Nunchaku：Flux 生態的超級加速器 — 圖像生成的新紀元

回顧 AI 模型規模、精度壓縮與硬體資源的三維關係全解析、藉由「Look in my eyes! Baby, tell me why」認識AI生成工具 – II、Le Chat 是什麼？一款快速又多功能的 AI 助手、ComfyUI：視覺化工作流的藝術與效率

在當今快速發展的人工智慧領域，圖像生成技術已成為一個熱門話題。為了讓使用者能夠更流暢、更高效地進行創作，開發者們不斷推出優化的解決方案。由 MIT 號 LAB 推出的 Nunchaku 技術，正迅速成為 Flux 生態系統中的一大亮點。這項技術被譽為「超級加速器」，旨在透過尖端的量化方法，在不犧牲畫質的前提下，大幅提升圖像生成的效率。

核心技術：基於 SVDQuant 的高效能推理

Nunchaku 的核心是其獨特的 SVDQuant 量化技術。這項技術利用奇異值分解（Singular Value Decomposition, SVD）的原理，對神經網路模型進行壓縮和優化。其運作方式是將模型權重從原本的浮點數（如 FP16 或 BF16）量化為更小的數據格式（例如 4-bit 整數），這不僅能顯著減少模型檔案的大小，更能大幅降低對顯示卡記憶體的需求。

透過這種優化，Nunchaku 實現了令人驚嘆的效能提升。測試顯示，在生成相同品質的圖像時，Nunchaku 量化模型比默認的 Flux 模型快了約 四成，同時能讓記憶體佔用更低，解決了許多電腦硬體不足的用戶痛點。

Review

奇異值分解-svd

Nunchaku 的 SVDQuant 技術確實非常強大，要完全理解它的精髓，我們必須從最核心的數學原理——奇異值分解（Singular Value Decomposition, SVD）——開始。

我會將整個解釋分為四個部分：

1. 第一部分：SVD 的直觀理解 (回到根本)
2. 第二部分：SVD 如何實現壓縮 (為何得到中間矩陣可以壓縮)
3. 第三部分：SVDQuant 如何將 SVD 應用於神經網路
4. 第四部分：總結 Nunchaku 的優勢來源

第一部分：SVD 的直觀理解 (回到根本)

想像一下，你有一張非常複雜的圖片，裡面有山、有水、有雲。這張圖片是由數百萬個像素點組成的。

矩陣 (Matrix) 在這裡就可以看作是這張圖片的數位表示，每一個數字代表一個像素的顏色或亮度。一個複雜的神經網路層的權重 (weights)，就像一張充滿了複雜資訊的「圖片」。

奇異值分解 (SVD) 是一種強大的數學工具，它的核心思想是：任何一個複雜的矩陣 (或圖片)，都可以被拆解成三個更簡單、更有結構的矩陣相乘。

這個拆解的過程，就像是分析一道複雜的菜餚，告訴你：

1. 主要風味有哪些 (方向/特徵)
2. 每種風味佔了多大的比重 (重要性)
3. 這些風味是由哪些原始食材構成的 (原始成分)

在數學上，任何一個矩陣 A 都可以被分解為：

A=UΣVT

讓我們來認識這三個矩陣：

• A: 我們的原始矩陣，例如神經網路中的一個權重層。假設它的大小是 m×n。
• U: 稱為左奇異向量 (Left Singular Vectors)。你可以把它想像成一個「風味庫」或「模式庫」。它裡面的每一列都是一個標準化的特徵向量。大小為 m×m。
• Σ (Sigma): 這是最關鍵的部分，稱為奇異值矩陣 (Singular Values Matrix)。它是一個對角矩陣 (只有對角線上有值，其他地方都是 0)。這些對角線上的值被稱為「奇異值」，並且從大到小排列。
  • 這就是精髓所在！ 每個奇異值代表了對應的 U 和 V 中向量的「重要性」或「能量」。越大的奇異值，代表它所對應的特徵模式對原始矩陣 A 的貢獻越大。大小為 m×n。
• VT: 稱為右奇異向量 (Right Singular Vectors) 的轉置。你可以把它看作是「食譜」，告訴我們如何組合原始的輸入特徵來形成 U 中的那些「風味」。大小為 n×n。

