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提交网站地图,盘锦威旺做网站建设,地图定位网站开发,建设银行网站短信错误6次【ComfyUI 加速】Z-image-Nunchaku 整合包分享解压即用#xff5c;4G 低显存可用 生图速度直接提升3倍 极速生成实测与完整教程 标签#xff1a; ComfyUI Nunchaku AI绘画加速 Stable Diffusion 显卡优化 LoRA Z-image-Nunchaku 前段时间在折腾 ComfyUI 推理加速 的时候4G 低显存可用 生图速度直接提升3倍 极速生成实测与完整教程标签ComfyUINunchakuAI绘画加速Stable Diffusion显卡优化LoRAZ-image-Nunchaku前段时间在折腾ComfyUI 推理加速的时候试了不少方案真正让我觉得“有明显提升”的其实并不多。直到最近完整跑了一轮Z-image-Nunchaku不管是速度还是显存占用都非常有说服力。这篇文章就不空谈原理直接从实测数据、LoRA 兼容性、安装方式、工作流细节四个角度完整讲清楚Z-image-Nunchaku 到底值不值得用。 Z-image-Nunchaku低显存占用整合包下载地址https://pan.quark.cn/s/f54291b8c40bz-image更多版本整合包(支持文生图 图生图 洗图等功能)https://pan.quark.cn/s/9875662d2588一、Z-image-Nunchaku 性能实测评价 Z-image-Nunchaku最核心的指标只有一个生成速度。测试环境说明分辨率1024 × 1024显卡4070 Ti 12G推理环境ComfyUI Nunchaku模型对应显卡版本后文会说实测结果第一次运行⏱️ 25.94 秒首次运行需要加载模型和缓存这个时间不具备参考价值。第二次运行⚡8.24 秒对比测试未使用 Nunchaku同样参数通常需要1625 秒连续生成稳定性连续生成两张图时间都稳定在9 秒出头显存门槛理论上4G 显存也可以正常跑起来结论很直观在高分辨率下Nunchaku 带来的加速是肉眼可感知级别不是那种“参数优化后快 12 秒”的提升。二、LoRA 兼容性测试很多人关心一个问题Nunchaku 能不能用 LoRA这里直接实测。测试方式使用Ctrl B启用LoRA 节点测试 LoRA自训练的「女帝」角色 LoRA视频中提到的NOVA / NOA本质上也都是 LoRA测试结果✅成功生成目标角色形象无论是角色特征还是风格都能稳定触发说明Nunchaku 对 LoRA 是完全支持的并不存在“只能裸模跑得快用 LoRA 就翻车”的情况三、Nunchaku 安装步骤整合包无需安装解压即用整合包下载地址https://pan.quark.cn/s/f54291b8c40b解压后打开绘世启动器.exe即用如果你想自己手动安装也可以按下面步骤来。1️⃣ 插件安装方法 A秋叶启动器打开启动器进入版本管理 → 安装新扩展粘贴Nunchaku的 GitHub 地址进行安装方法 B已有插件更新搜索ComfyUI-Nunchaku点击更新 / 升级2️⃣ 安装依赖库Wheel 轮子文件这是最容易出问题的一步一定要对版本。查看版本信息启动 ComfyUI在终端窗口查看Python 版本如3.11PyTorch 版本如2.1.x / 2.7下载对应.whl文件到网盘或官方地址下载Python PyTorch 完全对应的轮子文件执行安装进入 ComfyUI 内部的python目录在路径栏输入cmd回车执行命令python.exe-mpipinstall轮子文件的绝对路径注意版本不一致99% 会直接安装失败。3️⃣ 增强功能插件LoRA 支持目前部分LoRA 支持分支还没完全合并到主分支。操作方式下载我提供的LoRA 支持插件压缩包解压后覆盖到ComfyUI/custom_nodes/不要出现多层嵌套文件夹4️⃣ 模型下载与存放路径模型选择建议50 系显卡FP4版本40 / 30 系显卡INT4版本推荐256效果优于128模型存放路径ComfyUI/models/nunchaku/四、Nunchaku 工作流详解安装完成后在 ComfyUI 节点搜索框中输入Nunchaku如果能正常调出相关节点说明环境已经 OK。关键节点说明1️⃣ 模型选择根据显卡选择FP4INT42️⃣ 放大与画质增强Hi-res Fix修复放大画面细节更丰富可能对原图有轻微调整Ultimate SD Upscale / Sent-V2更偏向保持原图一致性适合商用或风格固定的场景3️⃣ 随机种子增强器用途避免生成结果过于相似适合批量出图风格测试多方案对比总结从实际体验来看Nunchaku 在 40 系、50 系显卡上的加速效果非常明显尤其是在高分辨率和连续出图的场景下优势会被进一步放大。如果你正在用 ComfyUI对生成速度和显存占用比较敏感同时又需要 LoRA 支持那么Z-image-Nunchaku 是一个非常值得尝试的方案。安装过程中如果遇到问题建议直接对照整合包内的文档一步一步检查基本都能解决。