Nunchaku Windows 无需预编译直接下载whl文件与安装教程（Torch 2.7 / 2.8）
关键词：Nunchaku Windows、nunchaku whl 下载、Torch 2.7 CUDA 12.8、Torch 2.8 CUDA 12.8、Python 3.11 3.12 3.13、Z-image、nunchaku-1.1.0+torch2.7-cp311-cp311-win_amd64.whl、
nunchaku-1.1.0+torch2.7-cp312-cp312-win_amd64.whl、
nunchaku-1.1.0+torch2.7-cp313-cp313-win_amd64.whl、nunchaku-1.1.0+torch2.8-cp311-cp311-win_amd64.whl、
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nunchaku-1.1.0+torch2.8-cp313-cp313-win_amd64.whl
前段时间在本地折腾Nunchaku的 Windows 环境，踩了不少坑，尤其是CUDA + Torch + Python 版本对不齐的问题。
后来整理了一份已编译好的 Windows x64 Wheel 包，直接安装即可用，省去了本地编译的时间成本，下面把完整信息记录下来，方便后续查阅。
一、包含的 Wheel 文件列表和下载地址
https://pan.quark.cn/s/aa2feef45dd9
本次整理的文件如下（按 Torch / Python 版本区分）：
nunchaku-1.1.0+torch2.7-cp311-cp311-win_amd64.whl nunchaku-1.1.0+torch2.7-cp312-cp312-win_amd64.whl nunchaku-1.1.0+torch2.7-cp313-cp313-win_amd64.whl nunchaku-1.1.0+torch2.8-cp311-cp311-win_amd64.whl nunchaku-1.1.0+torch2.8-cp312-cp312-win_amd64.whl nunchaku-1.1.0+torch2.8-cp313-cp313-win_amd64.whl二、Nunchaku Windows 预编译 Wheel 说明
本资源提供的是Nunchaku 的 Windows 预编译二进制文件（.whl），具备以下特点：
- 已开启Z-image支持
- 仅针对Windows x64
- 编译环境基于CUDA 12.8
- 可直接
pip install，无需本地编译
支持的显卡架构
- RTX 30xx 系列（Ampere）
- RTX 40xx 系列（Ada Lovelace）
- 数据中心显卡（A100 / H100）
三、Windows 版本兼容矩阵（CUDA 12.8）
所有 Wheel 均基于CUDA 12.8（cu128）
| Python 版本 | Torch 2.7.0 (cu128) | Torch 2.8.0 (cu128) |
|---|---|---|
| Python 3.11 | ✅ 支持 | ✅ 支持 |
| Python 3.12 | ✅ 支持 | ✅ 支持 |
| Python 3.13 | ✅ 支持 | ✅ 支持 |
建议：
- 新项目直接用Torch 2.8 + Python 3.12
- 老环境可以选择Torch 2.7
四、编译环境与构建方式说明
这些 Wheel 文件构建于2025 年 12 月，环境信息如下：
- 操作系统：Windows 11 x64
- 编译器：Visual Studio 2022（MSVC）
- CUDA Toolkit：12.8
- NVCC：12.8
本地自行编译参考命令
如果你希望自己动手编译，Nunchaku 的构建脚本会自动识别并针对你的 GPU 架构进行优化。
setCUDA_HOME=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8setCUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8setDISTUTILS_USE_SDK=1uv pipinstalltorch==2.x.0 torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 uv pipinstallnumpy ninja setuptools packaging wheel uv build--wheel--no-build-isolation五、Nunchaku 安装步骤（Windows）
1️⃣ 下载对应的 Wheel 文件
根据你的Python 版本 + Torch 版本，选择对应的.whl文件。
📦网盘下载地址：
https://pan.quark.cn/s/aa2feef45dd9
2️⃣ 使用 pip 安装
示例（Python 3.12 + Torch 2.8）：
pipinstallnunchaku-1.1.0+torch2.8-cp312-cp312-win_amd64.whl3️⃣ 验证是否安装成功
importnunchakuprint("Success: Nunchaku (Z-image) loaded.")没有报错即可正常使用。
六、常见注意事项
- Torch 版本必须严格匹配
- CUDA 版本需 ≥ 12.8
- 建议使用虚拟环境（venv / conda）
- 不要混用不同 Torch CUDA 版本的 whl
八、写在最后
如果你和我一样，只是想在Windows 环境快速跑通 Nunchaku + Z-image，那么直接使用预编译的 Wheel 会省下大量时间。
后续如果 Torch 或 CUDA 版本更新，我也会再同步整理对应版本。
