Fooocus
2.5.5
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Fooocus es un software de generación de imágenes (basado en Gradio).
Fooocus presenta un replanteamiento de los diseños de generadores de imágenes. El software está fuera de línea, es de código abierto y gratuito, mientras que al mismo tiempo, al igual que muchos generadores de imágenes en línea como Midjourney, no es necesario realizar ajustes manuales y los usuarios solo deben concentrarse en las indicaciones y las imágenes. Fooocus también ha simplificado la instalación: entre presionar "descargar" y generar la primera imagen, el número de clics del mouse necesarios está estrictamente limitado a menos de 3. El requisito mínimo de memoria de GPU es 4 GB (Nvidia).
Recientemente, existen muchos sitios web falsos en Google cuando se busca "fooocus". No confíes en ellos: aquí está la única fuente oficial de Fooocus.
El proyecto Fooocus, construido íntegramente sobre la arquitectura Stable Diffusion XL , se encuentra ahora en un estado de soporte limitado a largo plazo (LTS) con corrección de errores únicamente. Como se considera que las funcionalidades existentes están casi libres de problemas de programación (gracias a los enormes esfuerzos de mashb1t), las actualizaciones futuras se centrarán exclusivamente en solucionar cualquier error que pueda surgir.
No hay planes actuales para migrar o incorporar arquitecturas de modelos más nuevas. Sin embargo, esto puede cambiar con el tiempo con el desarrollo de la comunidad de código abierto. Por ejemplo, si la comunidad converge hacia un único método dominante para la generación de imágenes (lo que realmente puede suceder en medio año o en un año dado el estado actual), Fooocus también puede migrar a ese método exacto.
Para aquellos interesados en utilizar modelos más nuevos como Flux , recomendamos explorar plataformas alternativas como WebUI Forge (también nuestra), ComfyUI/SwarmUI. Además, se encuentran disponibles varias bifurcaciones excelentes de Fooocus para experimentar.
Nuevamente, recientemente existen muchos sitios web falsos en Google cuando se busca "fooocus". NO obtenga Fooocus de esos sitios web; esta página es la única fuente oficial de Fooocus. Nunca tenemos ningún sitio web como “fooocus.com”, “fooocus.net”, “fooocus.co”, “fooocus.ai”, “fooocus.org”, “fooocus.pro”, “fooocus.one”. Esos sitios web son TODOS FALSOS. No tienen ABSOLUTAMENTE ninguna relación con nosotros. Fooocus es un software de código abierto fuera de línea 100% no comercial.
A continuación se muestra una lista rápida utilizando los ejemplos de Midjourney:
| A mitad del viaje | Fooocus |
|---|---|
| Conversión de texto a imagen de alta calidad sin necesidad de mucha ingeniería rápida o ajuste de parámetros. (Método desconocido) | Conversión de texto a imagen de alta calidad sin necesidad de mucha ingeniería rápida o ajuste de parámetros. (Fooocus tiene un motor de procesamiento de mensajes sin conexión basado en GPT-2 y muchas mejoras de muestreo para que los resultados sean siempre hermosos, sin importar si su mensaje es tan corto como "casa en el jardín" o hasta 1000 palabras) |
| V1 V2 V3 V4 | Imagen de entrada -> Exclusiva o Variación -> Variar (sutil) / Variar (fuerte) |
| U1 U2 U3 U4 | Imagen de entrada -> Exclusivo o Variación -> Exclusivo (1,5x) / Exclusivo (2x) |
| Inpaint / Arriba / Abajo / Izquierda / Derecha (Pan) | Imagen de entrada -> Inpaint o Outpaint -> Inpaint / Arriba / Abajo / Izquierda / Derecha (Fooocus utiliza su propio algoritmo inpaint y modelos inpaint para que los resultados sean más satisfactorios que cualquier otro software que utilice el método/modelo SDXL inpaint estándar) |
