فوكوس
2.5.5
>>> انقر هنا لتثبيت Fooocus <<<
Fooocus هو برنامج لتوليد الصور (يعتمد على Gradio).
يقدم Fooocus إعادة التفكير في تصميمات مولدات الصور. البرنامج غير متصل بالإنترنت، ومفتوح المصدر، ومجاني، وفي الوقت نفسه، على غرار العديد من مولدات الصور عبر الإنترنت مثل Midjourney، ليست هناك حاجة إلى التغيير والتبديل اليدوي، ويحتاج المستخدمون فقط إلى التركيز على المطالبات والصور. قام Fooocus أيضًا بتبسيط التثبيت: بين الضغط على "تنزيل" وإنشاء الصورة الأولى، يقتصر عدد نقرات الماوس المطلوبة بشكل صارم على أقل من 3. الحد الأدنى لمتطلبات ذاكرة GPU هو 4 جيجابايت (Nvidia).
توجد مؤخرًا العديد من مواقع الويب المزيفة على Google عند البحث عن "fooocus". لا تثق بهؤلاء – هذا هو المصدر الرسمي الوحيد لـ Fooocus.
أصبح مشروع Fooocus، المبني بالكامل على بنية Stable Diffusion XL ، في حالة دعم محدود طويل المدى (LTS) مع إصلاحات الأخطاء فقط. نظرًا لأن الوظائف الحالية تعتبر خالية تقريبًا من المشكلات البرمجية (بفضل جهود mashb1t الضخمة)، فإن التحديثات المستقبلية ستركز حصريًا على معالجة أي أخطاء قد تنشأ.
لا توجد خطط حالية للانتقال إلى بنيات النماذج الأحدث أو دمجها. ومع ذلك، قد يتغير هذا مع مرور الوقت مع تطور مجتمع المصادر المفتوحة. على سبيل المثال، إذا تقارب المجتمع مع طريقة واحدة سائدة لتوليد الصور (وهو ما قد يحدث بالفعل خلال نصف أو عام واحد نظرًا للوضع الحالي)، فقد ينتقل Fooocus أيضًا إلى تلك الطريقة بالضبط.
بالنسبة لأولئك المهتمين باستخدام النماذج الأحدث مثل Flux ، نوصي باستكشاف منصات بديلة مثل WebUI Forge (من عندنا أيضًا)، وComfyUI/SwarmUI. بالإضافة إلى ذلك، تتوفر العديد من الشوكات الممتازة لـ Fooocus للتجربة.
مرة أخرى، يوجد مؤخرًا العديد من مواقع الويب المزيفة على Google عند البحث عن "fooocus". لا تحصل على Fooocus من تلك المواقع – فهذه الصفحة هي المصدر الرسمي الوحيد لـ Fooocus. ليس لدينا أبدًا أي موقع ويب مثل "fooocus.com"، و"fooocus.net"، و"fooocus.co"، و"fooocus.ai"، و"fooocus.org"، و"fooocus.pro"، و"fooocus.one". هذه المواقع كلها مزيفة. ليس لديهم أي علاقة معنا على الإطلاق. Fooocus هو برنامج مفتوح المصدر وغير تجاري بنسبة 100%.
فيما يلي قائمة سريعة باستخدام أمثلة Midjourney:
| منتصف الرحلة | فوكوس |
|---|---|
| تحويل النص إلى صورة بجودة عالية دون الحاجة إلى الكثير من الهندسة السريعة أو ضبط المعلمات. (طريقة غير معروفة) | تحويل النص إلى صورة بجودة عالية دون الحاجة إلى الكثير من الهندسة السريعة أو ضبط المعلمات. (يحتوي Fooocus على محرك معالجة سريع يعتمد على GPT-2 دون اتصال بالإنترنت والعديد من تحسينات أخذ العينات بحيث تكون النتائج رائعة دائمًا، بغض النظر عما إذا كانت مطالبتك قصيرة مثل "منزل في حديقة" أو طويلة تصل إلى 1000 كلمة) |
| V1 V2 V3 V4 | صورة الإدخال -> الترقي أو الاختلاف -> تختلف (دقيق) / تختلف (قوي) |
| U1 U2 U3 U4 | صورة الإدخال -> ترقية أو تغيير -> ترقية (1.5x) / ترقية (2x) |
| Inpaint / أعلى / أسفل / يسار / يمين (عموم) | صورة الإدخال -> Inpaint أو Outpaint -> Inpaint / أعلى / أسفل / يسار / يمين (يستخدم Fooocus خوارزمية inpaint ونماذج inpaint الخاصة به بحيث تكون النتائج أكثر إرضاءً من جميع البرامج الأخرى التي تستخدم طريقة/نموذج SDXL inpaint القياسي) |
