三步跑通 Fooocus本地部署 SDXL 文生图的完整流程【免费下载链接】FooocusFocus on prompting and generating项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/FooocusFooocus 是一款离线运行的 Stable Diffusion XL 文生图软件基于 Gradio 提供浏览器界面把提示词扩展、采样参数、风格模板全部封装成默认值你只需在输入框写一句描述就能拿到可用的图片。它适合想跳过节点连线和逐项调参、专注出图的用户不适合需要逐节点调试扩散过程或想跑 Flux 等新架构的工程师。部署 Fooocus 前先确认三件事与 A1111、ComfyUI 的差异Fooocus 把 CFG、采样器、风格模板、提示词扩展锁进预设界面只剩提示词框和少量高级开关。A1111 需要你逐项填参数ComfyUI 需要你拖节点连线Fooocus 假设你的目标就是写一句话→出图。硬件门槛Nvidia GPU 4GB 显存 8GB 内存起步老 GTX 1xxx 需要 8GB 显存且只比 CPU 快一点AMD 处于 beta约慢 3 倍。适合 / 不适合适合固定流程的出图需求写描述→选风格→拿图不适合需要精细控制每一步去噪、或想混合多模型工作流的用户。三种方式部署 Fooocus 到本地Windows 一键下载 release 压缩包解压后双击run.bat。首次启动会自动从 HuggingFace 拉取约数 GB 的默认模型如 juggernautXL_v8Rundiffusion到models/checkpoints/网速决定等待时间。Linux 命令行Anacondagit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Fooocus.git cd Fooocus conda env create -f environment.yaml conda activate fooocus pip install -r requirements_versions.txt python entry_with_update.pyColab 在线打开仓库自带的fooocus_colab.ipynb逐格运行即可。免费版默认关闭 refiner 以保证基础文生图不断连。踩坑提示如果做局部重绘inpaint第一次会额外下载 1.28GB 的inpaint_v26.fooocus.patch终端会卡几分钟属正常现象。第一次生成 Fooocus 图片的完整操作浏览器打开终端输出的地址默认http://127.0.0.1:7860你会看到左侧提示词框、右侧出图区。在 Prompt 输入框写描述。三个可直接复制的例子短a cat on a roof at sunset中a cinematic shot of a rainy night street in Tokyo, neon signs reflecting on wet asphalt, shallow depth of field长An old lighthouse on a rocky coast at dusk, heavy storm clouds rolling in, a single warm light in the window, realistic photography, shot on 35mm film, soft grain, muted color palette, high detail, atmosphericStyle 下拉选Fooocus V2内置 GPT-2 提示词扩展风格相当于自动给短描述补全细节和质感词。点Generate。终端滚动显示采样步数默认约 28~30 步完成后右侧出现成图。Fooocus 常用参数怎么设参数取值范围作用CFG Scale1.0 ~ 10提示词服从度数值越大越贴合描述但过大容易过饱和Steps4 ~ 60去噪轮数Speed 预设 30 步Quality 60 步Samplerdpmpp_2m_sde_gpu 等去噪算法默认即可一般不换Schedulerkarras / normal 等噪声衰减曲线默认 karras分辨率25 个 SDXL 固定档位如 1024×1024、1216×832Refiner开 / 关后半程切第二模型细化关闭可提速新手默认值CFG 3.0、Steps 30、Samplerdpmpp_2m_sde_gpu、Schedulerkarras、1024×1024、Refiner 关。首次启动生成的config.txt里就是这组值不改也能出图。图像提示与面部替换等进阶功能图像提示Image Prompt上传一张参考图Fooocus 读取其构图与色彩并注入新图。适合保留这张图的构图但换掉主体内容。面部替换FaceSwap基于 InsightFace把生成图中的人脸换成指定人脸。适合同一角色出多张图时保持面孔一致。局部重绘Inpaint涂抹要修改的区域后输入新描述只重绘该区域。适合背景保留把衣服颜色改掉。变体与放大Vary / Upscale对已有图做细微或强烈变体或 1.5×/2× 放大。适合从草稿迭代到成图。想改代码时先看这几个模块底层是 ComfyUI 风格的ldm_patched采样核心 Gradio 前端预设参数定义在presets/*.json。modules/core.py模型加载、VAE 编解码、ksampler 调用modules/default_pipeline.py把 UI 参数组装成一次完整扩散采样modules/model_loader.pycheckpoint / LoRA / VAE 的下载与校验不同硬件跑 Fooocus 的速度与限制4GB 显存 8GB 内存可运行Windows 下依赖系统虚拟交换。RTX 3060 笔记本6GB 显存 / 16GB 内存约 1.35 秒/步30 步一张图约 40 秒。GTX 1xxx8GB 显存只比纯 CPU 快一点体验较差。纯 CPU需 32GB 内存速度约为 RTX 3xxx 的 1/17。AMD GPUbeta 状态Windows DirectML 约慢 3 倍Linux ROCm 约慢 1.5 倍。Mac M1/M2走 MPS约慢 9 倍可用但不快。报错RuntimeError: CPUAllocator检查磁盘剩余空间≥40GB及系统虚拟内存是否开启。换模型把.safetensors放进models/checkpoints/重启后在下拉框选择即可生效。调风格sdxl_styles/目录里的 JSON 文件就是风格模板修改 prompt 字段可定制。读源码从modules/default_pipeline.py的process_diffusion函数入手能最快理解一次采样如何从 UI 参数走到 VAE 解码。【免费下载链接】FooocusFocus on prompting and generating项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Fooocus创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考