| Mensaje de imagen | Imagen de entrada -> Solicitud de imagen (Fooocus utiliza su propio algoritmo de visualización de imágenes para que la calidad de los resultados y la rápida comprensión sean más satisfactorios que cualquier otro software que utilice métodos SDXL estándar, como adaptadores de IP estándar o revisiones) |
| --estilo | Avanzado -> Estilo |
| --estilizar | Avanzado -> Avanzado -> Orientación |
| --niji | Múltiples lanzadores: "run.bat", "run_anime.bat" y "run_realistic.bat". Fooocus admite modelos SDXL en Civitai (Puedes buscar en Google “Civitai” si no lo sabes) |
| --calidad | Avanzado -> Calidad |
| --repetir | Avanzado -> Número de imagen |
| Mensajes múltiples (::) | Simplemente use varias líneas de indicaciones |
| Pesos rápidos | Puedes usar "Yo soy (feliz:1.5)". Fooocus utiliza el algoritmo de reponderación de A1111 para que los resultados sean mejores que ComfyUI si los usuarios copian directamente las indicaciones de Civitai. (Porque si las indicaciones se escriben en la reponderación de ComfyUI, es menos probable que los usuarios copien los textos de las indicaciones, ya que prefieren arrastrar archivos) Para utilizar la incrustación, puede utilizar "(embedding:file_name:1.1)" |
| --No | Avanzado -> Mensaje negativo |
| --Arkansas | Avanzado -> Relaciones de aspecto |
| InsightFace | Imagen de entrada -> Solicitud de imagen -> Avanzado -> FaceSwap |
| Describir | Imagen de entrada -> Describir |
A continuación se muestra una lista rápida utilizando los ejemplos de LeonardoAI:
| Leonardo AI | Fooocus |
|---|---|
| Magia inmediata | Avanzado -> Estilo -> Fooocus V2 |
| Parámetros avanzados del sampler (como Contraste/Nitidez/etc.) | Avanzado -> Avanzado -> Nitidez de muestreo / etc. |
| ControlNets fáciles de usar | Imagen de entrada -> Solicitud de imagen -> Avanzado |
Además, haga clic aquí para explorar las funciones avanzadas.
Puedes descargar Fooocus directamente con:
>>> Haga clic aquí para descargar <<<
Después de descargar el archivo, descomprímalo y luego ejecute "run.bat".
La primera vez que inicie el software, descargará automáticamente los modelos:
Descargará los modelos predeterminados a la carpeta "Fooocusmodelscheckpoints" teniendo en cuenta diferentes ajustes preestablecidos. Puede descargarlos con antelación si no desea la descarga automática.
Tenga en cuenta que si usa inpaint, la primera vez que pinte una imagen, descargará el modelo de control de inpaint propio de Fooocus desde aquí como el archivo "Fooocusmodelsinpaintinpaint_v26.fooocus.patch" (el tamaño de este archivo es 1,28 GB).
Después de Fooocus 2.1.60, también tendrás run_anime.bat y run_realistic.bat . Son modelos preestablecidos diferentes (y requieren modelos diferentes, pero se descargarán automáticamente). Consulte aquí para obtener más detalles.
Después de Fooocus 2.3.0 también puedes cambiar los ajustes preestablecidos directamente en el navegador. Recuerde agregar estos argumentos si desea cambiar el comportamiento predeterminado:
Utilice --disable-preset-selection para desactivar la selección preestablecida en el navegador.
Utilice --always-download-new-model para descargar los modelos que faltan en el interruptor preestablecido. El valor predeterminado es recurrir a previous_default_models definidos en el ajuste preestablecido correspondiente; consulte también la salida del terminal.
Si ya tiene estos archivos, puede copiarlos en las ubicaciones anteriores para acelerar la instalación.
Tenga en cuenta que si ve "MetadataIncompleteBuffer" o "PytorchStreamReader" , entonces los archivos de su modelo están dañados. Descargue los modelos nuevamente.
