Фукус
2.5.5
>>> Нажмите здесь, чтобы установить Fooocus <<<
Fooocus — программа для создания изображений (на основе Gradio).
Fooocus представляет переосмысление конструкции генератора изображений. Программное обеспечение является автономным, с открытым исходным кодом и бесплатным, но в то же время, как и во многих онлайн-генераторах изображений, таких как Midjourney, ручная настройка не требуется, и пользователям нужно только сосредоточиться на подсказках и изображениях. Fooocus также упростил установку: между нажатием кнопки «Загрузить» и созданием первого изображения количество необходимых щелчков мышью строго ограничено и не превышает трех. Минимальное требование к памяти графического процессора составляет 4 ГБ (Nvidia).
В последнее время в Google существует множество поддельных веб-сайтов, когда вы вводите в поиск «fooocus». Не верьте им – вот единственный официальный источник Fooocus.
Проект Fooocus, полностью построенный на архитектуре Stable Diffusion XL , сейчас находится в состоянии ограниченной долгосрочной поддержки (LTS) с исправлениями только ошибок. Поскольку существующие функции считаются практически свободными от программных проблем (благодаря огромным усилиям mashb1t), будущие обновления будут сосредоточены исключительно на устранении любых ошибок, которые могут возникнуть.
В настоящее время нет планов по переходу на новые архитектуры моделей или их внедрению. Однако со временем ситуация может измениться по мере развития сообщества открытого исходного кода. Например, если сообщество сойдётся к одному доминирующему методу генерации изображений (что действительно может произойти через полгода или год, учитывая текущий статус), Fooocus также может перейти к этому конкретному методу.
Тем, кто заинтересован в использовании более новых моделей, таких как Flux , мы рекомендуем изучить альтернативные платформы, такие как WebUI Forge (также от нас), ComfyUI/SwarmUI. Кроме того, для экспериментов доступны несколько отличных вилок Fooocus.
Опять же, в последнее время в Google существует много поддельных веб-сайтов, когда вы вводите в поиск «fooocus». НЕ получайте Fooocus с этих веб-сайтов — эта страница является единственным официальным источником Fooocus. У нас никогда не было таких веб-сайтов, как «fooocus.com», «fooocus.net», «fooocus.co», «fooocus.ai», «fooocus.org», «fooocus.pro», «fooocus.one». ВСЕ эти сайты ПОДДЕЛКИ. Они не имеют к нам АБСОЛЮТНО никакого отношения. Fooocus — это 100% некоммерческое автономное программное обеспечение с открытым исходным кодом.
Ниже приведен краткий список с использованием примеров Midjourney:
| Середина пути | Фукус |
|---|---|
| Высококачественное преобразование текста в изображение без необходимости быстрого проектирования или настройки параметров. (Неизвестный метод) | Высококачественное преобразование текста в изображение без необходимости быстрого проектирования или настройки параметров. (Fooocus имеет автономный механизм обработки подсказок на основе GPT-2 и множество улучшений выборки, поэтому результаты всегда прекрасны, независимо от того, короткое ли ваше приглашение, например «дом в саду», или длиннее 1000 слов) |
| В1 В2 В3 В4 | Входное изображение -> Высококачественное или вариационное -> Варьироваться (тонкое) / Варьироваться (сильное) |
| U1 U2 U3 U4 | Входное изображение -> Увеличение масштаба или вариант -> Увеличение масштаба (1,5x) / Увеличение масштаба (2x) |
| Inpaint / Вверх / Вниз / Влево / Вправо (Панорамирование) | Входное изображение -> Inpaint или Outpaint -> Inpaint / Вверх / Вниз / Влево / Вправо (Fooocus использует собственный алгоритм и модели зарисовки, поэтому результаты более удовлетворительные, чем у любого другого программного обеспечения, использующего стандартный метод/модель зарисовки SDXL) |
