HunyuanImage 3.0 (80B)을 단일 12~24GB GPU에서 ComfyUI에 네이티브로 구동: 텍스트-이미지, 편집 및 스타일

저는 Tencent의 HunyuanImage 3.0, 즉 80B 혼합 전문가(mixture-of-experts) 이미지 모델(단계당 13B 활성화)에 대한 ComfyUI 네이티브 지원 작업을 진행해 왔습니다. 이것은 Tencent 파이프라인을 감싼 것이 아닙니다. 일반 KSampler와 일반 VAE Decode, 그리고 ComfyUI 자체의 메모리 관리를 사용하며, 시스템 RAM에서 전문가(experts)를 스트리밍하여 모델이 단일 소비자 GPU에 들어갈 수 있도록 합니다.

갤러리에 있는 것들 (모두 Instruct-Distil, 8단계): 4비트 대 int8, 동일한 프롬프트와 시드. 시간은 RTX 3090에서 전체 생성 시간을 나타냅니다. 4비트 가중치로 이미지 편집을 수행했습니다. 지침(instruction)은 각 이미지 상단에 있습니다. 4비트 가중치로 스타일 변환을 수행했습니다: 두 개의 입력 이미지, 사진과 스타일 레퍼런스입니다. 이들은 더 큰 실행에서 가져온 것입니다: 60개의 프롬프트 × 2가지 형식, 60개의 편집 및 14가지 스타일, 각각 하나의 시드, 재시도 없음.

대부분의 편집이 작동했지만 일부는 그렇지 않았습니다 (거의 보이지 않는 눈, 제거하지 못한 로고, 계속 낮으로 남아있는 '밤으로 만들기'). 텍스트-이미지 프롬프트는 X에서 인기 있는 프롬프트 게시물에서 가져왔습니다.

얻을 수 있는 것:

• 세 가지 모델: Instruct-Distil (8단계, 시작할 모델), Instruct (50단계) 및 기본 텍스트-이미지.
• 이미지 편집 및 최대 3개의 입력 이미지를 사용한 다중 이미지 융합(이것이 스타일 변환 방식입니다).
• 선택적 프롬프트 재작성: 모델이 먼저 프롬프트를 확장합니다 (느림, 토큰당 약 1초).
• 선택적 Spectrum 속도 향상: 50단계 모델의 경우 약 3.4배 더 빠릅니다.

준비된 가중치: 4비트 W4A8(44 GB), int8(76 GB) 및 bf16(150 GB, 주로 비교용).

각 모델 및 작업에 대한 예제 워크플로우:

• pip install 할 필요 없음.

속도 (Instruct-Distil, 약 1메가픽셀):

• GPU 4비트 W4A8 int8 RTX 4090: ~22–26초 / ~47–49초
• RTX 3090: ~29초 / ~54초

또한 VRAM이 16GB 또는 12GB인 경우에도 작동합니다 (~4090에서 제한된 경우 이미지당 약 30초 및 약 32초).

필요한 것:

• 12GB 이상의 NVIDIA GPU.
• 많은 시스템 RAM: ComfyUI는 4비트 파일을 로드했을 때 약 50GB를 사용했습니다. 이것이 진정한 요구 사항인데, 전문가들이 RAM에 존재하며 매 단계 PCIe를 통해 스트리밍되기 때문입니다.

최근 ComfyUI (2026년 9월 말 또는 그 이후) Links Nodes: https://github.com/PedroMarinhoDev/ComfyUI-HunyuanImage3 Weights: Instruct-Distil · Instruct · Base 모든 모델, 형식 및 Spectrum 설정을 나란히 확인하세요: https://pedromarinhodev.github.io/ComfyUI-HunyuanImage3/ 질문에 답변드리겠습니다. 만약 작동하지 않는 부분이 있다면, GitHub에서 트레이스백(traceback)과 함께 이슈를 열어주세요. 제출자 /u/LatentSpacer [링크] [댓글]