| موجه الصورة | صورة الإدخال -> موجه الصورة (يستخدم Fooocus خوارزمية المطالبة بالصورة الخاصة به بحيث تكون جودة النتائج والفهم الفوري أكثر إرضاءً من جميع البرامج الأخرى التي تستخدم أساليب SDXL القياسية مثل محولات IP القياسية أو المراجعات) |
| --أسلوب | متقدم -> النمط |
| --أسلب | متقدم -> متقدم -> إرشاد |
| --نيجي | قاذفات متعددة: "run.bat"، و"run_anime.bat"، و"run_realistic.bat". يدعم Fooocus نماذج SDXL على Civitai (يمكنك البحث في Google عن "Civitai" إذا كنت لا تعرف ذلك) |
| --جودة | متقدم -> الجودة |
| --يكرر | متقدم -> رقم الصورة |
| مطالبات متعددة (::) | ما عليك سوى استخدام أسطر متعددة من المطالبات |
| الأوزان السريعة | يمكنك استخدام "أنا (سعيد: 1.5)". يستخدم Fooocus خوارزمية إعادة الوزن الخاصة بـ A1111 بحيث تكون النتائج أفضل من ComfyUI إذا قام المستخدمون بنسخ المطالبات مباشرة من Civitai. (لأنه إذا تمت كتابة المطالبات في إعادة وزن ComfyUI، فمن غير المرجح أن يقوم المستخدمون بنسخ نصوص المطالبات لأنهم يفضلون سحب الملفات) لاستخدام التضمين، يمكنك استخدام "(التضمين:اسم_الملف:1.1)" |
| --لا | متقدم -> موجه سلبي |
| --ar | متقدم -> نسب الارتفاع |
| انسايتفيس | صورة الإدخال -> موجه الصورة -> خيارات متقدمة -> FaceSwap |
| يصف | صورة الإدخال -> وصف |
فيما يلي قائمة سريعة باستخدام أمثلة LeonardoAI:
| ليوناردوAI | فوكوس |
|---|---|
| السحر الفوري | متقدم -> النمط -> Fooocus V2 |
| معلمات العينات المتقدمة (مثل التباين/الحدة/إلخ) | متقدم -> متقدم -> دقة أخذ العينات / إلخ |
| شبكات التحكم سهلة الاستخدام | صورة الإدخال -> موجه الصورة -> متقدم |
انقر هنا أيضًا لتصفح الميزات المتقدمة.
يمكنك تنزيل Fooocus مباشرة باستخدام:
>>> اضغط هنا للتحميل <<<
بعد تنزيل الملف، يرجى فك ضغطه ثم تشغيل "run.bat".
عند تشغيل البرنامج لأول مرة، سيقوم تلقائيًا بتنزيل النماذج:
سيتم تنزيل النماذج الافتراضية إلى المجلد "Fooocusmodelscheckpoints" نظرًا لإعدادات مسبقة مختلفة. يمكنك تنزيلها مسبقًا إذا كنت لا تريد التنزيل التلقائي.
لاحظ أنه إذا كنت تستخدم inpaint، في المرة الأولى التي تقوم فيها برسم صورة، فسيتم تنزيل نموذج التحكم inpaint الخاص بـ Fooocus من هنا كملف "Fooocusmodelsinpaintinpaint_v26.fooocus.patch" (حجم هذا الملف هو 1.28 جيجابايت).
بعد Fooocus 2.1.60، سيكون لديك أيضًا run_anime.bat و run_realistic.bat . وهي عبارة عن إعدادات مسبقة مختلفة للنماذج (وتتطلب نماذج مختلفة، ولكن سيتم تنزيلها تلقائيًا). تحقق هنا لمزيد من التفاصيل.
بعد Fooocus 2.3.0، يمكنك أيضًا تبديل الإعدادات المسبقة مباشرة في المتصفح. ضع في اعتبارك إضافة هذه الوسائط إذا كنت تريد تغيير السلوك الافتراضي:
استخدم --disable-preset-selection لتعطيل التحديد المسبق في المتصفح.
استخدم --always-download-new-model لتنزيل النماذج المفقودة على المفتاح المحدد مسبقًا. الافتراضي هو الرجوع إلى previous_default_models المحدد في الإعداد المسبق المقابل، راجع أيضًا مخرجات المحطة الطرفية.
إذا كانت لديك هذه الملفات بالفعل، فيمكنك نسخها إلى المواقع المذكورة أعلاه لتسريع عملية التثبيت.
لاحظ أنه إذا رأيت "MetadataIncompleteBuffer" أو "PytorchStreamReader" ، فهذا يعني أن ملفات النموذج الخاصة بك تالفة. يرجى تنزيل النماذج مرة أخرى.
