ComfyUI Nunchaku 설치 실패 해결 완벽 가이드. 포터블 버전의 한계와 PyTorch 버전 일치 방법까지, 실제 성공 사례 기반 단계별 해결법을 제공합니다. (2025년 11월 검증)

문제: DiT Loader가 계속 안 보이는 이유
ComfyUI에서 Nunchaku Qwen-Image DiT Loader를 사용하려고 설치했는데, 노드가 나타나지 않는 경험을 하셨나요?
동일한 문제로 수십 시간을 소비했습니다. ComfyUI를 여러 번 재설치하고, 포터블 버전과 임베디드 파이썬을 모두 시도했지만 해결되지 않았습니다.
핵심 원인: 포터블/임베디드 파이썬 환경에서는 구조적 제약이 있습니다. (작성 시점 기준)
핵심 원인 1: 포터블 파이썬의 구조적 제약
⚠️ pip 설치가 제한적입니다
ComfyUI 포터블 버전은 Embedded Python을 사용합니다. 이 환경은 일반 파이썬처럼 확장 패키지를 자유롭게 설치하기 어려운 구조입니다.
pip install nunchaku
위 명령어가 실행되는 것처럼 보여도, 실제로는:
- 눈차쿠 백엔드 패키지가 정상 설치되지 않음
- ComfyUI는 custom_nodes 폴더의 UI만 읽음
- 실제 DiT Loader 기능은 작동 불가
결과적으로 이런 에러가 발생합니다:
ModuleNotFoundError: No module named 'nunchaku'
현재 시점에서 포터블 버전으로는 해결이 어렵습니다. (향후 개발자 업데이트로 개선될 수 있습니다)
해결 1단계: 로컬 파이썬 기반 ComfyUI 설치
포터블 버전 대신 Windows 정식 설치 파이썬으로 전환합니다.
검증된 환경:
- Python 3.12.7 (로컬 설치)
- pip 완전 지원
- 패키지 관리 제약 없음
로컬 파이썬은 패키지 관리에 제한이 없어, 눈차쿠를 정상적으로 설치할 수 있습니다.
핵심 원인 2: PyTorch 버전 불일치
로컬 파이썬으로 바꿔도 바로 해결되지 않는 경우가 있습니다. 가장 중요한 변수가 남아 있기 때문입니다.
🔥 설치한 PyTorch CUDA 버전과 Nunchaku 휠 파일이 정확히 일치해야 합니다
버전이 맞지 않으면:
- 설치는 완료되는 것처럼 보임
- ComfyUI가 눈차쿠를 로드하지 못함
- DiT Loader가 여전히 비활성 상태
해결 2단계: 정확한 휠 파일 선택
1. 현재 환경 확인 명령어
pip list | findstr torch
python --version

2. 검증된 성공 케이스
제 환경에서 확인된 버전 정보입니다:
torch 2.8.0+cu128
torchvision 0.23.0+cu128
torchaudio 2.8.0+cu128
Python 3.12
Windows 64bit
3. 다운로드한 Nunchaku 휠
위 환경에 맞는 휠 파일은 다음과 같습니다:
nunchaku-1.0.2+torch2.8-cp312-win_amd64.whl
4. 설치 명령어
GitHub에서 휠 파일을 다운로드한 후 실행합니다:
pip install nunchaku-1.0.2+torch2.8-cp312-win_amd64.whl
이 파일을 직접 설치하자 모든 문제가 해결되었습니다.
최종 결과: DiT Loader 정상 활성화
설치 완료 후 ComfyUI를 실행하면:
✅ 오류 없이 눈차쿠가 로드됨
✅ Nunchaku Qwen-Image DiT Loader 노드 등장
✅ SVDQ, Qwen-Image 등 모델 정상 작동

정리: 설치 실패의 2가지 결정적 원인
문제원인해결
| 문제 | 원인 | 해결 |
| DiT Loader 미등장 | 포터블/임베디드 파이썬의 제약 | 로컬 파이썬 설치 |
| 패키지 로드 실패 | PyTorch 버전 불일치 | 정확한 휠 파일 선택 |
※ 주의: 포터블 버전의 제약은 향후 개발자 업데이트로 개선될 수 있습니다.
체크리스트: 설치 전 필수 확인사항
☐ 현재 ComfyUI 버전 확인 (포터블 vs 로컬)
☐ 로컬 Python 3.12+ 설치 확인
☐ PyTorch CUDA 버전 확인 (pip list 명령어)
☐ GitHub에서 일치하는 Nunchaku 휠 다운로드
☐ 직접 휠 파일 설치 (pip install [파일명].whl)
☐ ComfyUI 재시작 후 DiT Loader 노드 확인
마무리
눈차쿠는 설치 UI만 보고 판단하면 안 됩니다. 백엔드 패키지가 PyTorch/CUDA 환경과 정확히 일치해야만 정상 작동합니다.
이 방법으로 문제가 해결되셨다면 댓글로 공유해주세요. 다른 환경에서의 해결 사례도 함께 업데이트하겠습니다.
발행일: 2025년 11월 14일
최종 수정: 2025년 11월 14일
검증 환경: Windows 11, Python 3.12.7, PyTorch 2.8.0+cu128
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