bodoh sekali
2.5.5
>>> Klik Disini untuk Menginstal Fooocus <<<
Fooocus adalah perangkat lunak penghasil gambar (berdasarkan Gradio).
Fooocus menyajikan pemikiran ulang desain generator gambar. Perangkat lunak ini offline, open source, dan gratis, sementara pada saat yang sama, mirip dengan banyak generator gambar online seperti Midjourney, penyesuaian manual tidak diperlukan, dan pengguna hanya perlu fokus pada petunjuk dan gambar. Fooocus juga menyederhanakan instalasi: antara menekan "unduh" dan menghasilkan gambar pertama, jumlah klik mouse yang diperlukan dibatasi hingga kurang dari 3. Persyaratan memori GPU minimal adalah 4GB (Nvidia).
Baru-baru ini banyak situs palsu muncul di Google ketika Anda mencari “fooocus”. Jangan percaya itu – ini satu-satunya sumber resmi Fooocus.
Proyek Fooocus, yang sepenuhnya dibangun di atas arsitektur Stable Diffusion XL , kini berada dalam kondisi dukungan jangka panjang (LTS) terbatas dengan perbaikan bug saja. Karena fungsionalitas yang ada dianggap hampir bebas dari masalah programatik (Berkat upaya besar mashb1t), pembaruan di masa mendatang akan fokus secara eksklusif pada mengatasi bug yang mungkin timbul.
Saat ini tidak ada rencana untuk bermigrasi atau menggabungkan arsitektur model yang lebih baru. Namun, hal ini dapat berubah seiring berjalannya waktu seiring berkembangnya komunitas sumber terbuka. Misalnya, jika komunitas memilih satu metode dominan untuk menghasilkan gambar (yang mungkin akan terjadi dalam setengah atau satu tahun mengingat status saat ini), Fooocus juga dapat bermigrasi ke metode tersebut.
Bagi mereka yang tertarik menggunakan model baru seperti Flux , kami sarankan untuk menjelajahi platform alternatif seperti WebUI Forge (juga dari kami), ComfyUI/SwarmUI. Selain itu, beberapa fork Fooocus yang luar biasa tersedia untuk eksperimen.
Sekali lagi, akhir-akhir ini banyak situs palsu muncul di Google ketika Anda mencari “fooocus”. JANGAN mendapatkan Fooocus dari situs web tersebut – halaman ini adalah satu-satunya sumber resmi Fooocus. Kami tidak pernah memiliki situs web seperti “fooocus.com”, “fooocus.net”, “fooocus.co”, “fooocus.ai”, “fooocus.org”, “fooocus.pro”, “fooocus.one”. Situs web tersebut SEMUA PALSU. Mereka sama sekali tidak ada hubungannya dengan kita. Fooocus adalah perangkat lunak sumber terbuka offline 100% non-komersial.
Di bawah ini adalah daftar singkat menggunakan contoh Midjourney:
| Tengah perjalanan | bodoh sekali |
|---|---|
| Teks-ke-gambar berkualitas tinggi tanpa memerlukan banyak rekayasa cepat atau penyesuaian parameter. (Metode tidak diketahui) | Teks-ke-gambar berkualitas tinggi tanpa memerlukan banyak rekayasa cepat atau penyesuaian parameter. (Fooocus memiliki mesin pemrosesan cepat berbasis GPT-2 offline dan banyak peningkatan pengambilan sampel sehingga hasilnya selalu indah, tidak peduli apakah perintah Anda sesingkat “rumah di taman” atau sepanjang 1000 kata) |
| V1 V2 V3 V4 | Masukan Gambar -> Kelas Atas atau Variasi -> Bervariasi (Halus) / Bervariasi (Kuat) |
| U1 U2 U3 U4 | Masukan Gambar -> Kelas Atas atau Variasi -> Kelas Atas (1,5x) / Kelas Atas (2x) |
| Inpaint / Atas / Bawah / Kiri / Kanan (Pan) | Masukan Gambar -> Inpaint atau Outpaint -> Inpaint / Atas / Bawah / Kiri / Kanan (Foocus menggunakan algoritma inpaint dan model inpaint sendiri sehingga hasilnya lebih memuaskan dibandingkan semua software lain yang menggunakan metode/model inpaint standar SDXL) |