A continuación se muestra una prueba en una computadora portátil de gama relativamente baja con 16 GB de RAM del sistema y 6 GB de VRAM (computadora portátil Nvidia 3060). La velocidad de esta máquina es de aproximadamente 1,35 segundos por iteración. Bastante impresionante: hoy en día los portátiles con 3060 suelen tener un precio muy aceptable.
Además, recientemente, muchos otros programas informan que el controlador Nvidia superior a 532 es a veces 10 veces más lento que el controlador Nvidia 531. Si el tiempo de generación es muy largo, considere descargar Nvidia Driver 531 Laptop o Nvidia Driver 531 Desktop.
Tenga en cuenta que el requisito mínimo es 4 GB de memoria GPU Nvidia (4 GB VRAM) y 8 GB de memoria del sistema (8 GB RAM) . Esto requiere el uso de la técnica Virtual Swap de Microsoft, que en la mayoría de los casos se habilita automáticamente con la instalación de Windows, por lo que a menudo no es necesario hacer nada al respecto. Sin embargo, si no está seguro, o si lo desactivó manualmente (¿alguien realmente haría eso?), o si ve algún "RuntimeError: CPUAllocator" , puede habilitarlo aquí:
¡Y asegúrese de tener al menos 40 GB de espacio libre en cada unidad si aún ve "RuntimeError: CPUAllocator"!
Abra un problema si utiliza dispositivos similares pero aún no puede lograr un rendimiento aceptable.
Tenga en cuenta que el requisito mínimo para diferentes plataformas es diferente.
Consulte también los problemas comunes y sus soluciones aquí.
(Última prueba: 12 de agosto de 2024 por mashb1t)
| colaboración | Información |
|---|---|
| Oficial de Fooocus |
En Colab, puede modificar la última línea a !python entry_with_update.py --share --always-high-vram o !python entry_with_update.py --share --always-high-vram --preset anime o !python entry_with_update.py --share --always-high-vram --preset realistic para Fooocus Default/Anime/Realistic Edition.
También puede cambiar el ajuste preestablecido en la interfaz de usuario. Tenga en cuenta que esto puede provocar tiempos de espera después de 60 segundos. Si este es el caso, espere hasta que finalice la descarga, cambie el ajuste preestablecido a inicial y vuelva al que seleccionó o vuelva a cargar la página.
Tenga en cuenta que este Colab deshabilitará el refinador de forma predeterminada porque los recursos de Colab gratuito son relativamente limitados (y algunas funciones "grandes", como la visualización de imágenes, pueden hacer que el Colab de nivel gratuito se desconecte). Nos aseguramos de que la conversión básica de texto a imagen siempre funcione en Colab de nivel gratuito.
El uso de --always-high-vram cambia la asignación de recursos de RAM a VRAM y logra el mejor equilibrio general entre rendimiento, flexibilidad y estabilidad en la instancia T4 predeterminada. Encuentre más información aquí.
¡Gracias a camenduru por la plantilla!
Si desea utilizar Anaconda/Miniconda, puede
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
Luego descargue los modelos: descargue los modelos predeterminados a la carpeta "Fooocusmodelscheckpoints". O deja que Fooocus descargue automáticamente los modelos usando el iniciador:
conda activate fooocus python entry_with_update.py
O, si desea abrir un puerto remoto, utilice
conda activate fooocus python entry_with_update.py --listen
Utilice python entry_with_update.py --preset anime o python entry_with_update.py --preset realistic para Fooocus Anime/Realistic Edition.
Su Linux necesita tener Python 3.10 instalado, y digamos que su Python puede ser llamado con el comando python3 con su sistema venv funcionando; puede
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
Consulte las secciones anteriores para descargar modelos. Puede iniciar el software con:
source fooocus_env/bin/activate python entry_with_update.py
O, si desea abrir un puerto remoto, utilice
source fooocus_env/bin/activate python entry_with_update.py --listen
Utilice python entry_with_update.py --preset anime o python entry_with_update.py --preset realistic para Fooocus Anime/Realistic Edition.