| Изображение подсказки | Входное изображение -> Подсказка изображения (Fooocus использует собственный алгоритм подсказки изображения, поэтому качество результатов и быстрое понимание более удовлетворительны, чем любое другое программное обеспечение, использующее стандартные методы SDXL, такие как стандартные IP-адаптеры или версии) |
| --стиль | Дополнительно -> Стиль |
| --стилизовать | Дополнительно -> Дополнительно -> Руководство |
| --ниджи | Несколько программ запуска: «run.bat», «run_anime.bat» и «run_realistic.bat». Fooocus поддерживает модели SDXL на Civitai (Вы можете поискать в Google «Чивитай», если вы о нем не знаете) |
| --качество | Дополнительно -> Качество |
| --повторить | Дополнительно -> Номер изображения |
| Мультиподсказки (::) | Просто используйте несколько строк подсказок |
| Подскажите вес | Вы можете использовать «Я (счастлив: 1,5)». Fooocus использует алгоритм повторного взвешивания A1111, поэтому результаты лучше, чем у ComfyUI, если пользователи напрямую копируют подсказки из Civitai. (Поскольку, если подсказки написаны с использованием нового веса ComfyUI, пользователи с меньшей вероятностью будут копировать тексты подсказок, поскольку они предпочитают перетаскивать файлы) Чтобы использовать встраивание, вы можете использовать «(embedding:file_name:1.1)» |
| --нет | Дополнительно -> Отрицательный запрос |
| --ар | Дополнительно -> Соотношение сторон |
| InsightFace | Ввод изображения -> Подсказка изображения -> Дополнительно -> FaceSwap |
| Описывать | Входное изображение -> Описать |
Ниже приведен краткий список с использованием примеров LeonardoAI:
| ЛеонардоAI | Фукус |
|---|---|
| Подсказка Магии | Дополнительно -> Стиль -> Fooocus V2 |
| Расширенные параметры сэмплера (например, контрастность/резкость/и т. д.) | Дополнительно -> Дополнительно -> Резкость выборки / и т. д. |
| Удобные для пользователя сети управления | Ввод изображения -> Подсказка изображения -> Дополнительно |
Также нажмите здесь, чтобы просмотреть расширенные функции.
Вы можете напрямую скачать Fooocus с помощью:
>>> Нажмите здесь, чтобы скачать <<<
После загрузки файла распакуйте его и запустите «run.bat».
При первом запуске программного обеспечения оно автоматически загрузит модели:
Он загрузит модели по умолчанию в папку «Fooocusmodelscheckpoints» с учетом различных предустановок. Вы можете загрузить их заранее, если не хотите автоматической загрузки.
Обратите внимание: если вы используете inpaint, при первом рисовании изображения оно загрузит отсюда собственную модель управления Inpaint от Fooocus в виде файла «Fooocusmodelsinpaintinpaint_v26.fooocus.patch» (размер этого файла составляет 1,28 ГБ).
После Fooocus 2.1.60 у вас также будут run_anime.bat и run_realistic.bat . Это разные пресеты моделей (и требуют разных моделей, но они будут загружены автоматически). Проверьте здесь для получения более подробной информации.
После Fooocus 2.3.0 вы также можете переключать пресеты прямо в браузере. Не забудьте добавить эти аргументы, если вы хотите изменить поведение по умолчанию:
Используйте --disable-preset-selection , чтобы отключить выбор предустановок в браузере.
Используйте --always-download-new-model для загрузки отсутствующих моделей при переключении предустановок. По умолчанию используется возврат к previous_default_models определенным в соответствующей предустановке, также см. вывод терминала.
Если у вас уже есть эти файлы, вы можете скопировать их в указанные выше места, чтобы ускорить установку.
Обратите внимание: если вы видите «MetadataIncompleteBuffer» или «PytorchStreamReader» , файлы вашей модели повреждены. Пожалуйста, загрузите модели еще раз.
