ComfyUI, la interfaz de código abierto para generar imágenes con inteligencia artificial, funciona de forma nativa en los Mac con chip Apple Silicon gracias al soporte Metal de PyTorch. El proyecto suma ya 135.757 estrellas en GitHub a 1 de octubre de 2026 y permite trabajar con modelos como FLUX sin depender de ningún servicio en la nube. Te explicamos cómo instalarlo paso a paso en tu Mac.
La ventaja frente a servicios como Midjourney o DALL-E se reduce a cuatro puntos concretos: la autoría de lo que generas queda enteramente en tus manos, sin que ningún término de servicio decida qué puedes hacer con el resultado; los datos no salen de tu disco; tras la inversión inicial en el hardware, el coste marginal de cada imagen es cero; y el control sobre los parámetros, desde el número de pasos hasta el modelo de muestreo, es mucho más granular que en cualquier app en la nube. Hay un peaje que pagar, y es que la configuración inicial pasa por la Terminal y exige cierta soltura con los comandos. Una vez hecha, eso sí, el arranque posterior es inmediato.
Qué necesita tu Mac para mover ComfyUI con soltura
ComfyUI funciona en cualquier chip Apple Silicon, desde el M1 hasta el M5, y lo que cambia entre un modelo y otro es solo la velocidad de generación. La clave del rendimiento no está en la GPU por separado, sino en la memoria unificada (UMA): el sistema operativo, las aplicaciones abiertas y el cálculo gráfico comparten el mismo bloque de RAM, no existe una VRAM dedicada como en las tarjetas gráficas de NVIDIA.
Eso significa que la memoria disponible para el modelo de IA es la que queda libre después de restar lo que ocupan macOS y el resto de programas, no un presupuesto fijo. Si tu Mac tiene menos de 16 GB de RAM total, ComfyUI arranca igual, pero conviene añadir el flag –cpu-vae al lanzarlo: traslada a la CPU la fase final de decodificación de la imagen, la más pesada en memoria, y evita que el programa se cierre por falta de espacio. Con 16 GB o más no hace falta ese ajuste.
Prepara el entorno: Homebrew, Git, Python y el entorno virtual
Todo el proceso pasa por la Terminal, que encontrarás en Aplicaciones > Utilidades, y lleva unos veinte minutos la primera vez. El primer paso es instalar Homebrew, el gestor de paquetes que se encarga de bajar el resto del software sin que tengas que buscar instaladores por la web:
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
Con Homebrew instalado, toca Git y Python. Aquí hay un matiz que marca la diferencia: necesitas la versión nativa arm64 de Python, no la que se ejecuta a través de Rosetta 2, la capa que traduce software pensado para Intel. Rosetta funciona, pero penaliza entre un 30 y un 50% la velocidad, y en una tarea como generar imágenes se nota bastante.
brew install git python
El siguiente paso es descargar el código de ComfyUI y crear un entorno virtual, una especie de habitación aparte donde viven solo las librerías de Python que necesita el programa. Si algo falla, basta con borrar la carpeta y empezar de nuevo sin tocar el resto del sistema:
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
En cuanto activas el entorno, el prompt de la Terminal cambia y muestra (.venv) al principio de la línea. Es la confirmación de que todo lo que instales a partir de ahora, incluido PyTorch, se queda dentro de esa carpeta y no interfiere con otras herramientas de desarrollo que tengas en el Mac.
Instala PyTorch con soporte Metal y arranca ComfyUI
PyTorch es la librería que hace los cálculos del modelo, y Metal Performance Shaders (MPS) es la pieza que envía esos cálculos a la GPU del Mac. Las versiones estándar para macOS ya traen este soporte integrado, así que no hace falta compilar nada aparte:
pip install torch torchvision torchaudio
Para comprobar que la GPU está realmente activa, ejecuta python3 -c "import torch; print(torch.backends.mps.is_available())". Si la respuesta es True, todo está en orden; si sale False, lo más probable es que tu Python no sea nativo arm64.
Antes de lanzar la interfaz merece la pena instalar ComfyUI Manager, que no es obligatorio pero ahorra bastantes vueltas por la Terminal: añade un panel dentro de la propia interfaz para descargar nodos y actualizar el programa. Con el entorno virtual activo, se instala así:
cd custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
cd ..
Y ya solo queda lanzar la interfaz con python main.py. Si tu Mac tiene menos de 16 GB de RAM, añade al final el flag –cpu-vae para trasladar a la CPU la fase más pesada en memoria, la decodificación final de la imagen. Tras unos segundos aparecerá una dirección local, normalmente https://127.0.0.1:8188; pégala en el navegador y ya tienes delante la interfaz de nodos de ComfyUI.
Qué modelo FLUX elegir según la potencia de tu Mac
ComfyUI es el motor, pero necesita un modelo con el que generar las imágenes, y en Apple Silicon la familia FLUX, de Black Forest Labs, es la referencia. Para empezar, FLUX.1 Schnell es la opción más lógica: pesa entre 12 y 16 GB, necesita solo 4 pasos de muestreo y tarda unos 15 segundos en un M4.
Si buscas bocetos casi instantáneos, FLUX.2 Klein pesa menos de 12 GB y genera en menos de un segundo. En el extremo contrario, FLUX.2 Dev, con 32.000 millones de parámetros, es la referencia en calidad si tienes un Mac Studio con 96 GB, aunque cada imagen te llevará entre 60 y 120 segundos. Un detalle que no conviene pasar por alto: descarga siempre archivos .safetensors en precisión FP8 o BF16. Los archivos GGUF, habituales en entornos con CPU x86, funcionan en Mac, pero Metal los gestiona peor y alarga los tiempos sin necesidad. Los modelos se colocan en la carpeta models/checkpoints, dentro del directorio de ComfyUI.
Los fallos más habituales al generar imágenes en Mac
Si la imagen sale completamente negra o llena de ruido, el problema casi siempre está en la precisión del VAE, el componente que convierte los datos del modelo en píxeles. En Apple Silicon conviene forzar la precisión BF16: comprueba que has usado el flag –bf16-vae al arrancar, o –cpu-vae si tu Mac tiene menos de 16 GB.
Si ComfyUI se cierra de golpe a mitad de la generación, es un fallo de memoria: la RAM unificada se ha quedado sin margen. Cierra aplicaciones pesadas que tengas abiertas, como el navegador con muchas pestañas o un editor de vídeo, o pasa a un modelo más ligero como FLUX.1 Schnell. Y si las imágenes finales salen borrosas o pierden detalle en texturas y rostros, el nodo de escalado que usas se ha quedado atrás: desde la versión 0.28.0 de ComfyUI, el nodo SeedVR2 Upscaler mejora con claridad los resultados frente a los métodos de escalado antiguos.
Cuánto cuesta generar imágenes con ComfyUI en local
Trabajar con ComfyUI no implica cuotas mensuales ni créditos que recargar. Es la diferencia entre un gasto recurrente, el que supone cualquier suscripción a un servicio de generación de imágenes en la nube, y una inversión única en hardware que se amortiza con el uso: una vez cubierta esa inversión, generar una imagen más no cuesta nada.
El gasto, por tanto, se concentra por completo en el Mac. Quien esté valorando actualizar su equipo para este uso puede fijarse en el Mac mini M6, el modelo con el salto de rendimiento en IA más marcado de la gama actual. Para quien ya tiene un Mac con Apple Silicon, de M1 en adelante, la cuenta es más sencilla todavía: la próxima imagen que generes no te costará ni un céntimo, sin letras pequeñas ni límites de uso.