Об этом проекте

Fooocus — это автономное приложение с открытым исходным кодом для генерации изображений, построенное на архитектуре Stable Diffusion XL и представленное через веб-интерфейс Gradio. Заявленная цель дизайна — позволить пользователям сосредоточиться на запросах и изображениях, а не на ручной настройке параметров, аналогично облачным сервисам вроде Midjourney. Проект описывает автономный механизм обработки запросов на основе GPT-2 и улучшения сэмплирования, предназначенные для получения хороших результатов как по коротким, так и по длинным запросам. Ключевые возможности, описанные в README, включают генерацию изображений по текстовому запросу, масштабирование и создание вариаций входных изображений, инпейнтинг и аутпейнтинг (сдвиг вверх/вниз/влево/вправо), запросы по изображениям, замену лиц через InsightFace, описание изображений, пресеты стилей, негативные запросы, выбор соотношения сторон и взвешивание запросов с помощью перевзвешивания в стиле A1111. Также документированы собственный алгоритм и модель инпейнтинга, нативный обмен рефайнером внутри одного k-сэмплера, негативное ADM-руководство и вариант руководства самовниманием. Установка предлагается для Windows через загружаемый пакет и run.bat, для Linux — через Anaconda, Python venv или нативный Python 3.10, для видеокарт AMD — через ROCm или DirectML (описано как бета), для Mac — через PyTorch MPS, а также через Docker. Также предоставляется блокнот Colab. В README указано минимальное требование: 4 ГБ видеопамяти Nvidia и 8 ГБ системной ОЗУ, при этом требуется файл подкачки; также отмечается, что для работы только на CPU нужно 32 ГБ ОЗУ. Доступны три пресета: default/general, realistic и anime, каждый со своими моделями и конфигурациями по умолчанию. Интерфейс можно открыть локально с помощью --listen или опубликовать через --share, а базовую аутентификацию можно добавить через файл auth.json. Проект описан как находящийся в режиме ограниченной долгосрочной поддержки только с исправлением ошибок, без текущих планов по переходу на более новые архитектуры моделей. В README предупреждается, что существует множество поддельных веб-сайтов, и этот репозиторий является единственным официальным источником.