nunchaku2 ComfyUI + Nunchaku 설치 실패? 이 방법으로 해결했습니다 (2025년 11월 기준) 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 이유ComfyUI에서 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 제한적입니다ComfyUI 포터블 .. 2025. 11. 14. 💡 Flux 모델을 10초 안에? '눈차크(Nunchaku)'로 AI 이미지 생성 속도 혁신하기 플럭스(Flux)는 디테일과 사실감을 극대화하는 최고의 AI 이미지 생성 모델 중 하나입니다. 하지만 속도는 늘 문제였습니다.그런데 등장한 Nunchaku(눈차크). MIT Han Lab에서 개발한 이 기술은 기존 플럭스보다 최대 5배 빠른 생성 속도, 그리고 낮은 VRAM 사용량을 자랑합니다.이 글에서는 Nunchaku를 설치하고, ComfyUI에서 Flux 모델과 함께 사용하는 법을 알려드립니다. 특히 낮은 사양의 GPU 사용자도 충분히 실전 투입이 가능하다는 것이 핵심입니다.1. Nunchaku란?개발: MIT Han Lab형태: 고속 추론 엔진 (ComfyUI 통합 버전 제공)기술: SVDQuant 기반 4bit 양자화공식 저장소: https://github.com/mit-han-lab/Comfy.. 2025. 5. 15. 이전 1 다음