| Perintah Gambar | Masukkan Gambar -> Perintah Gambar (Foocus menggunakan algoritme prompt gambarnya sendiri sehingga kualitas hasil dan pemahaman cepat lebih memuaskan dibandingkan semua perangkat lunak lain yang menggunakan metode SDXL standar seperti Adaptor IP atau Revisi standar) |
| --gaya | Lanjutan -> Gaya |
| --menyesuaikan dgn mode | Lanjutan -> Lanjutan -> Panduan |
| --niji | Beberapa peluncur: "run.bat", "run_anime.bat", dan "run_realistic.bat". Fooocus mendukung model SDXL di Civitai (Anda dapat mencari di Google “Civitai” jika Anda tidak mengetahuinya) |
| --kualitas | Lanjutan -> Kualitas |
| --mengulang | Lanjutan -> Nomor Gambar |
| Multi Perintah (::) | Cukup gunakan beberapa baris petunjuk |
| Bobot Cepat | Anda dapat menggunakan " Saya (senang:1.5)". Fooocus menggunakan algoritma reweighting A1111 sehingga hasilnya lebih baik dibandingkan ComfyUI jika pengguna langsung menyalin perintah dari Civitai. (Karena jika perintah ditulis dalam pembobotan ulang ComfyUI, pengguna cenderung tidak menyalin teks perintah karena mereka lebih suka menyeret file) Untuk menggunakan penyematan, Anda dapat menggunakan "(embedding:nama_file:1.1)" |
| --TIDAK | Lanjutan -> Prompt Negatif |
| --ar | Lanjutan -> Rasio Aspek |
| Wajah Wawasan | Masukkan Gambar -> Perintah Gambar -> Lanjutan -> FaceSwap |
| Menggambarkan | Masukkan Gambar -> Jelaskan |
Di bawah ini adalah daftar singkat menggunakan contoh LeonardoAI:
| LeonardoAI | bodoh sekali |
|---|---|
| Sihir Cepat | Lanjutan -> Gaya -> Fooocus V2 |
| Parameter Sampler Tingkat Lanjut (seperti Kontras/Ketajaman/dll) | Tingkat Lanjut -> Tingkat Lanjut -> Ketajaman Pengambilan Sampel / dll |
| ControlNet yang mudah digunakan | Masukkan Gambar -> Perintah Gambar -> Lanjutan |
Juga, klik di sini untuk menelusuri fitur-fitur lanjutan.
Anda dapat langsung mendownload Fooocus dengan:
>>> Klik di sini untuk mengunduh <<<
Setelah file terdownload, silahkan uncompress lalu jalankan “run.bat”.
Saat pertama kali Anda meluncurkan perangkat lunak, maka secara otomatis akan mengunduh model:
Ini akan mengunduh model default ke folder "Fooocusmodelscheckpoints" dengan preset yang berbeda. Anda dapat mendownloadnya terlebih dahulu jika Anda tidak ingin mendownload otomatis.
Perhatikan bahwa jika Anda menggunakan inpaint, saat pertama kali Anda melakukan inpaint suatu gambar, model kontrol inpaint milik Fooocus akan diunduh dari sini sebagai file "Fooocusmodelsinpaintinpaint_v26.fooocus.patch" (ukuran file ini adalah 1,28 GB).
Setelah Fooocus 2.1.60, Anda juga akan memiliki run_anime.bat dan run_realistic.bat . Ini adalah preset model yang berbeda (dan memerlukan model yang berbeda, tetapi akan diunduh secara otomatis). Periksa di sini untuk lebih jelasnya.
Setelah Fooocus 2.3.0 Anda juga dapat mengganti preset langsung di browser. Ingatlah untuk menambahkan argumen berikut jika Anda ingin mengubah perilaku default:
Gunakan --disable-preset-selection untuk menonaktifkan pilihan preset di browser.
Gunakan --always-download-new-model untuk mengunduh model yang hilang pada sakelar preset. Defaultnya adalah fallback ke previous_default_models yang ditentukan dalam preset yang sesuai, lihat juga output terminal.
Jika Anda sudah memiliki file-file ini, Anda dapat menyalinnya ke lokasi di atas untuk mempercepat instalasi.
Perhatikan bahwa jika Anda melihat "MetadataIncompleteBuffer" atau "PytorchStreamReader" , maka file model Anda rusak. Silakan unduh model lagi.