Si sabe lo que está haciendo y su Linux ya tiene instalado Python 3.10 y puede llamar a Python con el comando python3 (y Pip con pip3 ), puede
git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git cd Fooocus pip3 install -r requirements_versions.txt
Consulte las secciones anteriores para descargar modelos. Puede iniciar el software con:
python3 entry_with_update.py
O, si desea abrir un puerto remoto, utilice
python3 entry_with_update.py --listen
Utilice python entry_with_update.py --preset anime o python entry_with_update.py --preset realistic para Fooocus Anime/Realistic Edition.
Tenga en cuenta que el requisito mínimo para diferentes plataformas es diferente.
Lo mismo con las instrucciones anteriores. Necesitas cambiar la antorcha a la versión AMD.
pip uninstall torch torchvision torchaudio torchtext functorch xformers pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6
Sin embargo, AMD no se somete a pruebas exhaustivas. El soporte de AMD está en versión beta.
Utilice python entry_with_update.py --preset anime o python entry_with_update.py --preset realistic para Fooocus Anime/Realistic Edition.
Tenga en cuenta que el requisito mínimo para diferentes plataformas es diferente.
Lo mismo con Windows. Descargue el software y edite el contenido de run.bat como:
.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
Luego ejecute run.bat .
Sin embargo, AMD no se somete a pruebas exhaustivas. El soporte de AMD está en versión beta.
Para AMD, utilice .python_embededpython.exe entry_with_update.py --directml --preset anime o .python_embededpython.exe entry_with_update.py --directml --preset realistic para Fooocus Anime/Realistic Edition.
Tenga en cuenta que el requisito mínimo para diferentes plataformas es diferente.
Mac no se prueba intensivamente. A continuación se muestra una guía no oficial para usar Mac. Puedes discutir los problemas aquí.
Puede instalar Fooocus en Apple Mac Silicon (M1 o M2) con macOS 'Catalina' o una versión más reciente. Fooocus se ejecuta en computadoras Apple Silicon a través de la aceleración de dispositivos PyTorch MPS. Las computadoras Mac Silicon no vienen con una tarjeta gráfica dedicada, lo que resulta en tiempos de procesamiento de imágenes significativamente más largos en comparación con las computadoras con tarjetas gráficas dedicadas.
Instale el administrador de paquetes conda y pytorch todas las noches. Lea la guía para desarrolladores de Apple de capacitación acelerada de PyTorch en Mac para obtener instrucciones. Asegúrese de que pytorch reconozca su dispositivo MPS.
Abra la aplicación macOS Terminal y clone este repositorio con git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git .
Cambie al nuevo directorio de Fooocus, cd Fooocus .
Cree un nuevo entorno conda, conda env create -f environment.yaml .
Active su nuevo entorno conda, conda activate fooocus .
Instale los paquetes requeridos por Fooocus, pip install -r requirements_versions.txt .
Inicie Fooocus ejecutando python entry_with_update.py . (Algunos usuarios de Mac M2 pueden necesitar python entry_with_update.py --disable-offload-from-vram para acelerar la carga/descarga de modelos). La primera vez que ejecute Fooocus, descargará automáticamente los modelos Stable Diffusion SDXL y tomará un tiempo significativo. cantidad de tiempo, dependiendo de su conexión a Internet.
Utilice python entry_with_update.py --preset anime o python entry_with_update.py --preset realistic para Fooocus Anime/Realistic Edition.
Ver docker.md
Vea las pautas aquí.