يوجد أدناه اختبار لجهاز كمبيوتر محمول منخفض التكلفة نسبيًا مزود بذاكرة وصول عشوائي للنظام بسعة 16 جيجابايت وذاكرة فيديو بسعة 6 جيجابايت (كمبيوتر محمول Nvidia 3060). تبلغ السرعة على هذا الجهاز حوالي 1.35 ثانية لكل تكرار. مثير للإعجاب جدًا – عادةً ما تكون أجهزة الكمبيوتر المحمولة ذات 3060 في الوقت الحاضر بسعر مقبول جدًا.
بالإضافة إلى ذلك، أفادت العديد من البرامج الأخرى مؤخرًا أن برنامج تشغيل Nvidia الذي يزيد عن 532 يكون في بعض الأحيان أبطأ بمقدار 10 مرات من برنامج تشغيل Nvidia 531. إذا كان وقت الإنشاء طويلًا جدًا، ففكر في تنزيل Nvidia Driver 531 Laptop أو Nvidia Driver 531 Desktop.
لاحظ أن الحد الأدنى من المتطلبات هو ذاكرة Nvidia GPU بسعة 4 جيجابايت (4 جيجابايت VRAM) وذاكرة نظام بسعة 8 جيجابايت (8 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي) . يتطلب ذلك استخدام تقنية Virtual Swap من Microsoft، والتي يتم تمكينها تلقائيًا عن طريق تثبيت Windows لديك في معظم الحالات، لذلك لا تحتاج غالبًا إلى القيام بأي شيء حيال ذلك. ومع ذلك، إذا لم تكن متأكدًا، أو إذا قمت بإيقاف تشغيله يدويًا (هل سيفعل أي شخص ذلك حقًا؟)، أو إذا رأيت أي "RuntimeError: CPUAllocator" ، فيمكنك تمكينه هنا:
وتأكد من أن لديك مساحة خالية تبلغ 40 جيجابايت على الأقل على كل محرك أقراص إذا كنت لا تزال ترى "RuntimeError: CPUAllocator"!
الرجاء فتح مشكلة إذا كنت تستخدم أجهزة مماثلة ولكنك لا تزال غير قادر على تحقيق أداء مقبول.
لاحظ أن الحد الأدنى من متطلبات الأنظمة الأساسية المختلفة يختلف.
راجع أيضًا المشكلات الشائعة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها هنا.
(آخر اختبار - 12 أغسطس 2024 بواسطة mashb1t)
| كولاب | معلومات |
|---|---|
| الرسمية فوكوس |
في Colab، يمكنك تعديل السطر الأخير إلى !python entry_with_update.py --share --always-high-vram أو !python entry_with_update.py --share --always-high-vram --preset anime أو !python entry_with_update.py --share --always-high-vram --preset realistic لـ Fooocus Default/Anime/Realistic Edition.
يمكنك أيضًا تغيير الإعداد المسبق في واجهة المستخدم. يرجى العلم أن هذا قد يؤدي إلى انتهاء المهلة بعد 60 ثانية. إذا كان الأمر كذلك، فيرجى الانتظار حتى انتهاء التنزيل، وتغيير الإعداد المسبق إلى الإعداد الأولي والعودة إلى الإعداد الذي حددته أو إعادة تحميل الصفحة.
لاحظ أن Colab هذا سوف يقوم بتعطيل المُحسن بشكل افتراضي لأن موارد Colab المجانية محدودة نسبيًا (وبعض الميزات "الكبيرة" مثل مطالبة الصورة قد تتسبب في قطع اتصال Colab ذو الطبقة المجانية). نحن نتأكد من أن ميزة تحويل النص إلى صورة الأساسية تعمل دائمًا على طبقة Colab المجانية.
يؤدي استخدام --always-high-vram إلى تحويل تخصيص الموارد من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) إلى ذاكرة الوصول العشوائي (VRAM) وتحقيق أفضل توازن عام بين الأداء والمرونة والاستقرار في مثيل T4 الافتراضي. يرجى العثور على مزيد من المعلومات هنا.
بفضل camenduru للقالب!
إذا كنت تريد استخدام Anaconda/Miniconda، فيمكنك ذلك
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
ثم قم بتنزيل النماذج: قم بتنزيل النماذج الافتراضية إلى المجلد "Fooocusmodelscheckpoints". أو اسمح لـ Fooocus بتنزيل النماذج تلقائيًا باستخدام المشغّل:
conda activate fooocus python entry_with_update.py
أو، إذا كنت تريد فتح منفذ بعيد، استخدم
conda activate fooocus python entry_with_update.py --listen
استخدم python entry_with_update.py --preset anime أو python entry_with_update.py --preset realistic لـ Fooocus Anime/Realistic Edition.