Ниже приведен тест на относительно недорогом ноутбуке с 16 ГБ системной оперативной памяти и 6 ГБ видеопамяти (ноутбук Nvidia 3060). Скорость на этой машине составляет около 1,35 секунды на итерацию. Довольно впечатляюще – сейчас ноутбуки с 3060 обычно продаются по вполне приемлемой цене.
Кроме того, в последнее время многие другие программы сообщают, что драйвер Nvidia выше 532 иногда в 10 раз медленнее, чем драйвер Nvidia 531. Если время генерации очень велико, рассмотрите возможность загрузки драйвера Nvidia 531 для ноутбука или драйвера Nvidia 531 для настольного компьютера.
Обратите внимание, что минимальные требования — 4 ГБ памяти графического процессора Nvidia (4 ГБ видеопамяти) и 8 ГБ системной памяти (8 ГБ ОЗУ) . Для этого необходимо использовать технологию Microsoft Virtual Swap, которая в большинстве случаев автоматически включается при установке Windows, поэтому вам часто не нужно ничего с этим делать. Однако, если вы не уверены, или если вы отключили его вручную (кто-нибудь действительно это сделает?), или если вы видите сообщение «RuntimeError: CPUAllocator» , вы можете включить его здесь:
И убедитесь, что у вас есть как минимум 40 ГБ свободного места на каждом диске, если вы все еще видите сообщение «RuntimeError: CPUAllocator»!
Откройте проблему, если вы используете аналогичные устройства, но по-прежнему не можете добиться приемлемой производительности.
Обратите внимание, что минимальные требования для разных платформ различны.
См. также распространенные проблемы и способы их устранения здесь.
(Последнее тестирование — 12 августа 2024 г., автор: mashb1t)
| Колаб | Информация |
|---|---|
| Фукус Официальный |
В Colab вы можете изменить последнюю строку на !python entry_with_update.py --share --always-high-vram или !python entry_with_update.py --share --always-high-vram --preset anime или !python entry_with_update.py --share --always-high-vram --preset realistic для Fooocus Default/Anime/Realistic Edition.
Вы также можете изменить предустановку в пользовательском интерфейсе. Имейте в виду, что это может привести к таймауту через 60 секунд. В этом случае дождитесь завершения загрузки, измените предустановку на исходную и верните ее на ту, которую вы выбрали, или перезагрузите страницу.
Обратите внимание, что этот Colab по умолчанию отключит рафинер, поскольку бесплатные ресурсы Colab относительно ограничены (а некоторые «большие» функции, такие как приглашение к изображению, могут привести к отключению Colab бесплатного уровня). Мы следим за тем, чтобы базовое преобразование текста в изображение всегда работало на бесплатном уровне Colab.
Использование --always-high-vram перемещает распределение ресурсов с оперативной памяти на видеопамять и обеспечивает общий лучший баланс между производительностью, гибкостью и стабильностью на экземпляре T4 по умолчанию. Более подробную информацию можно найти здесь.
Спасибо camenduru за шаблон!
Если вы хотите использовать Anaconda/Miniconda, вы можете
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
Затем загрузите модели: загрузите модели по умолчанию в папку «Fooocusmodelscheckpoints». Или позвольте Fooocus автоматически загружать модели с помощью лаунчера:
conda activate fooocus python entry_with_update.py
Или, если вы хотите открыть удаленный порт, используйте
conda activate fooocus python entry_with_update.py --listen
Используйте python entry_with_update.py --preset anime или python entry_with_update.py --preset realistic для Fooocus Anime/Realistic Edition.
В вашем Linux должен быть установлен Python 3.10 , и, скажем, ваш Python можно вызвать с помощью команды python3, когда ваша система venv работает; ты можешь
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
См. разделы выше для загрузки моделей. Вы можете запустить программное обеспечение с помощью:
source fooocus_env/bin/activate python entry_with_update.py
Или, если вы хотите открыть удаленный порт, используйте
source fooocus_env/bin/activate python entry_with_update.py --listen
Используйте python entry_with_update.py --preset anime или python entry_with_update.py --preset realistic для Fooocus Anime/Realistic Edition.