A continuación se muestran los requisitos mínimos para ejecutar Fooocus localmente. Si la capacidad de su dispositivo es inferior a esta especificación, es posible que no pueda utilizar Fooocus localmente. (Háganos saber, en cualquier caso, si la capacidad de su dispositivo es menor pero Fooocus aún funciona).
| Sistema operativo | GPU | Memoria mínima de GPU | Memoria mínima del sistema | Intercambio de sistema | Nota |
|---|---|---|---|---|---|
| Windows/Linux | Nvidia RTX 4XXX | 4GB | 8GB | Requerido | lo más rápido |
| Windows/Linux | Nvidia RTX 3XXX | 4GB | 8GB | Requerido | normalmente más rápido que RTX 2XXX |
| Windows/Linux | Nvidia RTX 2XXX | 4GB | 8GB | Requerido | normalmente más rápido que GTX 1XXX |
| Windows/Linux | Nvidia GTX 1XXX | 8GB (* 6GB incierto) | 8GB | Requerido | sólo marginalmente más rápido que la CPU |
| Windows/Linux | Nvidia GTX 9XX | 8GB | 8GB | Requerido | más rápido o más lento que la CPU |
| Windows/Linux | Nvidia GTX<9XX | No compatible | / | / | / |
| ventanas | GPU AMD | 8 GB (actualizado el 30 de diciembre de 2023) | 8GB | Requerido | a través de DirectML (* ROCm está en espera), aproximadamente 3 veces más lento que Nvidia RTX 3XXX |
| linux | GPU AMD | 8GB | 8GB | Requerido | a través de ROCm, aproximadamente 1,5 veces más lento que Nvidia RTX 3XXX |
| Impermeable | MPS M1/M2 | Compartido | Compartido | Compartido | aproximadamente 9 veces más lento que Nvidia RTX 3XXX |
| Windows/Linux/Mac | solo usa CPU | 0GB | 32GB | Requerido | aproximadamente 17 veces más lento que Nvidia RTX 3XXX |
* AMD GPU ROCm (en espera): AMD todavía está trabajando para admitir ROCm en Windows.
* Nvidia GTX 1XXX 6GB incierto: algunas personas reportan éxito con 6GB en GTX 10XX, pero otras reportan casos de falla.
Tenga en cuenta que Fooocus sólo sirve para generar imágenes de muy alta calidad. No admitiremos modelos más pequeños para reducir los requisitos y sacrificar la calidad de los resultados.
Vea los problemas comunes aquí.
Dados diferentes objetivos, los modelos y configuraciones predeterminados de Fooocus son diferentes:
| Tarea | ventanas | Argumentos de Linux | Modelo principal | Refinador | configuración |
|---|---|---|---|---|---|
| General | ejecutar.bat | juggernautXL_v8Rundiffusion | no usado | aquí | |
| Realista | run_realistic.bat | --preset realista | realistaStockPhoto_v20 | no usado | aquí |
| animado | run_anime.bat | --anime preestablecido | animaPencilXL_v500 | no usado | aquí |
Tenga en cuenta que la descarga es automática ; no necesita hacer nada si la conexión a Internet es correcta. Sin embargo, puedes descargarlos manualmente si (o moverlos desde otro lugar) tienes tu propia preparación.
Además de ejecutarse en localhost, Fooocus también puede exponer su interfaz de usuario de dos maneras:
Oyente de interfaz de usuario local: use --listen (especifique el puerto, por ejemplo, con --port 8888 ).
Acceso API: use --share (registra un punto final en .gradio.live ).
En ambos sentidos, el acceso no está autenticado de forma predeterminada. Puede agregar autenticación básica creando un archivo llamado auth.json en el directorio principal, que contiene una lista de objetos JSON con las claves user y pass (ver ejemplo en auth-example.json).
Expansión rápida basada en GPT2 como estilo dinámico "Fooocus V2". (similar al preprocesamiento oculto y al modo "sin procesar" de Midjourney, o Prompt Magic de LeonardoAI).
