Fooocus 零基础上手3 步跑通离线文生图4GB 显存直接出图【免费下载链接】FooocusFocus on prompting and generating项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/FooocusFooocus 是一个完全离线的开源文生图工具基于 Stable Diffusion XL 架构把提示词写进浏览器界面就能出图。它适合不想调参数、只想专注提示词的用户入门硬件线是 4GB 显存的 N 卡加 8GB 内存零基础上手没有额外门槛。先说结论三个理由让它值得一试提示词再短也有质量兜底。Fooocus 内置一个离线 GPT-2 提示词扩写引擎再加多项采样改进提示词哪怕只有 house in garden 这么短出图也能保住下限。SDXL 基础上做了不少隐藏工程。官方列出的技巧清单里有负向 ADM 引导、单 k-sampler 内原生 refiner 切换等 14 条SDXL 是 Stable Diffusion 的高清版本k-sampler 是扩散模型的采样器目的就是让出图少出现塑料感、过度平滑的画面。安装被压到最少点击。官方口径从按下下载到出第一张图鼠标点击严格少于 3 次模型自动下载默认参数不用动。最低显存要求动手前自查硬件和环境下表是官方 readme 口径的最低配置先对号入座低于对应档位大概率跑不起来平台与设备最低显存最低内存相对速度官方口径Windows / Linux N 卡 RTX 20/30/40 系4GB8GB最快Windows / Linux A 卡DirectML / ROCm8GB8GB约为 RTX 30 系的 1/3ROCm 约慢 1.5 倍beta 阶段Mac M1/M2MPSMetal 加速共享内存共享内存约为 RTX 30 系的 9 倍耗时纯 CPU0GB32GB约为 RTX 30 系的 17 倍耗时N 卡 4GB 显存靠系统虚拟内存Swap兜底Windows 一般默认开启GTX 9XX 以下的老卡官方明确不支持。3 步跑通从克隆代码到浏览器弹出界面第一步拿到代码。Windows 用户去官方发布页下载 7z 压缩包解压即用自带 Python 环境macOS / Linux 走命令行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Fooocus第二步准备 Python 环境。Windows 压缩包已内置python_embeded跳过这步。Linux / macOS 建议用 conda 建隔离环境conda env create -f environment.yaml conda activate fooocus pip install -r requirements_versions.txt只有 Python 3.10 也不妨碍Linux 上python3 -m venv fooocus_env建虚拟环境激活后装同样的依赖清单即可。第三步首次启动等模型自动下载。python entry_with_update.py启动器会先检查并补齐依赖包再自动把 SDXL 默认模型下到models/checkpoints目录随后浏览器自动打开 7865 端口的操作界面。第一次等几分钟到几十分钟取决于网速下载完成输入一句提示词点生成第一张图就出来了。可顺手用的启动参数--preset anime或--preset realistic换动漫、写实预设2.3.0 之后也能直接在浏览器里切预设想锁死默认行为就加--disable-preset-selection给局域网其他设备用就加--listen需要换端口再带--port 8888。出第一张图之后三个高频动作动作一纯提示词出图多行多主题怎么做在提示词框输入一句话点生成。默认风格模板Fooocus V2、Fooocus Photograph、Fooocus Negative已经把质量下限处理好了。想一次出多张不同主题直接在框里分行写多条提示词即可每行出一张。注意什么强调某个词用权重语法例如I am (happy:1.5)。这套重写算法是从 Automatic1111 移植的把 Civitai 上的提示词直接复制过来通常比放进其他工具里效果更好。动作二参考图重绘、变体与放大怎么做从 Input Image 入口上传一张图然后二选一走 Upscale or Variation 做变体Vary Subtle / Vary Strong和 1.5x / 2x 放大或走 Inpaint or Outpaint 做局部重绘与上下左右外扩。注意什么首次点重绘时会自动下载自研 inpaint 模型inpaint_v26.fooocus.patch大小 1.28GB落到models/inpaint目录——第一次用前确保能联网。想以参考图定画风走 Image Prompt 分支Advanced 里还有 FaceSwap 选项。