Если вы знаете, что делаете, и в вашем Linux уже установлен Python 3.10 , и ваш Python можно вызвать с помощью команды python3 (а Pip с помощью pip3 ), вы можете
git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git cd Fooocus pip3 install -r requirements_versions.txt
См. разделы выше для загрузки моделей. Вы можете запустить программное обеспечение с помощью:
python3 entry_with_update.py
Или, если вы хотите открыть удаленный порт, используйте
python3 entry_with_update.py --listen
Используйте python entry_with_update.py --preset anime или python entry_with_update.py --preset realistic для Fooocus Anime/Realistic Edition.
Обратите внимание, что минимальные требования для разных платформ различны.
То же самое и с приведенной выше инструкцией. Вам необходимо сменить факел на версию AMD.
pip uninstall torch torchvision torchaudio torchtext functorch xformers pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.6
Однако AMD не подвергается интенсивному тестированию. Поддержка AMD находится в стадии бета-тестирования.
Используйте python entry_with_update.py --preset anime или python entry_with_update.py --preset realistic для Fooocus Anime/Realistic Edition.
Обратите внимание, что минимальные требования для разных платформ различны.
То же самое и с Windows. Загрузите программное обеспечение и отредактируйте содержимое run.bat следующим образом:
.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
Затем запустите run.bat .
Однако AMD не подвергается интенсивному тестированию. Поддержка AMD находится в стадии бета-тестирования.
Для AMD используйте .python_embededpython.exe entry_with_update.py --directml --preset anime или .python_embededpython.exe entry_with_update.py --directml --preset realistic для Fooocus Anime/Realistic Edition.
Обратите внимание, что минимальные требования для разных платформ различны.
Mac не подвергается интенсивному тестированию. Ниже приведено неофициальное руководство по использованию Mac. Здесь можно обсудить проблемы.
Вы можете установить Fooocus на Apple Mac Silicon (M1 или M2) с macOS Catalina или более новой версией. Fooocus работает на кремниевых компьютерах Apple посредством ускорения устройства PyTorch MPS. Компьютеры Mac Silicon не оснащены выделенной видеокартой, что приводит к значительному увеличению времени обработки изображений по сравнению с компьютерами со выделенными видеокартами.
Установите менеджер пакетов conda и pytorch каждую ночь. Прочтите инструкции по ускоренному обучению PyTorch на Mac и Apple для разработчиков. Убедитесь, что Pytorch распознает ваше устройство MPS.
Откройте приложение macOS Terminal и клонируйте этот репозиторий с помощью git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git .
Перейдите в новый каталог Fooocus, cd Fooocus .
Создайте новую среду conda, conda env create -f environment.yaml .
Активируйте новую среду conda, conda activate fooocus .
Установите пакеты, необходимые Fooocus, с помощью pip install -r requirements_versions.txt .
Запустите Fooocus, запустив python entry_with_update.py . (Некоторым пользователям Mac M2 может потребоваться python entry_with_update.py --disable-offload-from-vram для ускорения загрузки/выгрузки модели.) При первом запуске Fooocus он автоматически загрузит модели Stable Diffusion SDXL и займет значительное время. количество времени, в зависимости от вашего интернет-соединения.
Используйте python entry_with_update.py --preset anime или python entry_with_update.py --preset realistic для Fooocus Anime/Realistic Edition.
См. docker.md
См. рекомендации здесь.