Intercambio de refinador nativo dentro de un solo k-sampler. La ventaja es que el modelo refinador ahora puede reutilizar el impulso del modelo base (o los parámetros históricos de ODE) recopilados del muestreo k para lograr un muestreo más coherente. En la solución de alta resolución de Automatic1111 y el sistema de nodos de ComfyUI, el modelo base y el refinador utilizan dos muestreadores k independientes, lo que significa que el impulso se desperdicia en gran medida y se rompe la continuidad del muestreo. Fooocus utiliza su propio muestreo avanzado de difusión k que garantiza un intercambio fluido, nativo y continuo en una configuración de refinador. (Actualización del 13 de agosto: en realidad, hablé de esto con Automatic1111 hace varios días, y parece que el “intercambio de refinador nativo dentro de un solo k-sampler” está fusionado en la rama de desarrollo de webui. ¡Genial!)
Orientación ADM negativa. Debido a que el nivel de resolución más alto de XL Base no tiene atenciones cruzadas, las señales positivas y negativas para el nivel de resolución más alto de XL no pueden recibir suficientes contrastes durante el muestreo CFG, lo que hace que los resultados parezcan un poco plásticos o demasiado suaves en ciertos casos. Afortunadamente, dado que el nivel de resolución más alto del XL todavía está condicionado a las relaciones de aspecto de la imagen (ADM), podemos modificar el adm en el lado positivo/negativo para compensar la falta de contraste CFG en el nivel de resolución más alto. (Actualización del 16 de agosto: la aplicación IOS Draw Things admitirá la orientación negativa de ADM. ¡Genial!)
Implementamos una variación cuidadosamente ajustada de la Sección 5.1 de "Mejora de la calidad de las muestras de los modelos de difusión mediante orientación de autoatención". El peso está establecido en muy bajo, pero esta es la garantía final de Fooocus para asegurarse de que el XL nunca tendrá una apariencia demasiado suave o plástica (ejemplos aquí). Esto casi puede eliminar todos los casos en los que XL todavía ocasionalmente produce resultados demasiado suaves, incluso con guía ADM negativa. (Actualización del 18 de agosto de 2023, el núcleo gaussiano de SAG se cambia a un núcleo anisotrópico para una mejor preservación de la estructura y menos artefactos).
Modificamos un poco las plantillas de estilo y agregamos el "cinematográfico predeterminado".
Probamos los "sd_xl_offset_example-lora_1.0.safetensors" y parece que cuando el peso de lora es inferior a 0,5, los resultados siempre son mejores que los de XL sin lora.
Los parámetros de los muestreadores se ajustan cuidadosamente.
Debido a que XL usa codificación posicional para la resolución de generación, las imágenes generadas con varias resoluciones fijas se ven un poco mejor que aquellas con resoluciones arbitrarias (porque la codificación posicional no es muy buena para manejar números int que no se ven durante el entrenamiento). Esto sugiere que las resoluciones en la interfaz de usuario pueden estar codificadas para obtener mejores resultados.
Las indicaciones separadas para dos codificadores de texto diferentes parecen innecesarias. Las indicaciones separadas para el modelo base y el refinador pueden funcionar, pero los efectos son aleatorios y nos abstenemos de implementarlos.
La familia DPM parece adecuada para XL ya que XL a veces genera una textura demasiado suave, pero la familia DPM a veces genera detalles de textura demasiado densos. Su efecto conjunto parece neutral y atractivo para la percepción humana.
Un sistema cuidadosamente diseñado para equilibrar múltiples estilos y una rápida expansión.
Usando el método de automatic1111 para normalizar el énfasis de las indicaciones. Esto mejora significativamente los resultados cuando los usuarios copian mensajes directamente desde civitai.
El sistema de intercambio conjunto de la refinería ahora también admite img2img y upscale de forma fluida.
Escala CFG y corrección TSNR (ajustada para SDXL) cuando CFG es mayor que 10.
Después de la primera vez que ejecute Fooocus, se generará un archivo de configuración en Fooocusconfig.txt . Este archivo se puede editar para cambiar la ruta del modelo o los parámetros predeterminados.
Por ejemplo, un Fooocusconfig.txt editado (este archivo se generará después del primer inicio) puede verse así:
{ "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": "baja calidad", "default_positive_prompt": "", "default_styles": [ "Fooocus V2", "Fooocus Photograph", "Fooocus Negative "
]
} Muchas otras claves, formatos y ejemplos se encuentran en Fooocusconfig_modification_tutorial.txt (este archivo se generará después del primer inicio).