Di bawah ini adalah pengujian pada laptop yang relatif low-end dengan System RAM 16GB dan VRAM 6GB (laptop Nvidia 3060). Kecepatan pada mesin ini sekitar 1,35 detik per iterasi. Cukup mengesankan – saat ini laptop dengan 3060 biasanya memiliki harga yang sangat terjangkau.
Selain itu, akhir-akhir ini banyak software lain yang melaporkan bahwa driver Nvidia di atas 532 terkadang 10x lebih lambat dibandingkan driver Nvidia 531. Jika waktu pembuatan Anda sangat lama, pertimbangkan untuk mengunduh Laptop Nvidia Driver 531 atau Desktop Nvidia Driver 531.
Perhatikan bahwa persyaratan minimalnya adalah memori GPU Nvidia 4 GB (VRAM 4 GB) dan memori sistem 8 GB (RAM 8 GB) . Hal ini memerlukan penggunaan teknik Virtual Swap Microsoft, yang biasanya diaktifkan secara otomatis oleh instalasi Windows Anda, sehingga Anda sering kali tidak perlu melakukan apa pun. Namun, jika Anda tidak yakin, atau jika Anda mematikannya secara manual (apakah ada yang akan melakukannya?), atau jika Anda melihat "RuntimeError: CPUAllocator" , Anda dapat mengaktifkannya di sini:
Dan pastikan Anda memiliki setidaknya 40GB ruang kosong di setiap drive jika Anda masih melihat "RuntimeError: CPUAllocator"!
Silakan buka masalah jika Anda menggunakan perangkat serupa tetapi masih tidak dapat mencapai kinerja yang dapat diterima.
Perhatikan bahwa persyaratan minimal untuk platform yang berbeda berbeda-beda.
Lihat juga masalah umum dan pemecahan masalah di sini.
(Terakhir diuji - 12 Agustus 2024 oleh mashb1t)
| Kolaborasi | Informasi |
|---|---|
| Pejabat Fooocus |
Di Colab, Anda dapat mengubah baris terakhir menjadi !python entry_with_update.py --share --always-high-vram atau !python entry_with_update.py --share --always-high-vram --preset anime atau !python entry_with_update.py --share --always-high-vram --preset realistic untuk Fooocus Default/Anime/Edisi Realistis.
Anda juga dapat mengubah preset di UI. Perlu diketahui bahwa ini dapat mengakibatkan waktu tunggu habis setelah 60 detik. Jika demikian, harap tunggu hingga pengunduhan selesai, ubah preset ke awal dan kembali ke yang Anda pilih atau muat ulang halaman.
Perhatikan bahwa Colab ini akan menonaktifkan penyempurna secara default karena sumber daya Colab gratis relatif terbatas (dan beberapa fitur "besar" seperti perintah gambar dapat menyebabkan Colab tingkat gratis terputus). Kami memastikan bahwa teks-ke-gambar dasar selalu berfungsi di Colab tingkat gratis.
Penggunaan --always-high-vram mengalihkan alokasi sumber daya dari RAM ke VRAM dan mencapai keseimbangan terbaik secara keseluruhan antara performa, fleksibilitas, dan stabilitas pada instans T4 default. Silakan temukan informasi lebih lanjut di sini.
Terima kasih kepada Camenduru untuk templatenya!
Kalau mau pakai Anaconda/Miniconda bisa
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
Kemudian unduh modelnya: unduh model default ke folder "Foocusmodelscheckpoints". Atau biarkan Fooocus mengunduh model secara otomatis menggunakan peluncur:
conda activate fooocus python entry_with_update.py
Atau, jika Anda ingin membuka port jarak jauh, gunakan
conda activate fooocus python entry_with_update.py --listen
Gunakan python entry_with_update.py --preset anime atau python entry_with_update.py --preset realistic untuk Fooocus Anime/Realistic Edition.
Linux Anda perlu menginstal Python 3.10 , dan katakanlah Python Anda dapat dipanggil dengan perintah python3 dengan sistem venv Anda berfungsi; kamu bisa
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
Lihat bagian di atas untuk mengunduh model. Anda dapat meluncurkan perangkat lunak dengan:
source fooocus_env/bin/activate python entry_with_update.py
Atau, jika Anda ingin membuka port jarak jauh, gunakan
source fooocus_env/bin/activate python entry_with_update.py --listen
Gunakan python entry_with_update.py --preset anime atau python entry_with_update.py --preset realistic untuk Fooocus Anime/Realistic Edition.
