /size:1216x832 /steps:24
Dicas
- Draw Things no iPhone 15 Pro ou mais novo roda SD 1.5 e pequenas variantes SDXL localmente; útil para viagem, não para volume.
- Imagens pretas ou em branco no MPS são quase sempre estouro de fp16: use --force-fp32 para esse modelo ou o VAE SDXL com correção fp16.
- Feche apps que consomem muita memória (navegadores com muitas abas) antes de gerar; memória unificada significa que Safari e o modelo competem.
- Draw Things suporta muitos modelos da era ComfyUI (Flux,Z-Image,Qwen Image,Wan) antes do esperado; confira a lista de modelos antes de montar um setup ComfyUI.
- Nós customizados que importam bibliotecas só CUDA (xformers, algumas ferramentas de rosto) falham no Mac; o guia de nós do ComfyUI marca os comuns.
- Benchmarks para ajustar expectativas: SDXL 1024x1024, 25 passos: M1 Pro 90-120 s, M2 Max 35-50 s, M3 Max 25-35 s, M4 Max 18-25 s.
Solução de problemas
Imagens pretas ou cinzas
Por que acontece
estouro de precisão fp16 no MPS.
Como corrigir
Adicione --force-fp32 para esse modelo, ou use o VAE SDXL com correção fp16; no Draw Things troque o modelo para a variante 8-bit ou fp32.
"MPS backend out of memory"
Por que acontece
limite de alocação da GPU no macOS atingido antes da RAM cheia.
Como corrigir
Aumente iogpu.wired_limit_mb, diminua resolução, use pesos quantizados.
Um nó customizado falha ao importar
Por que acontece
Depende de pacotes só para CUDA.
Como corrigir
Remova o nó ou ache uma alternativa compatível com Mac; os nós principais funcionam todos.
Primeira geração muito lenta no Draw Things
Por que acontece
Compilação CoreML do modelo na primeira vez.
Como corrigir
Espere uma vez; as execuções seguintes são mais rápidas. Mantenha o modelo carregado entre execuções.
Flux leva 10 minutos por imagem
Por que acontece
Troca de pesos em precisão total, ou chip base M1/M2.
Como corrigir
Use a build 8-bit em 20 passos, ou rode Flux na nuvem e SDXL localmente.
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Vídeo a partir de um MacBook Air
PirateDiffusion gera clipes Wan 2.2, LTX-2 e H3 nos servidores e entrega no Telegram no seu Mac ou iPhone. Milhares de modelos, renders ilimitados, preço fixo mensal.
Perguntas
Devo comprar um Mac para imagens de IA?
Compre um Mac por outros motivos e aproveite que ele roda SDXL; compre um PC NVIDIA se imagens ou vídeo de IA forem o foco principal. A capacidade da memória unificada é ótima, a velocidade não.
Automatic1111 ou Forge rodam no Mac?
A1111 roda no MPS com a flag --skip-torch-cuda-test e é mais lento que ComfyUI;
Forge
tem suporte limitado no Mac. Draw Things ou ComfyUI são as escolhas práticas.
Posso treinar LoRAs no Mac?
LoRAs SD 1.5 e SDXL treinam no Draw Things e no kohya com MPS, a uma fração da velocidade NVIDIA. LoRAs Flux e vídeo: use um treinador na nuvem.
Vídeo é possível no Mac?
Wan 2.2 5B e variantes pequenas
LTX-2
em Macs 32 GB+, minutos por clipe. Para algo maior, os parceiros da nuvem.
Quais modelos valem a pena localmente no Mac?
Fine-tunes SDXL, Illustrious/Pony para anime,
Z-Image Turbo
para rascunhos rápidos, SD 1.5 para inpainting. O resto roda melhor na nuvem.
Links e fontes
- Draw Things
- PyTorch on Apple Silicon (MPS)
- ComfyUI on GitHub
- DiffusionBee
- SDXL family page
- PirateDiffusion
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Escrito por
Captain
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