动作三用通配符和数组批量出图怎么做提示词写__color__ flower会从 wildcards/ 列表里随机抽一个颜色替换写[[red, green, blue]] flower则按数组从左到右各出一张记得把出图数量调到 3。带 LoRA 批量出图直接在提示词里写flower lora:sunflowers:1.2。注意什么LoRA 文件必须放在models/loras目录。数组语法和行内 LoRA 只处理正向提示词负向提示词不走这套逻辑数组不能嵌套。已知边界与坑这些坑官方都写在明面上维护阶段有限。项目基于 SDXL 架构当前处于有限长期支持LTS只修 bug官方明确暂无计划迁移 Flux 等新架构。想要新架构官方点名推荐 WebUI Forge 或 ComfyUI / SwarmUI社区里也有若干 Fooocus fork 可玩。A 卡是 beta。Windows A 卡要改run.bat换成 DirectML 版本Linux A 卡要卸载默认 torch 改装 ROCm 版本。速度上别抱太高期望。4GB 显存机器要盯虚拟内存。启动报RuntimeError: CPUAllocator基本是 Swap 没配好每个盘至少留 40GB 可用空间并确认系统交换已启用。模型文件损坏有明确症状。出现MetadataIncompleteBuffer或PytorchStreamReader报错说明模型文件损坏重新下载即可。认准官方发布渠道。网上搜 fooocus 会出现大量假冒网站官方声明从未运营过 fooocus.com / fooocus.ai 之类的域名。值不值得上手一句话选型适合只想要提示词进、图出并且需要在本机离线出高质量 SDXL 图的普通用户硬件在 4GB 显存 N 卡或 8GB 内存档位也能跑。不适合想要 Flux 等新架构模型的人以及需要节点级精细控制的生产管线。能配合什么Civitai 社区的 SDXL 模型和 LoRA 可以直接放进models/对应目录使用。详细排障、参数取舍和更新记录看仓库内文档troubleshoot.md、docker.md 和 update_log.md。一切以官方说明为准。【免费下载链接】FooocusFocus on prompting and generating项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Fooocus创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
Fooocus 零基础上手：3 步跑通离线文生图，4GB 显存直接出图
Fooocus 零基础上手3 步跑通离线文生图4GB 显存直接出图【免费下载链接】FooocusFocus on prompting and generating项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/FooocusFooocus 是一个完全离线的开源文生图工具基于 Stable Diffusion XL 架构把提示词写进浏览器界面就能出图。它适合不想调参数、只想专注提示词的用户入门硬件线是 4GB 显存的 N 卡加 8GB 内存零基础上手没有额外门槛。先说结论三个理由让它值得一试提示词再短也有质量兜底。Fooocus 内置一个离线 GPT-2 提示词扩写引擎再加多项采样改进提示词哪怕只有 house in garden 这么短出图也能保住下限。SDXL 基础上做了不少隐藏工程。官方列出的技巧清单里有负向 ADM 引导、单 k-sampler 内原生 refiner 切换等 14 条SDXL 是 Stable Diffusion 的高清版本k-sampler 是扩散模型的采样器目的就是让出图少出现塑料感、过度平滑的画面。安装被压到最少点击。官方口径从按下下载到出第一张图鼠标点击严格少于 3 次模型自动下载默认参数不用动。最低显存要求动手前自查硬件和环境下表是官方 readme 口径的最低配置先对号入座低于对应档位大概率跑不起来平台与设备最低显存最低内存相对速度官方口径Windows / Linux N 卡 RTX 20/30/40 系4GB8GB最快Windows / Linux A 卡DirectML / ROCm8GB8GB约为 RTX 30 系的 1/3ROCm 约慢 1.5 倍beta 阶段Mac M1/M2MPSMetal 加速共享内存共享内存约为 RTX 30 系的 9 倍耗时纯 CPU0GB32GB约为 RTX 30 系的 17 倍耗时N 卡 4GB 显存靠系统虚拟内存Swap兜底Windows 一般默认开启GTX 9XX 以下的老卡官方明确不支持。3 步跑通从克隆代码到浏览器弹出界面第一步拿到代码。Windows 用户去官方发布页下载 7z 压缩包解压即用自带 Python 环境macOS / Linux 走命令行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Fooocus第二步准备 Python 环境。