Jika Anda tahu apa yang Anda lakukan, dan Linux Anda sudah menginstal Python 3.10 , dan Python Anda bisa dipanggil dengan perintah python3 (dan Pip dengan pip3 ), Anda bisa
git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git cd Fooocus pip3 install -r requirements_versions.txt
Lihat bagian di atas untuk mengunduh model. Anda dapat meluncurkan perangkat lunak dengan:
python3 entry_with_update.py
Atau, jika Anda ingin membuka port jarak jauh, gunakan
python3 entry_with_update.py --listen
Gunakan python entry_with_update.py --preset anime atau python entry_with_update.py --preset realistic untuk Fooocus Anime/Realistic Edition.
Perhatikan bahwa persyaratan minimal untuk platform yang berbeda berbeda-beda.
Sama dengan instruksi di atas. Anda perlu mengubah obor ke versi AMD
pip uninstall torch torchvision torchaudio torchtext functorch xformers pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6
Namun, AMD tidak diuji secara intensif. Dukungan AMD masih dalam versi beta.
Gunakan python entry_with_update.py --preset anime atau python entry_with_update.py --preset realistic untuk Fooocus Anime/Realistic Edition.
Perhatikan bahwa persyaratan minimal untuk platform yang berbeda berbeda-beda.
Sama dengan Windows. Unduh perangkat lunak dan edit konten run.bat sebagai:
.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
Kemudian jalankan run.bat .
Namun, AMD tidak diuji secara intensif. Dukungan AMD masih dalam versi beta.
Untuk AMD, gunakan .python_embededpython.exe entry_with_update.py --directml --preset anime atau .python_embededpython.exe entry_with_update.py --directml --preset realistic untuk Fooocus Anime/Realistic Edition.
Perhatikan bahwa persyaratan minimal untuk platform yang berbeda berbeda-beda.
Mac tidak diuji secara intensif. Di bawah ini adalah pedoman tidak resmi untuk menggunakan Mac. Anda dapat mendiskusikan permasalahan di sini.
Anda dapat menginstal Fooocus di silikon Apple Mac (M1 atau M2) dengan macOS 'Catalina' atau versi yang lebih baru. Fooocus berjalan di komputer silikon Apple melalui akselerasi perangkat PyTorch MPS. Komputer Mac Silicon tidak dilengkapi kartu grafis khusus, sehingga waktu pemrosesan gambar jauh lebih lama dibandingkan komputer dengan kartu grafis khusus.
Instal manajer paket conda dan pytorch nightly. Baca pelatihan Accelerated PyTorch di Mac Panduan Pengembang Apple untuk mendapatkan petunjuk. Pastikan pytorch mengenali perangkat MPS Anda.
Buka aplikasi Terminal macOS dan kloning repositori ini dengan git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git .
Ubah ke direktori Fooocus baru, cd Fooocus .
Buat lingkungan conda baru, conda env create -f environment.yaml .
Aktifkan lingkungan conda baru Anda, conda activate fooocus .
Instal paket yang dibutuhkan oleh Fooocus, pip install -r requirements_versions.txt .
Luncurkan Fooocus dengan menjalankan python entry_with_update.py . (Beberapa pengguna Mac M2 mungkin memerlukan python entry_with_update.py --disable-offload-from-vram untuk mempercepat pemuatan/pembongkaran model.) Pertama kali Anda menjalankan Fooocus, secara otomatis akan mengunduh model SDXL Difusi Stabil dan akan memakan waktu yang signifikan jumlah waktu, tergantung pada koneksi internet Anda.
Gunakan python entry_with_update.py --preset anime atau python entry_with_update.py --preset realistic untuk Fooocus Anime/Realistic Edition.
Lihat buruh pelabuhan.md
Lihat pedomannya di sini.