يحتاج Linux الخاص بك إلى تثبيت Python 3.10 ، ولنفترض أنه يمكن استدعاء Python الخاص بك باستخدام الأمر python3 مع عمل نظام venv الخاص بك؛ أنت تستطيع
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
راجع الأقسام أعلاه للحصول على تنزيلات النماذج. يمكنك تشغيل البرنامج باستخدام:
source fooocus_env/bin/activate python entry_with_update.py
أو، إذا كنت تريد فتح منفذ بعيد، استخدم
source fooocus_env/bin/activate python entry_with_update.py --listen
استخدم python entry_with_update.py --preset anime أو python entry_with_update.py --preset realistic لـ Fooocus Anime/Realistic Edition.
إذا كنت تعرف ما تفعله، وكان نظام التشغيل Linux الخاص بك مثبتًا بالفعل على Python 3.10 ، ويمكن استدعاء Python الخاص بك باستخدام الأمر python3 (و Pip with pip3 )، فيمكنك
git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git cd Fooocus pip3 install -r requirements_versions.txt
راجع الأقسام أعلاه للحصول على تنزيلات النماذج. يمكنك تشغيل البرنامج باستخدام:
python3 entry_with_update.py
أو، إذا كنت تريد فتح منفذ بعيد، استخدم
python3 entry_with_update.py --listen
استخدم python entry_with_update.py --preset anime أو python entry_with_update.py --preset realistic لـ Fooocus Anime/Realistic Edition.
لاحظ أن الحد الأدنى من متطلبات الأنظمة الأساسية المختلفة يختلف.
الشيء نفسه مع التعليمات المذكورة أعلاه. تحتاج إلى تغيير الشعلة إلى إصدار AMD
pip uninstall torch torchvision torchaudio torchtext functorch xformers pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6
ومع ذلك، لم يتم اختبار AMD بشكل مكثف. دعم AMD في مرحلة تجريبية.
استخدم python entry_with_update.py --preset anime أو python entry_with_update.py --preset realistic لـ Fooocus Anime/Realistic Edition.
لاحظ أن الحد الأدنى من متطلبات الأنظمة الأساسية المختلفة يختلف.
الشيء نفسه مع ويندوز. قم بتنزيل البرنامج وتحرير محتوى run.bat على النحو التالي:
.python_embededpython.exe -m pip uninstall torch torchvision torchaudio torchtext functorch xformers -y .python_embededpython.exe -m pip install torch-directml .python_embededpython.exe -s Fooocusentry_with_update.py --directml pause
ثم قم بتشغيل run.bat .
ومع ذلك، لم يتم اختبار AMD بشكل مكثف. دعم AMD في مرحلة تجريبية.
بالنسبة إلى AMD، استخدم .python_embededpython.exe entry_with_update.py --directml --preset anime أو .python_embededpython.exe entry_with_update.py --directml --preset realistic لـ Fooocus Anime/Realistic Edition.
لاحظ أن الحد الأدنى من متطلبات الأنظمة الأساسية المختلفة يختلف.
لم يتم اختبار نظام Mac بشكل مكثف. فيما يلي إرشادات غير رسمية لاستخدام Mac. يمكنك مناقشة المشاكل هنا.
يمكنك تثبيت Fooocus على Apple Mac silicon (M1 أو M2) مع نظام التشغيل macOS "Catalina" أو إصدار أحدث. يعمل Fooocus على أجهزة كمبيوتر Apple Silicon عبر تسريع جهاز PyTorch MPS. لا تأتي أجهزة كمبيوتر Mac Silicon مزودة ببطاقة رسومات مخصصة، مما يؤدي إلى أوقات معالجة صور أطول بشكل ملحوظ مقارنة بأجهزة الكمبيوتر التي تحتوي على بطاقات رسومات مخصصة.
قم بتثبيت مدير الحزم conda وpytorch ليلاً. اقرأ دليل تدريب PyTorch المسرّع على Mac Apple Developer للحصول على الإرشادات. تأكد من أن pytorch يتعرف على جهاز MPS الخاص بك.
افتح تطبيق macOS Terminal وقم باستنساخ هذا المستودع باستخدام git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git .
قم بالتغيير إلى دليل Fooocus الجديد، cd Fooocus .
قم بإنشاء بيئة conda جديدة، conda env create -f environment.yaml .
قم بتنشيط بيئة conda الجديدة الخاصة بك، conda activate fooocus .
قم بتثبيت الحزم التي يتطلبها Fooocus، pip install -r requirements_versions.txt .
قم بتشغيل Fooocus عن طريق تشغيل python entry_with_update.py . (قد يحتاج بعض مستخدمي Mac M2 python entry_with_update.py --disable-offload-from-vram لتسريع تحميل/تفريغ النموذج.) في المرة الأولى التي تقوم فيها بتشغيل Fooocus، سيقوم تلقائيًا بتنزيل نماذج Stable Diffusion SDXL وسيستغرق وقتًا طويلاً مقدار الوقت، اعتمادا على اتصالك بالإنترنت.
