Prérequis matériels et logiciels

Pour faire fonctionner Nunchaku FLUX.1-dev, votre système doit répondre à certaines exigences. Côté GPU, une carte NVIDIA avec au moins 16 Go de VRAM est le minimum requis, 24 Go étant recommandé pour des performances optimales. Les cartes AMD, les puces graphiques intégrées et les processeurs Apple Silicon ne sont actuellement pas supportés.

Vérifiez votre configuration sous Windows via dxdiag (touche Win+R), ou sous Linux avec la commande nvidia-smi.

Côté logiciel, installez les composants suivants :

• Python 3.10+ : téléchargez depuis python.org, en cochant "Add Python to PATH" lors de l'installation
• Git : récupérez-le sur git-scm.com
• PyTorch : installez la version compatible avec votre CUDA :

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

• huggingface-cli : pour télécharger les modèles

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

Installation de ComfyUI et du plugin Nunchaku

Deux approches sont possibles. La méthode recommandée utilise Comfy-CLI pour une installation automatisée :

pip install comfy-cli
comfy install
comfy node-manager install ComfyUI-nunchaku

Alternativement, une installation manuelle offre plus de contrôle :

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt

cd custom_nodes
git clone https://github.com/mit-han-lab/ComfyUI-nunchaku nunchaku_engine
cd nunchaku_engine
pip install -r requirements.txt

Récupération des modèles

Créez d'abord l'arborescence de dossiers nécessaire :

cd ComfyUI
mkdir -p models/encoders models/decoder models/diffusion models/adapters

Encodeurs de texte

FLUX nécessite deux modèles d'encodage de texte pour comprendre les descriptions :

hf download comfyanonymous/flux_text_encoders clip_l.safetensors --local-dir models/encoders
hf download comfyananonymous/flux_text_encoders t5xxl_fp16.safetensors --local-dir models/encoders

Décodeur VAE

Le VAE convertit les tenseurs générés en images visibles :

hf download black-forest-labs/FLUX.1-schnell ae.safetensors --local-dir models/decoder

Modèle principal Nunchaku FLUX.1-dev

Choisissez la version selon votre matériel :

Exemples de téléchargement :

# Version INT4 pour RTX 30/40
hf download nunchaku-tech/nunchaku-flux.1-dev svdq-int4_r32-flux.1-dev.safetensors --local-dir models/diffusion

# Version FP4 pour RTX 50
hf download nunchaku-tech/nunchaku-flux.1-dev svdq-fp4_r32-flux.1-dev.safetensors --local-dir models/diffusion

Structure finale attendue

ComfyUI/
└── models/
    ├── encoders/
    │   ├── clip_l.safetensors
    │   └── t5xxl_fp16.safetensors
    ├── decoder/
    │   └── ae.safetensors
    ├── diffusion/
    │   └── svdq-int4_r32-flux.1-dev.safetensors
    └── adapters/
        └── (LoRA optionnels)

Configuration et lancement

Copiez les workflows d'exemple fournis avec le plugin :

mkdir -p user/default/example_workflows
cp custom_nodes/nunchaku_engine/example_workflows/* user/default/example_workflows/

Démarrez le serveur ComfyUI :

python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188

Accédez à l'interface via http://127.0.0.1:8188 dans votre navigateur.

Génération de votre première image

Chargez le workflow nunchaku-flux.1-dev.json via le bouton "Load" de l'interface. Localisez le nœud "Positive Prompt" et saisissez votre description en anglais. Quelques exemples effectifs :

• A serene mountain landscape at golden hour, photorealistic, 8K
• Portrait of an elderly fisherman, detailed wrinkles, cinematic lighting
• Futuristic cityscape with flying vehicles, cyberpunk aesthetic, neon

Paramètres clés à ajuster :

• Steps : 20-30 pour des résultats standard, jusqu'à 50 pour plus de finesse
• Résolution : commencez à 512×512, montez à 1024×1024 si la VRAM le permet
• LoRA Strength : 0.5-0.8 généralement optimal
• Sampler : euler_ancestral ou dpmpp_2m recommandés

Cliquez sur "Queue Prompt" pour lancer la génération. Le premier appel est plus lent car il charge les modèles en mémoire.

Optimisations avancées

Ingénierie des prompts

Utilisez la pondération pour emphasiser certains éléments :

(ancient temple:1.3), misty forest, (sunlight rays:0.7)

Les prompts négatifs filtrent les éléments indésirables :

blurry, lowres, artifacts, deformed hands, watermark

Utilisation de LoRA

Les LoRA appliquent des styles spécifiques. Placez les fichiers .safetensors dans models/adapters/, puis chargez-les via le nœud LoRA Loader. Ajustez l'intensité à partir de 0.3 et augmentez progressivement.

Résolution des problèmes courants

Erreur "Out of Memory" : réduisez la résolution, passez au modèle INT4, diminuez le batch size.

Génération lente : activez le LoRA FLUX.1-Turbo-Alpha, réduisez les steps à 20 minimum.

Qualité insuffisante : augmentez les steps (30-50), enrichissez le prompt, vérifiez l'intégrité des fichiers modèle.

Nœuds manquants : utilisez ComfyUI-Manager pour installer les dépendances manquantes.