Di bawah ini adalah persyaratan minimal untuk menjalankan Fooocus secara lokal. Jika kemampuan perangkat Anda lebih rendah dari spesifikasi ini, Anda mungkin tidak dapat menggunakan Fooocus secara lokal. (Harap beri tahu kami, jika kemampuan perangkat Anda lebih rendah tetapi Fooocus masih berfungsi.)
| Sistem Operasi | GPU | Memori GPU Minimal | Memori Sistem Minimal | Pertukaran Sistem | Catatan |
|---|---|---|---|---|---|
| Windows/Linux | Nvidia RTX 4XXX | 4GB | 8GB | Diperlukan | tercepat |
| Windows/Linux | Nvidia RTX 3XXX | 4GB | 8GB | Diperlukan | biasanya lebih cepat dari RTX 2XXX |
| Windows/Linux | Nvidia RTX 2XXX | 4GB | 8GB | Diperlukan | biasanya lebih cepat dari GTX 1XXX |
| Windows/Linux | Nvidia GTX 1XXX | 8GB (* 6GB tidak pasti) | 8GB | Diperlukan | hanya sedikit lebih cepat dari CPU |
| Windows/Linux | Nvidia GTX 9XX | 8GB | 8GB | Diperlukan | lebih cepat atau lebih lambat dari CPU |
| Windows/Linux | Nvidia GTX <9XX | Tidak didukung | / | / | / |
| jendela | GPU AMD | 8GB (diperbarui 2023 30 Des) | 8GB | Diperlukan | melalui DirectML (* ROCm ditahan), sekitar 3x lebih lambat dibandingkan Nvidia RTX 3XXX |
| Linux | GPU AMD | 8GB | 8GB | Diperlukan | melalui ROCm, sekitar 1,5x lebih lambat dibandingkan Nvidia RTX 3XXX |
| Mac | anggota parlemen M1/M2 | Dibagikan | Dibagikan | Dibagikan | sekitar 9x lebih lambat dari Nvidia RTX 3XXX |
| Windows/Linux/Mac | hanya menggunakan CPU | 0GB | 32GB | Diperlukan | sekitar 17x lebih lambat dari Nvidia RTX 3XXX |
* AMD GPU ROCm (ditahan): AMD masih berupaya mendukung ROCm di Windows.
* Nvidia GTX 1XXX 6GB tidak pasti: Beberapa orang melaporkan keberhasilan 6GB pada GTX 10XX, namun beberapa orang lainnya melaporkan kasus kegagalan.
Perhatikan bahwa Fooocus hanya untuk menghasilkan gambar berkualitas sangat tinggi. Kami tidak akan mendukung model yang lebih kecil untuk mengurangi kebutuhan dan mengorbankan kualitas hasil.
Lihat masalah umum di sini.
Mengingat tujuan yang berbeda, model default dan konfigurasi Fooocus berbeda:
| Tugas | jendela | argumen Linux | Model Utama | Pemurni | Konfigurasi |
|---|---|---|---|---|---|
| Umum | jalankan.bat | juggernautXL_v8Jalankandifusi | tidak digunakan | Di Sini | |
| Realistis | jalankan_realistic.bat | --preset realistis | realistikStockPhoto_v20 | tidak digunakan | Di Sini |
| anime | jalankan_anime.bat | --anime yang telah ditetapkan | animaPencilXL_v500 | tidak digunakan | Di Sini |
Perhatikan bahwa pengunduhan dilakukan secara otomatis - Anda tidak perlu melakukan apa pun jika koneksi internet baik-baik saja. Namun, Anda dapat mendownloadnya secara manual jika Anda (atau memindahkannya dari tempat lain) memiliki persiapan sendiri.
Selain berjalan di localhost, Fooocus juga dapat mengekspos UI-nya dengan dua cara:
Pendengar UI lokal: gunakan --listen (tentukan port misalnya dengan --port 8888 ).
Akses API: gunakan --share (mendaftarkan titik akhir di .gradio.live ).
Dalam kedua cara tersebut, akses tidak diautentikasi secara default. Anda dapat menambahkan autentikasi dasar dengan membuat file bernama auth.json di direktori utama, yang berisi daftar objek JSON dengan kunci user dan pass (lihat contoh di auth-example.json).
Ekspansi cepat berbasis GPT2 sebagai gaya dinamis "Foocus V2". (mirip dengan pra-pemrosesan tersembunyi dan mode "mentah" di Midjourney, atau Prompt Magic LeonardoAI).
Pertukaran pengilangan asli dalam satu k-sampler. Keuntungannya adalah model penghalus kini dapat menggunakan kembali momentum model dasar (atau parameter riwayat ODE) yang dikumpulkan dari k-sampling untuk mencapai pengambilan sampel yang lebih koheren. Dalam perbaikan resolusi tinggi Automatic1111 dan sistem node ComfyUI, model dasar dan penyuling menggunakan dua k-sampler independen, yang berarti sebagian besar momentum terbuang sia-sia, dan kontinuitas pengambilan sampel terputus. Fooocus menggunakan pengambilan sampel k-diffusion canggihnya yang memastikan pertukaran yang mulus, asli, dan berkelanjutan dalam pengaturan penyulingan. (Pembaruan 13 Agustus: Sebenarnya, saya membahas ini dengan Automatic1111 beberapa hari yang lalu, dan tampaknya “pertukaran penyulingan asli di dalam satu k-sampler” digabungkan ke dalam cabang pengembang webui. Hebat!)