總結第一部分：SVD 把一個複雜的矩陣，分解成了「特徵模式庫 (U)」、「模式重要性列表 (Σ)」和「特徵組合方法 (VT)」這三部分。

第二部分：SVD 如何實現壓縮 (為何得到中間矩陣可以壓縮)

現在我們知道了 SVD 的原理，壓縮的魔法就發生在 Σ 矩陣中。

因為 Σ 矩陣中的奇異值是從大到小排列的，這意味著：

• 前幾個大的奇異值：包含了矩陣 A 的絕大部分資訊和結構。它們是構成這張「圖片」或這個「權重層」的主幹。
• 後面很多小的奇異值：通常對應的是細節、噪聲，甚至是冗餘的資訊。它們對最終結果的影響微乎其微。

壓縮的核心思想就是：抓大放小。

我們可以進行一個稱為低秩近似 (Low-Rank Approximation) 的操作：

1. 原始狀態：我們需要儲存完整的 U, Σ, VT 才能完美重構出 A。
2. 壓縮操作：我們不儲存完整的矩陣，而是只保留 Σ 中前 k 個最大的奇異值，以及 U 和 VT 中對應的前 k 個向量。k 是一個遠小於原始維度的數字。

我們將會得到三個新的、更小的矩陣：

• Uk​: 只取 U 的前 k 列。
• Σk​: 只取 Σ 的前 k 個對角元素。
• VkT​: 只取 VT 的前 k 行。

現在，我們可以計算出一個近似的矩陣 A′：

A′≈Uk​Σk​VkT​

這個新的矩陣 A′ 和原始的 A 非常非常接近，因為我們保留了所有最重要的資訊。但儲存它所需要的空間卻大大減少了。

為什麼空間變小了？舉個例子：

• 假設原始權重矩陣 A 的大小是 1024×1024。儲存它需要 1024×1024≈105 萬個數字。
• 我們決定只保留最重要的前 k=64 個奇異值。
• 現在我們需要儲存的是：
  • Uk​ (大小 1024×64)
  • Σk​ (大小 64×64，但其實只有 64 個數字)
  • VkT​ (大小 64×1024)
• 總共需要儲存的數字數量是 (1024×64)+64+(64×1024)≈13 萬個數字。

看到了嗎？我們用 13 萬個數字，就近似重現了原本需要 105 萬個數字才能表達的資訊。這就是 SVD 壓縮的威力。我們不再儲存一個大的、完整的矩陣 A，而是儲存兩個細長的矩陣 (Uk​,VkT​) 和一個很小的對角矩陣 (Σk​)。

第三部分：SVDQuant 如何將 SVD 應用於神經網路

Nunchaku 的 SVDQuant 技術巧妙地將 SVD 壓縮和量化結合在一起，進行了雙重優化。

1. 第一重壓縮：SVD 低秩近似
   • SVDQuant 會分析神經網路模型（如 Stable Diffusion 中的 U-Net）的每一個權重層（通常是線性層或卷積層）。
   • 它對這些權重矩陣進行 SVD 分解。
   • 然後，它會執行我們上面所說的低秩近似，用兩個更小的矩陣 (Uk​Σk​ 和 VkT​) 來取代原本那個巨大的權重矩陣。這一步直接減少了模型的參數總量。
2. 第二重壓縮：量化 (Quantization)
   • 在完成 SVD 之後，新的小矩陣 (Uk​Σk​,VkT​) 中的數字仍然是高精度的浮點數（如 FP16，佔用 16 bits）。
   • 量化這一步就是將這些高精度的浮點數，轉換成低精度的數據格式，例如 4-bit 整數。
   • 一個 16-bit 的浮點數可以表示 65536 個不同的值，而一個 4-bit 的整數只能表示 16 個值。這是一個巨大的信息壓縮。SVDQuant 會用智能的算法，找到最佳的映射方式，使得這種精度損失對最終圖像生成質量的影響降到最低。

所以，SVDQuant 的完整流程是：

原始大權重 (FP16) → [SVD分解] → 保留最重要的部分，變成兩個小矩陣 (FP16) → [量化] → 兩個小矩陣 (4-bit Int)

這是一個雙贏的局面：

• SVD 減少了需要儲存和計算的數字的數量。
• 量化 減少了每個數字本身佔用的空間。

更多細節 ：

1. 量化的挑戰：「異常值」(Outliers)

