ComfyUI-Nunchaku 极速搓图镜像

【交流群】【视频教程】

项目简介

ComfyUI-Nunchaku 是 ComfyUI 的一个扩展节点，集成了高效的 Nunchaku 推理引擎，支持基于 SVDQuant 的 4-bit 神经网络量化模型推理。该项目大幅降低了显存占用、提升了推理速度，并兼容 LoRA、Flux Fill（局部重绘）、ControlNet 等高级功能，适用于 RTX 20/30/40 系列显卡[1][2]。

• 官方仓库：[mit-han-lab/ComfyUI-nunchaku][1]
• 模型仓库：[HuggingFace/mit-han-lab][3]
• 交流群：Slack、Discord、微信群（详见项目主页）

功能特性

• 支持 INT4 量化模型推理，速度与精度兼得
• 兼容多种 ComfyUI 工作流（文生图、局部重绘、深度控制等）
• 支持多 LoRA、ControlNet-Union-Pro 2.0
• 提供 NunchakuWheelInstaller 节点，自动安装/升级依赖
• 适配 20/30/40 系列 NVIDIA GPU，自动内存优化
• 提供中英文视频与文档教程

使用说明

1. 启动 ComfyUI

2. 选择 Nunchaku 工作流（以 双节棍 开头的 workflow），或导入工作流。

参数说明

• cache_threshold：控制首块缓存容差（典型值 0.12），增大可提速但略降画质，0 为关闭
• attention：选择注意力机制（nunchaku-fp16 推荐，20 系显卡必须用此项）
• cpu_offload：是否启用 CPU 辅助，自动根据显存判断。
• device_id：指定 GPU ID
• data_type：反量化张量数据类型，Turing 架构仅支持 float16
• i2f_mode：Turing 架构 GEMM 实现模式（enabled/always）
• …

下载模型文件

• 推荐模型：
  • svdq-int4-flux.1-dev
  • svdq-int4-flux.1-fill-dev
• 50 系显卡用户请优先下载带 fp4 的模型，其余下载 int4 即可[3]。

下载方式（以 HuggingFace 为例）：

huggingface-cli download mit-han-lab/svdq-int4-flux.1-dev --local-dir models/diffusion_models
huggingface-cli download mit-han-lab/svdq-int4-flux.1-fill-dev --local-dir models/diffusion_models

下载后请将整个模型文件夹放入 ComfyUI 的 models/diffusion_models 目录。

常见问题

• 打不开ComfyUI：开机后等待2分钟左右启动完成才能正常打开。
• 找不到模型：可以自行下载模型。要联系我增加相应的模型。
• 模型加载失败：确保模型文件夹完整放入对应目录，文件名与 workflow 匹配

免责声明

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参考资源

• [官方仓库 mit-han-lab/ComfyUI-nunchaku][1]
• [模型仓库 HuggingFace/mit-han-lab][3]
• [详细中文教程与参数说明][3]
• [官方视频教程][2]