Stable Diffusion是一个弱小的图像生成AI模型，但它通常须要大量调整和提醒工程。Fooocus的指标是扭转这种情况。

Fooocus的创始人Lvmin Zhang（也是 ControlNet论文的作者）将这个我的项目形容为对“Stable Diffusion”和“ Midjourney”设计的从新设计。Fooocus就像是Midjourney的收费离线版本，然而它应用SDXL模型。或者说它将Stable Diffusion的出图过程做了十分好的优化，没有那么多繁琐的配置。

Fooocus内置和自动化了许多优化和品质改良，将其余页面的手动设置变为了主动配置，这样就和Midjourney一样，这将在每次尝试中取得良好的后果。如果你想做更多，你能够应用Fooocus的Advanced选项卡。比如说设置清晰度过滤器或自定义lora。

在这篇文章中，咱们将介绍如何在本地和Colab上应用Fooocus

在Windows上运行

只须要在下载文件，解压缩，而后运行run.bat,就是这么简略

在第一次运行时，它会主动下载模型，如果你曾经有这些文件，你能够把它们复制到下面的地位，以放慢装置速度。

  • sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors
  • sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors

Fooocus能够在16gb RAM和6GB VRAM的零碎上运行，性能十分好，上面图片来自的Github。

最低要求是4GB Nvidia GPU内存(4GB VRAM)和8GB零碎内存(8GB RAM)。

在Linux上运行

Linux上会更加简略：

 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

与Windows相似下载模型以放慢过程，然而他的启动命令变为:

 python launch.py

或者如果想关上近程端口，须要应用listen参数

 python launch.py --listen

在Google Colab上运行

因为须要应用GPU，所以咱们这里抉择T4 GPU，因为它曾经够用了

而后应用上面命令，因为下载和装置，该操作可能须要一些工夫能力实现，然而Colab的下载速度很快，咱们不须要传输模型了

 %cd /content !git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus  !apt -y update -qq !wget https://github.com/camenduru/gperftools/releases/download/v1.0/libtcmalloc_minimal.so.4 -O /content/libtcmalloc_minimal.so.4 %env LD_PRELOAD=/content/libtcmalloc_minimal.so.4  !pip install torchsde==0.2.5 einops==0.4.1 transformers==4.30.2 safetensors==0.3.1 accelerate==0.21.0 !pip install pytorch_lightning==1.9.4 omegaconf==2.2.3 gradio==3.39.0 xformers==0.0.20 triton==2.0.0 pygit2==1.12.2  !apt -y install -qq aria2 !aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/sd_xl_base_1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors -d /content/Fooocus/models/checkpoints -o sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors !aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/ckpt/sd_xl_refiner_1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors -d /content/Fooocus/models/checkpoints -o sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors !aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_offset_example-lora_1.0.safetensors -d /content/Fooocus/models/loras -o sd_xl_offset_example-lora_1.0.safetensors  %cd /content/Fooocus !git pull !python launch.py --share

当它实现时，会看到一个连贯，相似下图

点击左边的gradio.live链接，就能够看到界面了，如果要进行高级设置，能够在advanced 选项中看到更多的高级设置

总结

Fooocus的操作要比AUTOMATIC1111不便很多，并且装置也简略，看看我生成的后果

最初Github更详细信息能够看这里

https://avoid.overfit.cn/post/7428cf29b9bd438e9948178252bf9ee5