• AI 模型在做計算時，大部分的數值都在一個很小的範圍內，但總有幾個「異常值」會特別大 。
• 如果直接把所有數值都壓縮到 4-bit（只能表示 16 個值），這些巨大的異常值會嚴重影響整體精度，導致生成的圖片品質大幅下降 。這就像在一群普通人中安插了幾個巨人，如果要用同一把尺去量，勢必會不準確。

2. SVDQuant 的核心妙計：拆分處理，而不是硬壓 SVDQuant 不像傳統方法那樣試圖把所有數值「一視同仁」地壓縮，而是用了一個聰明的「拆分」策略 ：

• 第一步：轉移問題：它先把計算中不斷變化的「激活值」（Activation）裡的異常值，「轉移」到固定不變的「權重」（Weight）上 。
• 第二步：SVD 分解：接著，它使用奇異值分解 (SVD) 這個數學工具，把包含了異常值的權重矩陣，拆成兩個部分 ：
  • 精華部分 (低秩分支)：用一個小但高精度的 16-bit 矩陣來專門處理和儲存那些巨大的「異常值」 。
  • 常規部分 (殘差分支)：剩下的那些數值範圍比較正常的「常規值」，就可以很輕鬆且精確地被量化成 4-bit 。

3. 最終成果：高效能且高品質

• 透過這種「精華」和「常規」分開處理的方式，SVDQuant 成功地將模型壓縮到了 4-bit，同時又幾乎不損失圖像品質 。
• 一個名為 Nunchaku 的專用推理引擎，它可以高效地執行這種雙分支結構的模型，實現了比傳統量化方法快 3 倍，記憶體佔用減少 3.5 倍的驚人效能提升 。

SVD 透過「權重分配」的方式，自動幫你找出矩陣中最重要的資訊，並將其獨立出來，從而實現了「低秩分支」。

SVD 的核心原理

任何一個矩陣 A（例如，一個模型的權重矩陣）都可以被奇異值分解為三個矩陣的乘積：

A=UΣVT

這裡的關鍵是 Σ（Sigma） 矩陣，它是一個對角線矩陣，上面排列著一組奇異值（Singular Values）。

這組奇異值具有兩個重要的特性：

1. 它們都是非負數。
2. 它們按照從大到小的順序排列。

如何實現「低秩分支」

奇異值的大小，代表了對應的資訊在原始矩陣中的重要程度。

• 越大的奇異值，代表它所對應的資訊（由 U 和 VT 中的向量定義）對原始矩陣的貢獻越大，這部分通常包含了最核心的特徵和異常值（Outliers）。
• 越小的奇異值，則代表它們所對應的資訊貢獻越小，這部分通常是細節或噪音。

SVDQuant 利用這個特性，將奇異值分解的結果「截斷」成兩部分：

1. 高精度、低秩的分支（Low-Rank Branch）：
   • 它們只保留一小部分（比如前 4 個或 8 個）最大的奇異值及其對應的 U 和 VT 向量。
   • 透過這個「子集」，可以重建出一個新的矩陣，這個矩陣雖然秩很低（因此叫「低秩」），但它能以極高的準確度來逼近原始矩陣中最重要的資訊。這就是「低秩近似」的核心。
   • SVDQuant 讓這部分分支以較高的精度（如 16 位元）來運算，確保重要資訊不被量化所破壞。
2. 低位元、可量化的殘差部分（Residual）：
   • 原始矩陣中剩餘的部分（也就是那些較小的奇異值所代表的資訊），由於不包含關鍵的異常值，因此可以安全地進行極端量化（如 4 位元）。

這種方法之所以有效，是因為 SVD 提供了數學上最佳的低秩近似（由 Eckart–Young–Mirsky 定理證明）。它保證了在給定秩數下，用截斷的 SVD 重建的矩陣，與原始矩陣的誤差是最小的。

因此，SVD 的工作機制就像一個「智能篩選器」，它自動把複雜的權重矩陣分解成「重要的」和「不重要的」兩個部分，讓 SVDQuant 可以針對性地進行優化，既保留了關鍵的精度，又達到了大幅壓縮的目的。

後訓練（Post-Training）

後訓練量化是一種模型優化策略。它的內涵是：

• 時間點： 量化這個步驟是在模型已經完成訓練之後才進行。
• 優勢： 由於不需要修改或重新訓練模型架構，所以整個過程非常快速和簡單。你只需要一個預先訓練好的大模型，然後對其進行量化處理即可。
• 對比： 這與「訓練中量化」（Quantization-Aware Training, QAT）不同。訓練中量化是在模型訓練時就將量化過程考慮進去，通常可以獲得更好的精度，但需要更長的訓練時間和更複雜的流程。

