简介

发布 v0.3.0 版本！ 本次更新新增了对多批次推理的支持，集成了 ControlNet-Union-Pro 2.0 并初步整合了 PuLID。 Nunchaku FLUX 模型作为单个文件加载，升级后的 4位 T5 编码器 在质量上已可媲美 FP8 T5！

官网地址：https://github.com/mit-han-lab/ComfyUI-nunchaku

nunchaku的优势

• cache_threshold ，控制First-Block Cache的容差，可以提高生图速度。

• attention， nunchaku-fp16在不影响精度的情况下再次提高生图速度 1.2倍

• cpu_offload，减少了GPU内存的使用（让14G显存，可以跑图）

• Nunchaku Text Encoder Loader V2， 新CLIP加载器，更加节省内存，awq-ini4-flux-t5xxl 模型

总结

出图质量，速度，相当炸裂... 1秒出图。

极大的减少了，flux模型对显存的依赖，让14G以内的显卡也能跑的动满血模型了。

它让家用级别显卡，达到了，商用的出图质量和速度。

效果演示

1. 常规出图测试 - prompt

a cyberpunk dog holding a neon sign that says "CDC"

2. 图片重构 - 移除图片中的物体

   1.   原图 重构

      

      

      

      

3. 去水印

   

   

   

   

速度依然起飞... 1-2秒

安装

Nunchaku 需要先安装轮子。

nunchaku-0.3.0+torch2.7-cp312-cp312-win_amd64.whl

切换主分支

cd ComfyUI-nunchaku

git branch -a

git switch main

升级

git pull

安装2个补充库

insightface-0.7.3-cp312-cp312-win_amd64.whl

python -m pip install --use-pep517 facexlib