QWen-Image：Nunchaku已上线！快速出图，细节保留，平民配置也能跑~哼哼哈嘿，快使用双截棍！

QWen Image：Nunchaku已上线！快速出图，细节保留，平民配置也能跑 哼哼哈嘿，快使用双截棍！ QWen Image：Nunchaku已上线！快速出图，细节保留，平民配置也能跑 哼哼哈嘿，快使用双截棍！ Modified November 2, 2025 Code block Plain Text 古风手绘，插画风格，水彩，阳光，光影，古风庭院场景，红墙灰瓦屋顶上，一白一黑两只猫在屋顶上，上方巨大古树满是暖金色透光树叶，光影斑驳洒落，油画质感国风插画，暖色调营造宁静浪漫氛围，小猫发光美学，光影错落，古风唯美 Code block Plain Text 古风水粉插画，磨砂肌理绘画与岩彩艺术形式，从俯瞰视角展示春日的奇幻场景。深绿与淡绿构成的色调中，花枝精致繁复且色彩饱和，水潭里的花瓣晶莹透亮并泛着光泽。抽象写意的风格下笔触感强烈，呈现出浸润、流变和朦胧的效果，深色背景上的适度空白区域，水中的鱼儿摇摆。 Code block Plain Text 极简主义，新中式风格立体图形设计，纯色系干净背景，先锋艺术，大胆配色，禅意构图，干净画面，带有艳丽元素碎片的照片，撞色效果 ，层叠艺术，重新组合，扫描的树叶纹理，山水瀑布，渔舟唱晚元素，模糊亭台楼阁符号。雅致唯美，梦幻国风，高级审美。荧光粒子发光。图表雾。海报设计，“年中盛典 618 购物节”金色立体标题，3层金属材质，环绕粒子星光特效。下方环绕红色金边的丝带，丝带内容是“全场满300减50”，文字采用渐变金色描边。 Code block Plain Text 真实摄影，中国美女，留着复古lob头，穿着一件淡黄色的针织连衣裙，搭配一条黑色皮质腰带，她坐在复古咖啡馆的窗边，一只手托腮，另一只手轻轻握着咖啡杯的把手，眼神专注地看着窗外街景。画面以咖啡馆内部复古的装饰和窗外人来人往的街景为背景，采用框架构图，透过窗户取景，暖黄色的灯光与窗外冷色调的街景形成对比，凸显出女生的优雅与文艺，情绪写真 四、总结 Nunchaku是一个超强的量化模型，不仅大幅降低了运行显存的要求，还可以通过步数调节来加快生图速度，同时 保证了 画质。缺点是本地安装存在一定的技术门槛。并且， 目前Nunchaku暂时还不支持lora的加载 ，需要等待版本更新。 所以，如果本地实在装不上，并且想要使用Qwen image的Lora，我们也可以使用线上平台Runninghub来体验Qwen image极速生图。 没有最快，只有更快？阿里Qwen Image进入3秒出图新纪元！SOTA开源模型，一键生成中文艺术字体！ Qwen image极速生图工作流 : https://www.runninghub.cn/post/1956766238192099329/?inviteCode=rh v1150 接下来Nunchaku的更新计划还有Qwen image edit和Wan2.2！我们可以在他们项目的github页面把小星星点亮，给他们加加油。大家一起期待新模型的发布！ 以上就是今天的全部内容，感谢你的观看。 如果觉得对你有帮助的话，请 随手帮我点个赞、在看、转发三连吧 ！ 我是黄彬，一个陪你玩转AI新工具的探索者。我们下期再见！ 工作流&模型获取 公众号对话框回复：250826 推荐阅读 • Nano Banana 模型竞技场称王，神秘"香蕉"帮你一键生成爆火超逼真手办，P图不存在了？ • 我用8G显卡跑满血Qwen image，18秒生成一张图，一天2000张！（内有详细攻略） • 没有最快，只有更快？阿里Qwen Image进入3秒出图新纪元！SOTA开源模型，一键生成中文艺术字体！ • Qwen image 新出加速Lora，15秒极速生成图片！生态圈逐渐完善，开始进入生产力阶段 • OpenAI GPT OSS 本地部署保姆级教程！普通人也能轻松玩转！ • 阿里开源图片生成模型Qwen image，中英文宣传海报/PPT/文案直出，文字类图像大模型天花板！ • 炸裂！Wan2.2史诗更新，开源视频模型GPT时刻到来，最强开源AI视频模型入门级讲解，包你有用 • 你对豆包的强大一无所知！复刻爆款动态卡通小人合影手把手教学 没有最快，只有更快？阿里Qwen Image进入3秒出图新纪元！SOTA开源模型，一键生成中文艺术字体！ Nano Banana 模型竞技场称王，神秘"香蕉"帮你一键生成爆火超逼真手办，P图不存在了？ 我用8G显卡跑满血Qwen image，18秒生成一张图，一天2000张！（内有详细攻略） 没有最快，只有更快？阿里Qwen Image进入3秒出图新纪元！SOTA开源模型，一键生成中文艺术字体！ Qwen image 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Image进入3秒出图新纪元！SOTA开源模型，一键生成中文艺术字体！ 但也提到了，量化其实是一种有损压缩，以牺牲质量为代价，换来更低的资源占用。所以使用GGUF是一种本地配置不足时，以保证正常运行为前提，放弃更高精度图像的妥协之举。 没有最快，只有更快？阿里Qwen Image进入3秒出图新纪元！SOTA开源模型，一键生成中文艺术字体！ Nunchaku 虽然也是一款 量化模型。但它通过独特的SVDQuant 技术，除了能显著降低内存占用和推理延迟外，还能确保图片生成时的高质量 。因此，对于大多数配置一般的人来说（譬如我……） 使用双截棍是比GGUF更好的选择。 一、Nunchaku 介绍 Nunchaku 是一款面向低比特神经网络的高性能推理引擎。其实现了 SVDQuant，一种针对 4 bit 权重和激活的后训练量化技术，能很好地保持视觉质量。 上图可以看出，4组图片中，不论是图片结构还是图像细节，首尾两张图片相似度是最高的。第一张图片是FLUX Dev BF16版本，占用了22.7G显存； 而 第四张图片是FLUX 双截棍版本，仅占用6.5G显存。