簡單來說，「後訓練」就是一種高效、快速，針對「已訓練」模型進行優化的方法。 SVDQuant 屬於這種範疇，讓使用者可以輕鬆地將大型模型壓縮並部署在資源有限的設備上。

總結一句話：

SVDQuant 技術如何巧妙地利用 SVD 分解，將模型中影響精度的「異常值」分離出來用高精度處理，而將其餘大部分數值壓縮成 4-bit，最終在大幅提升速度、降低記憶體佔用的同時，保持了高品質的圖像生成效果。

第四部分：總結 Nunchaku 的優勢來源

現在我們可以完整地理解 Nunchaku 為何能實現「速度快四成，記憶體佔用更低」了。

1. 顯著減少模型大小和記憶體需求：
   • 經過 SVD + Quantization 雙重壓縮後，模型檔案變得極小。原本可能 2GB 的模型，可以被壓縮到幾百 MB。
   • 當模型被載入到顯示卡時，它佔用的 VRAM（顯示卡記憶體）也隨之大幅降低。這就是解決「硬體不足用戶痛點」的關鍵。
2. 大幅提升生成速度：
   • 更少的計算量：原本需要進行一次大的矩陣乘法運算，現在變成了兩次小的矩陣乘法。對於特定的硬體架構，這種方式的計算效率更高。
   • 更快的記憶體存取：模型更小，意味著 GPU 在計算時需要從 VRAM 中讀寫的數據量也更少，減少了記憶體帶寬的瓶頸。
   • 更快的整數運算：現代 GPU（特別是 NVIDIA 的 Tensor Cores）對低精度整數（如 INT8, INT4）的運算速度遠超浮點數運算。SVDQuant 將模型的主要部分都變成了 4-bit 整數，可以直接利用這種硬體加速，這是速度提升約 40% 的一個核心原因。

總而言之，Nunchaku 的 SVDQuant 技術並不是簡單地降低精度，而是一種基於深刻數學原理的、結構化的模型重構。它首先透過 SVD 剝離掉模型權重中的冗餘資訊（好比修剪樹木的枯枝），然後再對保留下來的精華部分進行高效的數據編碼（好比將修好的樹木打包壓縮），最終實現了在幾乎不犧牲質量的同時，大幅提升模型運行效率的驚人效果。

豐富的生態兼容性與工作流應用

Nunchaku 的強大之處不僅在於速度和效率，更在於其卓越的兼容性。它完美融入 Flux 的各種功能生態，支援多樣化的工作流，為使用者提供無縫的創作體驗：

• 多模型支援：Nunchaku 能夠搭配市面上幾乎所有 Flux Lora 模型，例如人物肖像 Lora，甚至與 Turbo Laura 模型結合，將採樣步數從 20 步降至 8 步，使圖像生成時間大幅縮短。
• ControlNet 協作：對於需要精準控制圖像構圖的用戶，Nunchaku 也能與 ControlNet 完美協同工作，例如使用 Daps Laura 或 Union ControlNet 2.0 進行深度或姿勢參考。
• 人臉一致性：Nunchaku 也支援 Pulid 技術，這使得在多張圖像中保持人臉的一致性成為可能，對於需要生成角色系列圖像的創作者來說極為實用。
• 圖像編輯功能：該技術還能配合 Flux field 模型的重繪與移除功能，讓使用者可以輕鬆地修改或移除圖像中的特定內容。
• 風格參考：Nunchaku 也可以與 RefX 模型結合，讓生成出的圖像能夠參考輸入圖片的風格，為創作帶來更多可能性。

參數設定與效能優化

Nunchaku 多項關鍵設定，用戶可以根據自己的硬體條件進行最佳化：

• 緩存閾值（Cache Threshold）：透過緩存部分計算結果，進一步提升速度。
• 注意力實現方式（Attention Implementation）：提供了 NCH FP16 和 Flash Attention 2 兩種選項。NCH FP16 兼容性佳，而 Flash Attention 2 則專為 NVIDIA RTX 30 系列以上顯示卡優化，能更有效地利用記憶體。
• CPU Offload：當顯示卡記憶體不足時，可以將部分模型權重轉移到電腦記憶體，以避免當機，但代價是速度會稍有下降。