استخدم python entry_with_update.py --preset anime أو python entry_with_update.py --preset realistic لـ Fooocus Anime/Realistic Edition.
راجع docker.md
انظر المبادئ التوجيهية هنا.
يوجد أدناه الحد الأدنى من متطلبات تشغيل Fooocus محليًا. إذا كانت قدرة جهازك أقل من هذه المواصفات، فقد لا تتمكن من استخدام Fooocus محليًا. (يُرجى إخبارنا، على أية حال، إذا كانت قدرة جهازك أقل ولكن برنامج Fooocus لا يزال يعمل.)
| نظام التشغيل | GPU | الحد الأدنى من ذاكرة GPU | الحد الأدنى من ذاكرة النظام | مبادلة النظام | ملحوظة |
|---|---|---|---|---|---|
| ويندوز/لينكس | نفيديا آر تي إكس 4XXX | 4 غيغابايت | 8 جيجابايت | مطلوب | الأسرع |
| ويندوز/لينكس | نفيديا آر تي إكس 3XXX | 4 غيغابايت | 8 جيجابايت | مطلوب | عادة ما يكون أسرع من RTX 2XXX |
| ويندوز/لينكس | نفيديا آر تي إكس 2XXX | 4 غيغابايت | 8 جيجابايت | مطلوب | عادة ما يكون أسرع من GTX 1XXX |
| ويندوز/لينكس | نفيديا جي تي اكس 1XXX | 8 جيجابايت (* 6 جيجابايت غير مؤكدة) | 8 جيجابايت | مطلوب | فقط أسرع بشكل هامشي من وحدة المعالجة المركزية |
| ويندوز/لينكس | نفيديا جي تي اكس 9XX | 8 جيجابايت | 8 جيجابايت | مطلوب | أسرع أو أبطأ من وحدة المعالجة المركزية |
| ويندوز/لينكس | نفيديا جي تي اكس <9XX | غير معتمد | / | / | / |
| ويندوز | معالج رسوميات AMD | 8 جيجابايت (تم التحديث في 30 ديسمبر 2023) | 8 جيجابايت | مطلوب | عبر DirectML (* ROCm قيد الانتظار)، أبطأ بحوالي 3 مرات من Nvidia RTX 3XXX |
| لينكس | معالج رسوميات AMD | 8 جيجابايت | 8 جيجابايت | مطلوب | عبر ROCm، أبطأ بحوالي 1.5 مرة من Nvidia RTX 3XXX |
| ماك | M1/M2 MPS | مشترك | مشترك | مشترك | أبطأ بحوالي 9 مرات من Nvidia RTX 3XXX |
| ويندوز/لينكس/ماك | استخدم وحدة المعالجة المركزية فقط | 0 جيجابايت | 32 جيجابايت | مطلوب | أبطأ بنحو 17 مرة من Nvidia RTX 3XXX |
* AMD GPU ROCm (في الانتظار): لا تزال AMD تعمل على دعم ROCm على نظام التشغيل Windows.
* Nvidia GTX 1XXX 6GB غير مؤكد: أبلغ بعض الأشخاص عن نجاح 6 جيجابايت على GTX 10XX، لكن أبلغ بعض الأشخاص الآخرين عن حالات فشل.
لاحظ أن Fooocus مخصص فقط لإنشاء صور عالية الجودة. لن ندعم النماذج الأصغر لتقليل المتطلبات والتضحية بجودة النتيجة.
انظر المشاكل الشائعة هنا.
نظرًا لاختلاف الأهداف، تختلف النماذج والتكوينات الافتراضية لـ Fooocus:
| مهمة | ويندوز | وسيطات لينكس | النموذج الرئيسي | مصفاة | التكوين |
|---|---|---|---|---|---|
| عام | run.bat | juggernautXL_v8Rundiffusion | غير مستخدم | هنا | |
| حقيقي | run_realistic.bat | --واقعية مسبقًا | RealStockPhoto_v20 | غير مستخدم | هنا |
| أنيمي | run_anime.bat | - أنيمي مسبقا | animaPencilXL_v500 | غير مستخدم | هنا |
لاحظ أن التنزيل يتم تلقائيًا - ولن تحتاج إلى القيام بأي شيء إذا كان الاتصال بالإنترنت جيدًا. ومع ذلك، يمكنك تنزيلها يدويًا إذا كان لديك (أو نقلتها من مكان آخر) إعداد خاص بك.
