Fooocus：离线、开源、免费的图像生成软件

官网：https://github.com/lllyasviel/Fooocus

简介

Fooocus 是一款基于Gradio的图像生成软件，集合了Stable Diffusion离线、开源、免费和Midjourney不需要手动调整，用户只需要专注于提示和图像的特点，简化安装，解压即用。

系统需求

以下是在本地运行 Fooocus 的最低要求。如果您的设备功能低于此规格，您可能无法在本地使用 Fooocus。

操作系统	显卡	最小显存	最小系统内存	虚拟内存	备注
Windows/Linux	Nvidia RTX 4XXX	4GB	8GB	需要	fastest
Windows/Linux	Nvidia RTX 3XXX	4GB	8GB	需要	usually faster than RTX 2XXX
Windows/Linux	Nvidia RTX 2XXX	4GB	8GB	需要	usually faster than GTX 1XXX
Windows/Linux	Nvidia GTX 1XXX	8GB (* 6GB 不确定)	8GB	需要	only marginally faster than CPU
Windows/Linux	Nvidia GTX 9XX	8GB	8GB	需要	faster or slower than CPU
Windows/Linux	Nvidia GTX < 9XX	不支持	/	/	/
Windows	AMD GPU	8GB (updated 2023 Dec 30)	8GB	需要	via DirectML (* ROCm is on hold), about 3x slower than Nvidia RTX 3XXX
Linux	AMD GPU	8GB	8GB	需要	via ROCm, about 1.5x slower than Nvidia RTX 3XXX
Mac	M1/M2 MPS	Shared	Shared	需要	about 9x slower than Nvidia RTX 3XXX
Windows/Linux/Mac	only use CPU	0GB	32GB	需要	about 17x slower than Nvidia RTX 3XXX

安装

Windows

进入下载页面进行下载。当前版本是基于 CUDA 12 和 Pytorch2.1，如果您的设备较旧，可以尝试下载 previous_old_xformers_env.7z ，该补丁可以使用旧版本的 xformers 修补并将您的环境更改为 CUDA 11.8 和 Pytorch2.0。

下载文件后，解压缩，然后运行“run.bat”、“run_anime.bat”或“run_realistic.bat”，其中区别后面再说。

首次启动软件时，它会自动下载模型，它会将默认模型下载到给定不同预设的文件夹“Fooocus\models\checkpoints”。

如果您使用 inpaint，则在第一次绘制图像时，它将从此处下载 Fooocus 自己的 inpaint 控制模型到“Fooocus\models\inpaint\inpaint_v26.fooocus.patch”（此文件的大小为 1.28GB）。

Windows（AMD GPU）

与 Windows 相同。下载软件并编辑以下 run.bat 内容：

.\python_embeded\python.exe -m pip uninstall torch torchvision torchaudio torchtext functorch xformers -y
.\python_embeded\python.exe -m pip install torch-directml
.\python_embeded\python.exe -s Fooocus\entry_with_update.py --directml
pause

然后运行 run.bat 。

使用 .\python_embeded\python.exe entry_with_update.py --directml --preset anime 或 .\python_embeded\python.exe entry_with_update.py --directml --preset realistic 用于 Fooocus 动漫/现实版。

Linux（使用 Anaconda）

git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git
cd Fooocus
conda env create -f environment.yaml
conda activate fooocus
pip install -r requirements_versions.txt

然后下载模型：将默认模型下载到文件夹“Fooocus\models\checkpoints”。或者让 Fooocus 使用启动器自动下载模型。

运行以下代码启动：

conda activate fooocus
python entry_with_update.py

使用 python entry_with_update.py --preset anime 或 python entry_with_update.py --preset realistic 用于 Fooocus 动漫/现实版。

Linux（使用 Python Venv）

你的 Linux 需要安装 Python 3.10，假设你的 Python 可以在你的 venv 系统工作的情况下使用命令 python3 调用;您可以

git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git
cd Fooocus
python3 -m venv fooocus_env
source fooocus_env/bin/activate
pip install -r requirements_versions.txt

运行以下代码启动：

source fooocus_env/bin/activate
python entry_with_update.py --listen

使用 python entry_with_update.py --preset anime 或 python entry_with_update.py --preset realistic 用于 Fooocus 动漫/现实版。

Linux（使用本机系统 Python）

如果你知道自己在做什么，并且你的 Linux 已经安装了 Python 3.10，并且可以使用命令 python3 调用你的 Python（并使用 pip3 调用 Pip），你可以：

git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git
cd Fooocus
pip3 install -r requirements_versions.txt

运行以下代码启动：

python3 entry_with_update.py

使用 python entry_with_update.py --preset anime 或 python entry_with_update.py --preset realistic 用于 Fooocus 动漫/现实版。

Linux（AMD GPU）

与上述说明相同。您需要将torch更改为 AMD 版本：

pip uninstall torch torchvision torchaudio torchtext functorch xformers pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6

使用 python entry_with_update.py --preset anime 或 python entry_with_update.py --preset realistic 用于 Fooocus 动漫/现实版。

不同参数区别

任务	Windows文件	Linux 参数	主要模型
默认	run.bat		juggernautXL_v8Rundiffusion
Realistic	run_realistic.bat	–preset realistic	realisticStockPhoto_v20
Anime	run_anime.bat	–preset anime	animaPencilXL_v100

Realistic偏向于真实，Anime偏向于动漫风格，默认的居于两者之间。下面是相同关键词、相同参数生成的三种风格的对比。

使用

模型安装完后，软件会自动检测系统配置，如果显卡达不到要求，会自动切换到CPU运行。

启动后会在默认浏览器自动打开网页，或者你可以根据命令行界面的提示手动输入地址，所有的操作都在网页里面进行。

Textbox Type prompt here.位置输入描述文字，需要是英文，可使用翻译软件将其他语言的翻译成英文后粘贴进去，不同描述用英文逗号分开。

Input Image：勾选则可以进行以图生图。

Advanced：勾选则进入高级模式，可以对参数进行详细配置，如更改图片分辨率、生成图片数量、生成图片样式、选择模型等，有不懂的可以使用翻译软件进行翻译。

设置好后点击“Generate”就开始生成图像了。

生成结果保存在“\Fooocus\outputs”目录。