總而言之，Nunchaku 的出現代表了 AI 圖像生成技術在效率與性能上的重大突破。它不僅透過創新的量化技術解決了硬體門檻問題，更透過其廣泛的兼容性，完美地融入並加速了 Flux 生態系統中的各種創意工作流，為所有創作者開啟了一個更快速、更流暢的創作新紀元。

一些經Nunchaku技術優化後的模型

這兩個模型都是 Nunchaku 團隊使用其核心的 SVDQuant 技術進行優化後的 AI 繪圖模型，目的是讓它們變得更快、更省 VRAM。

它們最根本的差別在於它們所基於的**「原始模型」**不同。一個是基於 FLUX.1，另一個是基於 Qwen-Image。

這就像兩輛不同品牌的頂級跑車（例如法拉利和藍寶堅尼），都被同一家頂級改裝廠（Nunchaku）進行了極致的性能改裝。雖然改裝技術相同，但它們的基礎設計、特性和擅長的領域不同。

以下是它們的詳細差別：

Nunchaku FLUX.1-dev

• 基礎模型: FLUX.1 [dev]
  • 這是一個由 Black Forest Labs 發布的研究預覽版模型。
  • FLUX.1 是一個架構非常新穎、強大的文生圖模型，以其極高的效率和出色的提示詞理解能力而聞名。相較於傳統的 Stable Diffusion (U-Net 架構)，它在同樣的步數下能更快地生成高品質圖像。
• Nunchaku 的作用:
  • 將原本就很快的 FLUX.1 模型透過 SVDQuant 技術進行 4-bit 量化。
  • 結果是極致的速度。在 Reddit 和其他社群中，用戶反饋使用 Nunchaku 版本的 FLUX 模型，在 RTX 3090/4090 這樣的顯卡上，生成一張 1024 解析度的圖片只需要 5 秒左右，速度非常驚人。
• 優勢:
  • 速度王者：目前在開源社群中，幾乎是最快的文生圖方案之一。
  • 遵循提示詞能力強：繼承了 FLUX.1 對複雜句子的深刻理解能力。
• 限制:
  • 非商業授權：由於其基礎模型 FLUX.1 [dev] 是非商業授權，所以這個版本不能用於商業目的。
  • “dev” 標籤意味著它是一個開發者預覽版，可能不是最終的穩定版本。

Nunchaku Qwen-Image

• 基礎模型: Qwen-Image (通義千問-圖像)
  • 這是由阿里巴巴團隊開發的文生圖模型，是其龐大的「通義千問」模型家族的一員。
  • Qwen-Image 最近備受矚目，因為它在一個關鍵領域表現得非常出色：在圖像中生成準確、清晰的文字。無論是英文還是中文，它都能很好地將文字融入海報、標誌等設計中。
• Nunchaku 的作用:
  • 同樣是使用 SVDQuant 技術對其進行 4-bit 量化，大幅提升運行效率。
  • 讓這個功能強大的模型也能在消費級顯卡上順暢運行。
• 優勢:
  • 文字渲染能力頂尖：在生成的圖片中寫字（例如製作海報、梗圖）是它的拿手好戲，效果遠超許多其他模型。
  • 雙語能力強：對中文和英文的理解都非常到位。
  • 商業友好：基礎模型 Qwen-Image 使用的是 Apache 2.0 授權，這意味著 Nunchaku 的這個版本可以用於商業用途。
• 限制:
  • 雖然也很快，但在純粹的圖片生成速度上，可能略遜於以速度為主要賣點的 Nunchaku-FLUX。

總結與如何選擇

特性	Nunchaku FLUX.1-dev	Nunchaku Qwen-Image
基礎模型	FLUX.1 [dev] (Black Forest Labs)	Qwen-Image (阿里巴巴)
核心優勢	極致的生成速度、強大的提示詞理解能力	頂尖的圖像內文字渲染能力、出色的中英雙語支持
主要用途	追求最高效率的快速出圖、複雜概念的圖像化	製作海報、廣告、梗圖等需要在圖中加字的場景
授權	非商業授權	商業友好 (Apache 2.0)
狀態	開發者預覽版	相對穩定的版本

在 ComfyUI 上

*以上文章部份為AI產生內容，無商業用途。