개발자가 애플 실리콘용 네이티브 macOS 이미지 생성 앱 Radiant Canvas를 개발해 공개했다. Python 환경, 백엔드 프로세스, 수많은 의존성을 유지하지 않고도 맥에서 바로 열어 사용할 수 있는 도구가 필요했기 때문이라고 밝혔다. 또한 기존 스택을 감싸는 방식 대신 MLX를 통해 최신 이미지 모델을 직접 어디까지 끌어올릴 수 있는지 확인하고 싶었다고 덧붙였다.

백엔드는 MLX와 Metal을 직접 사용하는 C++20 / Objective-C++로 작성됐고 앱 측은 Swift다. 하단에서 Python, diffusers, ComfyUI 프로세스가 전혀 실행되지 않는다. 현재 Krea 2 Turbo, FLUX.2 Klein 4B, Z-Image Turbo, Qwen Image / Edit, ERNIE-Image Turbo를 지원하며, 모든 것을 하나의 범용 런타임에 억지로 넣는 대신 모델 패밀리별로 개별 통합을 진행하고 있다. 작업량은 더 늘지만 각 아키텍처의 특수한 부분을 제대로 처리할 수 있다는 것이 그 이유다.

예를 들어 FLUX.2 경로는 자체 MLX CPU/GPU 스트림을 갖추고, 생성 사이에 엔진을 유지하며, 이후 무거운 모델 부분을 명시적으로 해제하고, 필요 시 캐시를 정리하고, 최대 메모리 사용량을 추적하고, OOM / GPU 오류 상황을 처리하고, 라이브 미리보기를 지원하며, 실제 추론 루프 내부에서 취소할 수 있다. 내부적으로 어떤 해상도까지 안전하게 렌더링할 수 있는지 판단할 때 유니파이드 메모리까지 고려하는데, 이는 16/24GB 맥에서 이 모델들을 구동하기 시작하면 상당히 중요한 부분이다. LoRA도 네이티브 엔진이 직접 로드하며 현재 FLUX.2 기준 최대 10개를 개별 강도로 동시에 사용할 수 있다.

앱의 나머지 절반은 Studio다. 현재 70개 이상의 노드를 보유하고 있지만 단순한 시각적 프리셋 편집기가 아니라, 그래프가 실제 실행 스케줄링에 사용되어 생성된 이미지, 처리 노드, 후속 생성이 의존성 순서대로 해석된다. 스위치는 사용되지 않는 브랜치를 가지치기할 수 있고, Cartesian Matrix, Zip, 파라미터/모델/프롬프트 스윕 같은 기능은 단순히 UI 필드를 바꾸는 것이 아니라 실제 실행 브랜치를 만들어낸다.

Draw Things는 macOS에서 가장 유사한 비교 대상이며 훨씬 성숙하고 모델 지원 범위도 넓다. Radiant Canvas는 좀 더 좁은 방향을 택해 각 모델의 네이티브 구현과 워크플로 쪽에 더 많은 시간을 투자하고 있다. ComfyUI에 비하면 훨씬 제약적이지만, 장점은 그저 하나의 일반 맥 앱이라는 점으로 Python 환경도, 별도 백엔드도, 유지해야 할 노드 패키지도 없다. 모델을 다운로드하면 모든 것이 로컬에서 실행된다. 벤치마크에서 Krea2Turbo 8-bit를 MacBook M5 Max 48GB로 테스트한 결과 콜드 런은 ComfyUI 45.95초 대비 Radiant Canvas 25.9초, 웜 런(두 번째 생성)은 ComfyUI 32.02초 대비 Radiant Canvas 24.5초를 기록했다. 앱은 무료이며 선택적 PRO 옵션이 있지만 몇 가지 고급 기능에만 적용되고, PRO 없이도 모든 모델을 제한 없이 사용할 수 있다.