Ниже приведены минимальные требования для локального запуска Fooocus. Если возможности вашего устройства ниже этой спецификации, возможно, вы не сможете использовать Fooocus локально. (В любом случае сообщите нам, если возможности вашего устройства ниже, но Fooocus все еще работает.)
| Операционная система | графический процессор | Минимальный объем памяти графического процессора | Минимальная системная память | Замена системы | Примечание |
|---|---|---|---|---|---|
| Windows/Линукс | Нвидиа РТХ 4ХХХ | 4ГБ | 8 ГБ | Необходимый | самый быстрый |
| Windows/Линукс | Нвидиа РТХ 3ХХХ | 4ГБ | 8 ГБ | Необходимый | обычно быстрее, чем RTX 2XXX |
| Windows/Линукс | Нвидиа РТХ 2ХХХ | 4ГБ | 8 ГБ | Необходимый | обычно быстрее, чем GTX 1XXX |
| Windows/Линукс | NVIDIA GTX 1XXX | 8 ГБ (* 6 ГБ неизвестно) | 8 ГБ | Необходимый | лишь немного быстрее, чем процессор |
| Windows/Линукс | Нвидиа ГТХ 9ХХ | 8 ГБ | 8 ГБ | Необходимый | быстрее или медленнее, чем процессор |
| Windows/Линукс | Нвидиа ГТХ < 9XX | Не поддерживается | / | / | / |
| Окна | AMD графический процессор | 8 ГБ (обновлено 30 декабря 2023 г.) | 8 ГБ | Необходимый | через DirectML (* ROCm приостановлен), примерно в 3 раза медленнее, чем Nvidia RTX 3XXX |
| Линукс | AMD графический процессор | 8 ГБ | 8 ГБ | Необходимый | через ROCm, примерно в 1,5 раза медленнее, чем Nvidia RTX 3XXX |
| Мак | М1/М2 МПС | Общий | Общий | Общий | примерно в 9 раз медленнее, чем Nvidia RTX 3XXX |
| Windows/Линукс/Мак | использовать только процессор | 0 ГБ | 32 ГБ | Необходимый | примерно в 17 раз медленнее, чем Nvidia RTX 3XXX |
* AMD GPU ROCm (приостановлено): AMD все еще работает над поддержкой ROCm в Windows.
* Nvidia GTX 1XXX 6 ГБ неясно: некоторые люди сообщают об успешном использовании 6 ГБ на GTX 10XX, но некоторые другие люди сообщают о случаях сбоя.
Обратите внимание, что Fooocus предназначен только для создания изображений чрезвычайно высокого качества. Мы не будем поддерживать модели меньшего размера, чтобы снизить требования и пожертвовать качеством результатов.
Общие проблемы см. здесь.
Учитывая разные цели, модели и конфиги Fooocus по умолчанию разные:
| Задача | Окна | Аргументы Linux | Основная модель | нефтеперерабатывающий завод | Конфигурация |
|---|---|---|---|---|---|
| Общий | run.bat | ДжаггернаутXL_v8Рундиффузия | не используется | здесь | |
| Реалистичный | run_realistic.bat | --предустановка реалистичная | реалистичныйStockPhoto_v20 | не используется | здесь |
| Аниме | run_anime.bat | --предустановленное аниме | анимаКарандашXL_v500 | не используется | здесь |
Обратите внимание, что загрузка происходит автоматически — вам не нужно ничего делать, если с интернет-соединением все в порядке. Однако вы можете загрузить их вручную, если у вас (или перенести их откуда-то еще) есть собственная подготовка.
Помимо работы на локальном хосте, Fooocus также может предоставлять свой пользовательский интерфейс двумя способами:
Прослушиватель локального пользовательского интерфейса: используйте --listen (укажите порт, например, с помощью --port 8888 ).
Доступ к API: используйте --share (регистрирует конечную точку в .gradio.live ).
В обоих случаях доступ по умолчанию не аутентифицирован. Вы можете добавить базовую аутентификацию, создав файл с именем auth.json в основном каталоге, который содержит список объектов JSON с ключами user и pass (см. пример в auth-example.json).
Расширение подсказок на основе GPT2 в виде динамического стиля «Fooocus V2». (аналогично скрытой предварительной обработке и «необработанному» режиму Midjourney или Prompt Magic LeonardoAI).