بالإضافة إلى التشغيل على المضيف المحلي، يمكن لـ Fooocus أيضًا الكشف عن واجهة المستخدم الخاصة به بطريقتين:
مستمع واجهة المستخدم المحلي: استخدم --listen (حدد المنفذ، على سبيل المثال مع --port 8888 ).
الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات: استخدم --share (يُسجل نقطة النهاية في .gradio.live ).
وفي كلتا الحالتين، لا يتم مصادقة الوصول بشكل افتراضي. يمكنك إضافة مصادقة أساسية عن طريق إنشاء ملف يسمى auth.json في الدليل الرئيسي، والذي يحتوي على قائمة بكائنات JSON مع مفاتيح user pass (انظر المثال في auth-example.json).
التوسع الفوري القائم على GPT2 كنمط ديناميكي "Foocus V2". (على غرار وضع المعالجة المسبقة المخفي ووضع "الخام" في Midjourney، أو وضع LeonardoAI's Prompt Magic).
مبادلة المصافي الأصلية داخل جهاز أخذ العينات k واحد. وتتمثل الميزة في أن نموذج الصقل يمكنه الآن إعادة استخدام زخم النموذج الأساسي (أو معلمات سجل ODE) التي تم جمعها من أخذ العينات k لتحقيق أخذ عينات أكثر تماسكًا. في الإصلاح عالي الدقة لـ Automatic1111 ونظام العقدة ComfyUI، يستخدم النموذج الأساسي والمُحسِّن جهازي أخذ عينات k مستقلين، مما يعني إهدار الزخم إلى حد كبير، وكسر استمرارية أخذ العينات. يستخدم Fooocus أخذ عينات k-diffusion المتقدمة الخاصة به والتي تضمن مبادلة سلسة وأصيلة ومستمرة في إعداد الصقل. (التحديث بتاريخ 13 أغسطس: في الواقع، لقد ناقشت هذا الأمر مع Automatic1111 منذ عدة أيام، ويبدو أنه تم دمج "مبادلة المكرر الأصلي داخل أداة أخذ عينات k واحدة" في فرع التطوير في webui. رائع!)
توجيه ADM السلبي. نظرًا لأن أعلى مستوى دقة لـ XL Base لا يحتوي على انتباه متقاطع، فإن الإشارات الإيجابية والسلبية لأعلى مستوى دقة لـ XL لا يمكنها تلقي تباينات كافية أثناء أخذ عينات CFG، مما يتسبب في أن تبدو النتائج بلاستيكية بعض الشيء أو سلسة للغاية في بعض الحالات. لحسن الحظ، نظرًا لأن أعلى مستوى دقة لـ XL لا يزال مشروطًا بنسب أبعاد الصورة (ADM)، فيمكننا تعديل adm على الجانب الإيجابي/السلبي للتعويض عن نقص تباين CFG في أعلى مستوى دقة. (التحديث بتاريخ 16 أغسطس، سيدعم تطبيق Draw Things على نظام iOS إرشادات ADM السلبية. رائع!)
قمنا بتنفيذ نسخة مضبوطة بعناية من القسم 5.1 من "تحسين جودة عينة نماذج الانتشار باستخدام إرشادات الاهتمام الذاتي". تم ضبط الوزن على مستوى منخفض جدًا، ولكن هذا هو ضمان Fooocus النهائي للتأكد من أن XL لن ينتج أبدًا مظهرًا ناعمًا أو بلاستيكيًا بشكل مفرط (أمثلة هنا). يمكن أن يؤدي هذا تقريبًا إلى القضاء على جميع الحالات التي لا يزال XL ينتج عنها أحيانًا نتائج سلسة بشكل مفرط، حتى مع توجيه ADM السلبي. (تحديث 2023 بتاريخ 18 أغسطس، تم تغيير النواة الغوسية لـ SAG إلى نواة متباينة الخواص للحفاظ على البنية بشكل أفضل وتقليل القطع الأثرية.)
لقد قمنا بتعديل قوالب الأنماط قليلاً وأضفنا "الافتراضي السينمائي".
لقد اختبرنا "sd_xl_offset_example-lora_1.0.safetensors" ويبدو أنه عندما يكون وزن اللورا أقل من 0.5، تكون النتائج دائمًا أفضل من XL بدون لورا.
يتم ضبط معلمات العينات بعناية.
نظرًا لأن XL يستخدم التشفير الموضعي لدقة التوليد، فإن الصور التي يتم إنشاؤها بواسطة العديد من الدقة الثابتة تبدو أفضل قليلاً من تلك الناتجة عن الدقة العشوائية (لأن التشفير الموضعي ليس جيدًا جدًا في التعامل مع الأرقام الصحيحة غير المرئية أثناء التدريب). يشير هذا إلى أن الدقة في واجهة المستخدم قد تكون مشفرة بشكل ثابت للحصول على أفضل النتائج.