Windows 压缩包已内置python_embeded跳过这步。Linux / macOS 建议用 conda 建隔离环境conda env create -f environment.yaml conda activate fooocus pip install -r requirements_versions.txt只有 Python 3.10 也不妨碍Linux 上python3 -m venv fooocus_env建虚拟环境激活后装同样的依赖清单即可。第三步首次启动等模型自动下载。python entry_with_update.py启动器会先检查并补齐依赖包再自动把 SDXL 默认模型下到models/checkpoints目录随后浏览器自动打开 7865 端口的操作界面。第一次等几分钟到几十分钟取决于网速下载完成输入一句提示词点生成第一张图就出来了。可顺手用的启动参数--preset anime或--preset realistic换动漫、写实预设2.3.0 之后也能直接在浏览器里切预设想锁死默认行为就加--disable-preset-selection给局域网其他设备用就加--listen需要换端口再带--port 8888。出第一张图之后三个高频动作动作一纯提示词出图多行多主题怎么做在提示词框输入一句话点生成。默认风格模板Fooocus V2、Fooocus Photograph、Fooocus Negative已经把质量下限处理好了。想一次出多张不同主题直接在框里分行写多条提示词即可每行出一张。注意什么强调某个词用权重语法例如I am (happy:1.5)。这套重写算法是从 Automatic1111 移植的把 Civitai 上的提示词直接复制过来通常比放进其他工具里效果更好。动作二参考图重绘、变体与放大怎么做从 Input Image 入口上传一张图然后二选一走 Upscale or Variation 做变体Vary Subtle / Vary Strong和 1.5x / 2x 放大或走 Inpaint or Outpaint 做局部重绘与上下左右外扩。注意什么首次点重绘时会自动下载自研 inpaint 模型inpaint_v26.fooocus.patch大小 1.28GB落到models/inpaint目录——第一次用前确保能联网。想以参考图定画风走 Image Prompt 分支Advanced 里还有 FaceSwap 选项。动作三用通配符和数组批量出图怎么做提示词写__color__ flower会从 wildcards/ 列表里随机抽一个颜色替换写[[red, green, blue]] flower则按数组从左到右各出一张记得把出图数量调到 3。带 LoRA 批量出图直接在提示词里写flower lora:sunflowers:1.2。注意什么LoRA 文件必须放在models/loras目录。数组语法和行内 LoRA 只处理正向提示词负向提示词不走这套逻辑数组不能嵌套。已知边界与坑这些坑官方都写在明面上维护阶段有限。项目基于 SDXL 架构当前处于有限长期支持LTS只修 bug官方明确暂无计划迁移 Flux 等新架构。想要新架构官方点名推荐 WebUI Forge 或 ComfyUI / SwarmUI社区里也有若干 Fooocus fork 可玩。A 卡是 beta。Windows A 卡要改run.bat换成 DirectML 版本Linux A 卡要卸载默认 torch 改装 ROCm 版本。速度上别抱太高期望。4GB 显存机器要盯虚拟内存。启动报RuntimeError: CPUAllocator基本是 Swap 没配好每个盘至少留 40GB 可用空间并确认系统交换已启用。模型文件损坏有明确症状。出现MetadataIncompleteBuffer或PytorchStreamReader报错说明模型文件损坏重新下载即可。认准官方发布渠道。网上搜 fooocus 会出现大量假冒网站官方声明从未运营过 fooocus.com / fooocus.ai 之类的域名。值不值得上手一句话选型适合只想要提示词进、图出并且需要在本机离线出高质量 SDXL 图的普通用户硬件在 4GB 显存 N 卡或 8GB 内存档位也能跑。不适合想要 Flux 等新架构模型的人以及需要节点级精细控制的生产管线。能配合什么Civitai 社区的 SDXL 模型和 LoRA 可以直接放进models/对应目录使用。详细排障、参数取舍和更新记录看仓库内文档troubleshoot.md、docker.md 和 update_log.md。一切以官方说明为准。【免费下载链接】FooocusFocus on prompting and generating项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Fooocus创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考