Встроенная замена рафинера внутри одного k-пробоотборника. Преимущество заключается в том, что модель уточнения теперь может повторно использовать импульс базовой модели (или параметры истории ODE), собранные в результате k-выборки, для достижения более последовательной выборки. В исправлении высокого разрешения Auto1111 и системе узлов ComfyUI базовая модель и уточнение используют два независимых k-сэмплера, что означает, что импульс в значительной степени теряется и непрерывность выборки нарушается. Fooocus использует собственную усовершенствованную систему отбора проб с помощью k-диффузии, которая обеспечивает плавную, нативную и непрерывную замену в установке рафинера. (Обновление от 13 августа: на самом деле, я обсуждал это с Automatic1111 несколько дней назад, и кажется, что «родная замена рафинера внутри одного k-сэмплера» объединена с веткой разработки webui. Отлично!)
Негативные прогнозы ADM. Поскольку самый высокий уровень разрешения XL Base не имеет перекрестного внимания, положительные и отрицательные сигналы для самого высокого уровня разрешения XL не могут получить достаточных контрастов во время выборки CFG, из-за чего в некоторых случаях результаты выглядят немного пластичными или слишком гладкими. К счастью, поскольку самый высокий уровень разрешения XL по-прежнему зависит от соотношения сторон изображения (ADM), мы можем изменить adm в положительную/отрицательную сторону, чтобы компенсировать отсутствие контраста CFG на самом высоком уровне разрешения. (Обновление от 16 августа: приложение Draw Things для iOS будет поддерживать отрицательное руководство ADM. Отлично!)
Мы реализовали тщательно настроенный вариант раздела 5.1 «Улучшение качества выборки моделей диффузии с помощью руководства самообслуживанием». Вес установлен на очень низкий уровень, но это последняя гарантия Fooocus, гарантирующая, что XL никогда не будет выглядеть слишком гладким или пластичным (примеры здесь). Это может почти исключить все случаи, в которых XL иногда дает слишком плавные результаты, даже при отрицательном руководстве ADM. (Обновление от 18 августа 2023 г.: гауссово ядро SAG заменено на анизотропное для лучшего сохранения структуры и меньшего количества артефактов.)
Мы немного модифицировали шаблоны стилей и добавили «кинематографический-по умолчанию».
Мы протестировали «sd_xl_offset_example-lora_1.0.safetensors», и кажется, что когда вес лоры ниже 0,5, результаты всегда лучше, чем XL без лоры.
Параметры сэмплеров тщательно настраиваются.
Поскольку XL использует позиционное кодирование для разрешения генерации, изображения, созданные с несколькими фиксированными разрешениями, выглядят немного лучше, чем изображения с произвольными разрешениями (поскольку позиционное кодирование не очень хорошо справляется с обработкой целочисленных чисел, невидимых во время обучения). Это говорит о том, что разрешения в пользовательском интерфейсе могут быть жестко запрограммированы для достижения наилучших результатов.
Отдельные запросы для двух разных кодировщиков текста кажутся ненужными. Отдельные запросы для базовой модели и уточнения могут работать, но эффекты случайны, и мы воздерживаемся от реализации этого.
Семейство DPM кажется хорошо подходящим для XL, поскольку XL иногда создает слишком гладкую текстуру, а семейство DPM иногда создает слишком плотную детализацию текстуры. Их совместный эффект выглядит нейтральным и привлекательным для человеческого восприятия.
Тщательно разработанная система для балансировки нескольких стилей и быстрого расширения.
Использование метода auto1111 для нормализации выделения подсказок. Это значительно улучшает результаты, когда пользователи напрямую копируют подсказки из civitai.
Совместная система подкачки рафинера теперь также поддерживает img2img и масштабирование без проблем.
Коррекция масштаба CFG и TSNR (настроена для SDXL), когда CFG больше 10.
После первого запуска Fooocus будет создан файл конфигурации Fooocusconfig.txt . Этот файл можно редактировать, чтобы изменить путь к модели или параметры по умолчанию.