يبدو أن المطالبات المنفصلة لبرنامجي تشفير نص مختلفين غير ضرورية. قد تنجح المطالبات المنفصلة للنموذج الأساسي والمصفاة، لكن التأثيرات عشوائية، ونحن نمتنع عن تنفيذ ذلك.
تبدو عائلة DPM مناسبة تمامًا لـ XL نظرًا لأن XL يُنشئ أحيانًا نسيجًا ناعمًا للغاية، لكن عائلة DPM أحيانًا تولد تفاصيل كثيفة للغاية في النسيج. يبدو تأثيرها المشترك محايدًا وجذابًا للإدراك البشري.
نظام مصمم بعناية لتحقيق التوازن بين أنماط متعددة بالإضافة إلى التوسع السريع.
استخدام طريقة Automatic1111 لتطبيع التأكيد الفوري. يؤدي هذا إلى تحسين النتائج بشكل ملحوظ عندما يقوم المستخدمون بنسخ المطالبات من civitai مباشرة.
كما يدعم الآن نظام المبادلة المشترك الخاص بمصفاة التصفية img2img والترقية بطريقة سلسة.
مقياس CFG وتصحيح TSNR (تم ضبطه لـ SDXL) عندما يكون CFG أكبر من 10.
بعد أول مرة تقوم فيها بتشغيل Fooocus، سيتم إنشاء ملف التكوين في Fooocusconfig.txt . يمكن تحرير هذا الملف لتغيير مسار النموذج أو المعلمات الافتراضية.
على سبيل المثال، قد يبدو ملف Fooocusconfig.txt الذي تم تحريره (سيتم إنشاء هذا الملف بعد التشغيل الأول) كما يلي:
{ "path_checkpoints": "D:Fooocusmodelscheckpoints"، "path_loras": "D:Fooocusmodelsloras"، "path_embeddings": "D:Fooocusmodelsembeddings"، "path_vae_approx": "D:Fooocusmodelsvae_approx", "path_upscale_models": "D:Fooocusmodelsupscale_models", "path_inpaint": "D:Fooocusmodelsinpaint", "path_controlnet": "D:Fooocus modelscontrolnet", "path_clip_vision": "D:Fooocusmodelsclip_vision", "path_fooocus_expansion": "D:Fooocusmodelsprompt_expansionfooocus_expansion", "path_outputs": "D:Fooocusoutputs" ، "default_model": "realisticStockPhoto_v10.safetensors"، "default_refiner": ""، "default_loras": [["lora_filename_1.safetensors"، 0.5]، ["lora_filename_2.safetensors"، 0.5]]، "default_cfg_scale": 3.0، "default_sampler": "dpmpp_2m"، "default_scheduler": "karras"، "default_negative_prompt": "جودة منخفضة"، "default_positive_prompt": ""، "default_styles": [ "Fooocus V2"، "Fooocus Photography"، "Fooocus Negative": "
]
} توجد العديد من المفاتيح والتنسيقات والأمثلة الأخرى في Fooocusconfig_modification_tutorial.txt (سيتم إنشاء هذا الملف بعد التشغيل الأول).
فكر مرتين قبل أن تقوم بتغيير التكوين فعليًا. إذا وجدت نفسك تكسر بعض الأشياء، فما عليك سوى حذف Fooocusconfig.txt . سوف يعود Fooocus إلى الوضع الافتراضي.
الطريقة الأكثر أمانًا هي تجربة "run_anime.bat" أو "run_realistic.bat" - حيث ينبغي أن تكون جيدة بما يكفي للقيام بمهام مختلفة.
لاحظ أنه تم إهمال user_path_config.txt وستتم إزالته قريبًا. (تحرير: تمت إزالته بالفعل.)