虽然 Nunchaku 大幅降低了显存占用（仅为BF16的28%），但质量损失最小。 所以，这就不难理解，为什么双截棍在国内外都会受到大家的追捧。 同时， Nunchaku 的作者团 队也都是咱们中国人， 群友都热情的称呼他们为"棍哥" 。目前他们也在招募技术大佬加入开发团队，感兴趣的可以联系他们。 和GGUF模型一样，所 有的量化工作都是针 对对应的大模型来进行，特别是 Nunchaku 采用了特有的技术，所以花费的时间会更长，难度也更大。目前已经发布的 Nunchaku 主要模型有： • nunchaku flux.1 depth dev • nunchaku flux.1 fill dev • nunchaku flux.1 canny dev • nunchaku flux.1 schnell • Nunchaku flux.1 dev • nunchaku shuttle jaguar • Nunchaku flux.1 krea dev • Nunchaku flux.1 kontext dev • Nunchaku qwen image 二、模型本地安装与使用 Nunchaku Qwen image模型 其实在8月15日就发布了，但ComfyUI的官方在前天刚完成适配支持。推荐环境：ComfyUI升级到最新版，到文末网盘可以下载对应模型和工作流使用。 本次发布的 Nunchaku Qw en image模型一共有4个版本： 其中 fp4版本对应50系列显卡 ， 50系之前显卡选用int4版本 。每个版本又分为两种：r128和r32，r128精度比r32更高一些，模型大小也更大一点，大家可以根据自己情况自行选择。可以看下官方的对比测试： 整体来说， r128效果略好于r32 ， 由于模型大小相差也不多（1G左右），如果能正常运行r128的，推荐就直接使用r128了。如果电脑运行r128有些吃力，生图较慢，也可以换成r32。 下载模型后， 放置在 ComfyUI/models/diffusion models目录。 同时 我们需 要到下面的github网站下载安装 双截棍专属节点， ，节点安装方法可以查看： 我用8G显卡跑满血Qwen image，18秒生成一张图，一天2000张！（内有详细攻略） 我用8G显卡跑满血Qwen image，18秒生成一张图，一天2000张！（内有详细攻略） Nunchaku qwen image模型： https://huggingface.co/nunchaku tech/nunchaku qwen image Nunchaku 节点： https://github.com/nunchaku tech/nunchaku.git 节点安装后，还需要安 装一个轮子文件nu nchaku才能正常使用，这也是难倒很多朋友的地方，很多同学就是因为这个放弃了使用双截棍。不用担心，黄老师一步一步带你搞定 。 首先，启动你的comfyui，在运行命令行窗口找到下面的提示： 运行后很快就会显示这两段信息，但每个人的不一定相同，它代表你 comfyui 的pytorch 版本和Python 版本，我的是2.7.0和3.11，先记下来。 然后，打开这个网站（需要网络环境）：https://github.com/nunchaku tech/nunchaku/releases/tag/v1.0.0dev20250823 找 到和comfyui版本对应的轮子文 件(扩展名whl)，可以看到torch2.7 cp311这个就对应我的版本，同时后面的win就代表windows系统，把这个文件下载下来，放到comfyui的目录里。 接着，在comfyui目录下面找到 python.exe的路径，记录下来，例如我的是： D:\ComfyUI\python\python.exe，在上面放whl文件的目录新建一个文本文件，在里面输入命令： “D:\ComfyUI\python\python.exe” m pip install nunchaku 1.0.0.dev20250823+torch2.7 cp311 cp311 win amd64.whl 前面路径记 得改成你自己的python.exe 路径，后面的轮子文件换成下载下来的对应版本文件名，然后把这个文本文件的扩展名txt改为bat，双击运行。等待一段时间后，就安装好了。这时候运行comfyui后，就能正常使用nanchaku了。 运行comfyui后，点击菜单栏的comfyui图标，选择浏览模板： 在左边自定义节点中就能找到nunchaku，然后选择里面的nunchaku Qwen image，就能加载使用双截棍版Qwen工作流了。 工作流结构非常 简单，和qwen image普通工作流的唯一区别就是unet加载器改为了Nunchaku专用的Dit加载器。 生成图片试试，首次加载模型生图用了100秒，后续就基本上70秒左右一张图。下方有官方说明，把cfg设置为1，可以加快生图速度，但会牺牲一致性，步数设置为10也足够了。 锁定种子数， 先测试步数降为10，再测试把cfg降为1。可以看到都能生成图片，但cfg降为1后，虽然生成时间只用 了27秒，但整体画面发灰，细节丢失的厉害。而步数降为10步后，图片差异不是太大，细节损失不多，时间也从80秒缩短到了44秒。所以在测试跑图时可以用10步先跑，等到画面效果满意了，再锁定种子，把步数增加到20。 三、在线体验与测试 我也把工作流放到了Runninghub，通过链接就可以直接在线使用。 Nunchaku Qwen image 生图工作流： https://www.runninghub.cn/post/1960003368511025153/?inviteCode=rh v1150 Runninghub是 一个Comfyui在线工作流应用 平台，里面有大量的使用邀请码： rh v1150 注册绑定，你我都可以得1000积分，我也可以测试发布更多工作流给大家使用。 测试几张样图：