Panduan ADM negatif. Karena tingkat resolusi tertinggi XL Base tidak memiliki perhatian silang, sinyal positif dan negatif untuk tingkat resolusi tertinggi XL tidak dapat menerima kontras yang cukup selama pengambilan sampel CFG, sehingga menyebabkan hasil terlihat agak plastis atau terlalu halus dalam kasus tertentu. Untungnya, karena tingkat resolusi tertinggi XL masih dikondisikan pada rasio aspek gambar (ADM), kami dapat memodifikasi adm pada sisi positif/negatif untuk mengimbangi kurangnya kontras CFG pada tingkat resolusi tertinggi. (Pembaruan 16 Agustus, Aplikasi Draw Things IOS akan mendukung Panduan ADM Negatif. Hebat!)
Kami menerapkan variasi yang disesuaikan dengan cermat dari Bagian 5.1 dari "Meningkatkan Kualitas Sampel Model Difusi Menggunakan Panduan Perhatian Mandiri". Bobotnya disetel sangat rendah, namun ini adalah jaminan akhir Fooocus untuk memastikan bahwa XL tidak akan menghasilkan tampilan yang terlalu mulus atau plastik (contoh di sini). Hal ini hampir dapat menghilangkan semua kasus dimana XL terkadang masih memberikan hasil yang terlalu mulus, bahkan dengan panduan ADM negatif. (Pembaruan 18 Agustus 2023, kernel Gaussian SAG diubah menjadi kernel anisotropik untuk pelestarian struktur yang lebih baik dan artefak yang lebih sedikit.)
Kami memodifikasi sedikit template gaya dan menambahkan "default sinematik".
Kami menguji "sd_xl_offset_example-lora_1.0.safetensors" dan tampaknya ketika bobot lora di bawah 0,5, hasilnya selalu lebih baik daripada XL tanpa lora.
Parameter sampler disetel dengan cermat.
Karena XL menggunakan pengkodean posisi untuk resolusi generasi, gambar yang dihasilkan oleh beberapa resolusi tetap terlihat sedikit lebih baik dibandingkan dengan resolusi sewenang-wenang (karena pengkodean posisi tidak terlalu baik dalam menangani angka int yang tidak terlihat selama pelatihan). Hal ini menunjukkan bahwa resolusi di UI mungkin dikodekan secara keras untuk hasil terbaik.
Perintah terpisah untuk dua pembuat enkode teks yang berbeda tampaknya tidak diperlukan. Perintah terpisah untuk model dasar dan penyempurna mungkin berfungsi, namun efeknya acak, dan kami tidak menerapkannya.
Keluarga DPM sepertinya cocok untuk XL karena XL terkadang menghasilkan tekstur yang terlalu halus, namun keluarga DPM terkadang menghasilkan detail tekstur yang terlalu padat. Efek gabungannya terlihat netral dan menarik bagi persepsi manusia.
Sistem yang dirancang dengan cermat untuk menyeimbangkan berbagai gaya serta perluasan yang cepat.
Menggunakan metode automatic1111 untuk menormalkan penekanan cepat. Hal ini secara signifikan meningkatkan hasil ketika pengguna langsung menyalin perintah dari civitai.
Sistem pertukaran gabungan dari kilang sekarang juga mendukung img2img dan kelas atas dengan cara yang mulus.
Skala CFG dan koreksi TSNR (disetel untuk SDXL) ketika CFG lebih besar dari 10.
Setelah pertama kali Anda menjalankan Fooocus, file konfigurasi akan dibuat di Fooocusconfig.txt . File ini dapat diedit untuk mengubah jalur model atau parameter default.
Misalnya, Fooocusconfig.txt yang diedit (file ini akan dibuat setelah peluncuran pertama) mungkin terlihat seperti ini:
{ "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": "kualitas rendah", "default_positif_prompt": "", "default_styles": [ "Fooocus V2", "Fooocus Photograph", "Fooocus Negative "
]
} Banyak kunci, format, dan contoh lainnya ada di Fooocusconfig_modification_tutorial.txt (file ini akan dibuat setelah peluncuran pertama).