Например, отредактированный Fooocusconfig.txt (данный файл будет сгенерирован после первого запуска) может выглядеть так:
{ "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": "низкое качество", "default_positive_prompt": "", "default_styles": [ "Fooocus V2", "Fooocus Photograph", "Fooocus Negative" "
]
} Многие другие ключи, форматы и примеры находятся в Fooocusconfig_modification_tutorial.txt (этот файл будет сгенерирован после первого запуска).
Подумайте дважды, прежде чем действительно менять конфигурацию. Если вы обнаружите, что что-то ломаете, просто удалите Fooocusconfig.txt . Fooocus вернется к настройкам по умолчанию.
Более безопасный способ — просто попробовать «run_anime.bat» или «run_realistic.bat» — они уже должны быть достаточно хороши для разных задач.
Обратите внимание, что user_path_config.txt устарел и скоро будет удален. (Изменить: оно уже удалено.)
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]]
Пример приглашения: __color__ flower
Обработано для положительной и отрицательной подсказки.
Выбирает случайный подстановочный знак из предопределенного списка параметров, в данном случае из файла wildcards/color.txt . Подстановочный знак будет заменен случайным цветом (случайность зависит от начального значения). Вы также можете отключить случайность и обрабатывать файл с подстановочными знаками сверху вниз, установив флажок Read wildcards in order в режиме отладки разработчика.
Подстановочные знаки можно вкладывать и комбинировать, а в одном приглашении можно использовать несколько подстановочных знаков (пример см. wildcards/color_flower.txt ).
Пример приглашения: [[red, green, blue]] flower
Обрабатывается только при положительной подсказке.
Обрабатывает массив слева направо, создавая отдельное изображение для каждого элемента массива. В этом случае будут созданы 3 изображения, по одному для каждого цвета. Увеличьте номер изображения до 3, чтобы сгенерировать все 3 варианта.
Массивы не могут быть вложенными, но в одном приглашении можно использовать несколько массивов. Поддерживает встроенные LoRA в качестве элементов массива!
Пример приглашения: flower
Обрабатывается только при положительной подсказке.
Применяет LoRA к подсказке. Файл LoRA должен находиться в каталоге models/loras .
Нажмите здесь, чтобы просмотреть расширенные функции.
Ниже приведены некоторые форки Fooocus:
| Вилки Фукуса |
|---|
| феннейши/Fooocus-Control runew0lf/RuinedFooocus MoonRide303/Fooocus-MRE Metercai/SimpleSDXL mashb1t/Фоокус и так далее ... |
Большое спасибо twri, 3Diva и Marc K3nt3L за создание дополнительных стилей SDXL, доступных в Fooocus.
Проект начинается со смеси кодовых баз Stable Diffusion WebUI и ComfyUI.
Также спасибо daswer123 за создание Canvas Zoom!
Лог здесь.
Вы можете поместить файлы JSON в language папку, чтобы перевести пользовательский интерфейс.
Например, ниже показано содержимое Fooocus/language/example.json :
{ "Создать": "生成", "Входное изображение": "入力画像", "Дополнительно": "고급", "3D-модель SAI": "3D-модель SAI"} Если вы добавите аргумент --language example , Fooocus прочитает Fooocus/language/example.json для перевода пользовательского интерфейса.
Например, вы можете отредактировать конечную строку Windows run.bat как
.python_embededpython.exe -s Fooocusentry_with_update.py --language example
Или run_anime.bat как
.python_embededpython.exe -s Fooocusentry_with_update.py --language example --preset anime
Или run_realistic.bat как
.python_embededpython.exe -s Fooocusentry_with_update.py --language example --preset realistic
Для практического перевода вы можете создать свой собственный файл, например Fooocus/language/jp.json или Fooocus/language/cn.json , а затем использовать флаг --language jp или --language cn . Судя по всему, этих файлов сейчас не существует. Нам нужна ваша помощь, чтобы создать эти файлы!
Обратите внимание: если --language не указан и в то же время существует Fooocus/language/default.json , Fooocus всегда будет загружать Fooocus/language/default.json для перевода. По умолчанию файл Fooocus/language/default.json не существует.