Considere dos veces antes de cambiar realmente la configuración. Si te encuentras rompiendo cosas, simplemente elimina Fooocusconfig.txt . Fooocus volverá a los valores predeterminados.
Una forma más segura es probar "run_anime.bat" o "run_realistic.bat"; ya deberían ser lo suficientemente buenos para diferentes tareas.
Tenga en cuenta que user_path_config.txt está en desuso y se eliminará pronto. (Editar: ya está eliminado).
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]]
Mensaje de ejemplo: __color__ flower
Procesado para avisos positivos y negativos.
Selecciona un comodín aleatorio de una lista predefinida de opciones, en este caso el archivo wildcards/color.txt . El comodín será reemplazado por un color aleatorio (aleatoriedad basada en la semilla). También puede desactivar la aleatoriedad y procesar un archivo comodín de arriba a abajo habilitando la casilla Read wildcards in order en el modo de depuración del desarrollador.
Los comodines se pueden anidar y combinar, y se pueden utilizar varios comodines en el mismo mensaje (ejemplo, consulte wildcards/color_flower.txt ).
Mensaje de ejemplo: [[red, green, blue]] flower
Procesado sólo para aviso positivo.
Procesa la matriz de izquierda a derecha, generando una imagen separada para cada elemento de la matriz. En este caso se generarían 3 imágenes, una para cada color. Aumente el número de imagen a 3 para generar las 3 variantes.
Las matrices no se pueden anidar, pero se pueden usar varias matrices en el mismo mensaje. ¡Admite LoRA en línea como elementos de matriz!
Mensaje de ejemplo: flower
Procesado sólo para aviso positivo.
Aplica un LoRA al mensaje. El archivo LoRA debe estar ubicado en el directorio models/loras .
Haga clic aquí para explorar las funciones avanzadas.
A continuación se muestran algunas bifurcaciones de Fooocus:
| Los tenedores de Fooocus |
|---|
| fenneishi/Fooocus-Control runew0lf/RuinedFooocus MoonRide303/Fooocus-MRE metercai/SimpleSDXL mashb1t/Fooocus etcétera ... |
Muchas gracias a twri, 3Diva y Marc K3nt3L por crear estilos SDXL adicionales disponibles en Fooocus.
El proyecto parte de una combinación de bases de código Stable Diffusion WebUI y ComfyUI.
Además, ¡gracias a daswer123 por contribuir con Canvas Zoom!
El registro está aquí.
Puede colocar archivos json en la carpeta language para traducir la interfaz de usuario.
Por ejemplo, a continuación se muestra el contenido de Fooocus/language/example.json :
{ "Generar": "生成", "Imagen de entrada": "入力画像", "Avanzado": "고급", "Modelo SAI 3D": "Modelo SAI 3D"} Si agrega --language example arg, Fooocus leerá Fooocus/language/example.json para traducir la interfaz de usuario.
Por ejemplo, puede editar la línea final de Windows run.bat como
.python_embededpython.exe -s Fooocusentry_with_update.py --language example
O run_anime.bat como
.python_embededpython.exe -s Fooocusentry_with_update.py --language example --preset anime
O run_realistic.bat como
.python_embededpython.exe -s Fooocusentry_with_update.py --language example --preset realistic
Para una traducción práctica, puede crear su propio archivo como Fooocus/language/jp.json o Fooocus/language/cn.json y luego usar la bandera --language jp o --language cn . Al parecer, estos archivos ya no existen. ¡Necesitamos tu ayuda para crear estos archivos!
Tenga en cuenta que si no se proporciona --language y al mismo tiempo existe Fooocus/language/default.json , Fooocus siempre cargará Fooocus/language/default.json para traducir. De forma predeterminada, el archivo Fooocus/language/default.json no existe.