Pertimbangkan dua kali sebelum Anda benar-benar mengubah konfigurasi. Jika Anda menemukan kerusakan, hapus saja Fooocusconfig.txt . Fooocus akan kembali ke default.
Cara yang lebih aman adalah dengan mencoba "run_anime.bat" atau "run_realistic.bat" - keduanya seharusnya sudah cukup baik untuk tugas yang berbeda.
Perhatikan bahwa user_path_config.txt sudah tidak digunakan lagi dan akan segera dihapus. (Sunting: sudah dihapus.)
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]]
Contoh prompt: __color__ flower
Diproses untuk prompt positif dan negatif.
Memilih wildcard acak dari daftar opsi yang telah ditentukan sebelumnya, dalam hal ini file wildcards/color.txt . Wildcard akan diganti dengan warna acak (keacakan berdasarkan seed). Anda juga dapat menonaktifkan keacakan dan memproses file wildcard dari atas ke bawah dengan mengaktifkan kotak centang Read wildcards in order dalam Mode Debug Pengembang.
Wildcard dapat disarangkan dan digabungkan, dan beberapa wildcard dapat digunakan dalam prompt yang sama (contoh lihat wildcards/color_flower.txt ).
Contoh prompt: [[red, green, blue]] flower
Diproses hanya untuk prompt positif.
Memproses array dari kiri ke kanan, menghasilkan gambar terpisah untuk setiap elemen dalam array. Dalam hal ini 3 gambar akan dihasilkan, satu untuk setiap warna. Tingkatkan nomor gambar menjadi 3 untuk menghasilkan ketiga varian.
Array tidak dapat disarangkan, tetapi beberapa array dapat digunakan dalam prompt yang sama. Apakah mendukung LoRA inline sebagai elemen array!
Contoh prompt: flower
Diproses hanya untuk prompt positif.
Menerapkan LoRA ke prompt. File LoRA harus ditempatkan di direktori models/loras .
Klik di sini untuk menelusuri fitur-fitur lanjutan.
Di bawah ini adalah beberapa Fork untuk Fooocus:
| Garpu Fooocus |
|---|
| fenneishi/Kontrol Fooocus runew0lf/RuinedFoocus MoonRide303/Foocus-MRE metercai/SimpleSDXL mashb1t/Foocus dan seterusnya... |
Terima kasih banyak kepada twri dan 3Diva dan Marc K3nt3L karena telah membuat gaya SDXL tambahan yang tersedia di Fooocus.
Proyek ini dimulai dari campuran basis kode WebUI Difusi Stabil dan ComfyUI.
Juga, terima kasih daswer123 karena telah menyumbangkan Canvas Zoom!
Lognya ada di sini.
Anda dapat meletakkan file json di folder language untuk menerjemahkan antarmuka pengguna.
Misalnya, di bawah ini adalah konten Fooocus/language/example.json :
{ "Hasilkan": "生成", "Gambar Masukan": "入力画像", "Lanjutan": "고급", "Model 3D SAI": "Model 3D SAI"} Jika Anda menambahkan argumen --language example , Fooocus akan membaca Fooocus/language/example.json untuk menerjemahkan UI.
Misalnya, Anda dapat mengedit baris akhir Windows run.bat sebagai
.python_embededpython.exe -s Fooocusentry_with_update.py --language example
Atau run_anime.bat sebagai
.python_embededpython.exe -s Fooocusentry_with_update.py --language example --preset anime
Atau run_realistic.bat sebagai
.python_embededpython.exe -s Fooocusentry_with_update.py --language example --preset realistic
Untuk terjemahan praktis, Anda dapat membuat file Anda sendiri seperti Fooocus/language/jp.json atau Fooocus/language/cn.json dan kemudian menggunakan flag --language jp atau --language cn . Rupanya, file-file tersebut tidak ada sekarang. Kami membutuhkan bantuan Anda untuk membuat file-file ini!
Perhatikan bahwa jika --language tidak diberikan dan pada saat yang sama Fooocus/language/default.json ada, Fooocus akan selalu memuat Fooocus/language/default.json untuk terjemahan. Secara default, file Fooocus/language/default.json tidak ada.
