nunchaku Qwen-Image 導入してみた これは速い
なにやら、nunchaku版というのが速いらしい。
ここを参考にインストールしてみました。ありがとうございます。
やることは、
ホイールファイルから、パッケージをPCにインストール
ComfyUIに拡張ノードを追加
ワークフローを拾ってくる
モデルのダウンロード
こんな感じです。
うちの環境を見てみると、
Pythonは「3.12」、PyTorchは「2.8.0」なので、
ここから、「nunchaku-1.0.0+torch2.8-cp312-cp312-win_amd64.whl」を取ってきます。
で、それをインストール。（詳しくは上記リンクをたどってください。）
次に、ComfyUI Managerで、カスタムノード「ComfyUI-nunchaku」の追加。
ワークフローはここから。
モデルはここから。
lightningが入ったものもあるけど、まずは「svdq-int4_r32-qwen-image.safetensors」を。うちは4060なので、int4。
これでとりあえず動くはず。
Runしてみよう。
こいつが生成できれば成功。
さて、どれほどの速さか、いつもので色々やってみよう。
まずは、そのまま「Steps:20、CFG:2.5」で。
約１分。普通のQwen-Imageだと２分を超えてたので、半分くらい。
次は、CFGを1.0にしてみよう。
「Steps:20、CFG:1.0」で。
34秒か。さらに半分になった感じ。
Step数を減らしてみよう。
「Steps:15、CFG:1.0」で。
30秒を切った。絵はちょっとボヤっとしてるかな。
さらに減らしてみよう。
「Steps:10、CFG:1.0」で。
ほぼ20秒。速いな。
絵は、まだ書き込みの途中って感じだね。
同じSeed値で、ステップを30にしてみよう。
「Steps:30、CFG:1.0」
そんなに書き込みは増えなかった。顔も前の方がいいかも。
普通のQwen-Imageとnunchakuで、他にも色々やってみて、適当なサンプルで比較表を作ってみました。それぞれSeed値は異なります。参考に。
確かに速いね。
実際は今までdistillを使ってたから、その差はもっと縮まるんだけど。
それと色々やってみて気づいたことが。
CFG:2.5だと同じような絵ばかりでてくるけど、CFG:1.0にするとランダム要素が増えて、色々出てくるので楽しい。
プロンプトをしっかり書いて、思い通りの絵にしたいなら2.5がいいんだろうけど、適当なプロンプトでガチャを引いてみるなら1.0は面白い。そして、速い。
何枚かサンプルを貼ります。
まず、CFG:2.5から。
もう、これは一貫性が保ててるレベル？
次にCFG:1.0。
これが、20秒台でどんどん出てくる。楽しい。
気に入ったのが出れば、Step数増やして書き直したり、Editでポーズを変えてみたり、Wanで動画にしてみたり、色々できますね。
nunchakuの欠点は、LoRAがまだ使えないのと、ControlNetも安定しないらしいです。やってみてないけど。
Editには対応してます。これはまたやってみます。
Wan2.2に対応する計画もあるらしい。これは楽しみだわ。
では、また。