entry_with_update.py [-h] [--listen [IP]] [--port PORT] [--disable-header-check [ORIGIN]] [--web-upload-size WEB_UPLOAD_SIZE] [--hf-mirror HF_MIRROR] [--external-working-path PATH [PATH ...]] [--output-path OUTPUT_PATH] [--temp-path TEMP_PATH] [--cache-path CACHE_PATH] [--in-browser] [--disable-in-browser] [--gpu-device-id DEVICE_ID] [--async-cuda-allocation | --disable-async-cuda-allocation] [--disable-attention-upcast] [--all-in-fp32 | --all-in-fp16] [--unet-in-bf16 | --unet-in-fp16 | --unet-in-fp8-e4m3fn | --unet-in-fp8-e5m2] [--vae-in-fp16 | --vae-in-fp32 | --vae-in-bf16] [--vae-in-cpu] [--clip-in-fp8-e4m3fn | --clip-in-fp8-e5m2 | --clip-in-fp16 | --clip-in-fp32] [--directml [DIRECTML_DEVICE]] [--disable-ipex-hijack] [--preview-option [none,auto,fast,taesd]] [--attention-split | --attention-quad | --attention-pytorch] [--disable-xformers] [--always-gpu | --always-high-vram | --always-normal-vram | --always-low-vram | --always-no-vram | --always-cpu [CPU_NUM_THREADS]] [--always-offload-from-vram] [--pytorch-deterministic] [--disable-server-log] [--debug-mode] [--is-windows-embedded-python] [--disable-server-info] [--multi-user] [--share] [--preset PRESET] [--disable-preset-selection] [--language LANGUAGE] [--disable-offload-from-vram] [--theme THEME] [--disable-image-log] [--disable-analytics] [--disable-metadata] [--disable-preset-download] [--disable-enhance-output-sorting] [--enable-auto-describe-image] [--always-download-new-model] [--rebuild-hash-cache [CPU_NUM_THREADS]]
مثال موجه: __color__ flower
معالجتها للموجه الإيجابية والسلبية.
يحدد حرف بدل عشوائي من قائمة الخيارات المحددة مسبقًا، في هذه الحالة ملف wildcards/color.txt . سيتم استبدال حرف البدل بلون عشوائي (العشوائية تعتمد على البذور). يمكنك أيضًا تعطيل العشوائية ومعالجة ملف أحرف البدل من أعلى إلى أسفل عن طريق تمكين مربع الاختيار Read wildcards in order في وضع تصحيح أخطاء المطور.
يمكن دمج أحرف البدل ودمجها، ويمكن استخدام أحرف بدل متعددة في نفس الموجه (على سبيل المثال، راجع wildcards/color_flower.txt ).
مثال على ذلك: [[red, green, blue]] flower
تمت معالجتها فقط للموجه الإيجابي.
يعالج المصفوفة من اليسار إلى اليمين، ويولد صورة منفصلة لكل عنصر في المصفوفة. في هذه الحالة سيتم إنشاء 3 صور، واحدة لكل لون. قم بزيادة رقم الصورة إلى 3 لإنشاء جميع المتغيرات الثلاثة.
لا يمكن تداخل المصفوفات، لكن يمكن استخدام مصفوفات متعددة في نفس الموجه. هل يدعم LoRAs المضمنة كعناصر صفيف!
مثال للموجه: flower
تمت معالجتها فقط للموجه الإيجابي.
يطبق LoRA على الموجه. يجب أن يكون ملف LoRA موجودًا في دليل models/loras .
انقر هنا لتصفح الميزات المتقدمة.
وفيما يلي بعض الشوكات إلى Fooocus:
| شوكات فوكوس |
|---|
| fenneishi/Fooocus-Control runew0lf/RuinedFooocus MoonRide303/Fooocus-MRE متركاي/SimpleSDXL mashb1t/Foocus وهكذا ... |
شكرًا جزيلاً لـ twri و3Diva وMarc K3nt3L لإنشاء أنماط SDXL إضافية متوفرة في Fooocus.
يبدأ المشروع بمزيج من قواعد التعليمات البرمجية Stable Diffusion WebUI وComfyUI.
أيضًا، شكرًا daswer123 على المساهمة في Canvas Zoom!
السجل هنا.
يمكنك وضع ملفات json في مجلد language لترجمة واجهة المستخدم.
على سبيل المثال، فيما يلي محتوى Fooocus/language/example.json :
{ "إنشاء": "生成"، "إدخال الصورة": "入力画像"، "متقدم": "고급"، "SAI 3D Model": "SAI 3D Modèle"} إذا أضفت --language example arg، فسيقوم Fooocus بقراءة Fooocus/language/example.json لترجمة واجهة المستخدم.
على سبيل المثال، يمكنك تحرير سطر نهاية Windows run.bat كـ
.python_embededpython.exe -s Fooocusentry_with_update.py --language example
أو run_anime.bat مثل
.python_embededpython.exe -s Fooocusentry_with_update.py --language example --preset anime
أو run_realistic.bat مثل
.python_embededpython.exe -s Fooocusentry_with_update.py --language example --preset realistic
للترجمة العملية، يمكنك إنشاء ملف خاص بك مثل Fooocus/language/jp.json أو Fooocus/language/cn.json ثم استخدام العلامة --language jp أو --language cn . على ما يبدو، هذه الملفات غير موجودة الآن. نحن بحاجة لمساعدتكم لإنشاء هذه الملفات!
لاحظ أنه إذا لم يتم تقديم --language وفي نفس الوقت كان Fooocus/language/default.json موجودًا، فسيقوم Fooocus دائمًا بتحميل Fooocus/language/default.json للترجمة. بشكل افتراضي، الملف Fooocus/language/default.json غير موجود.
