克雷西 蕭簫 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI玩AI畫畫，現在終于不用擔心被老黃刀法“背刺”了！ 只需要一塊4年前的GTX 1650（顯存4GB），AI出圖效果堪比當前最好的開源模型SDXL。 
△圖源：推特@ナビ這是最近在GitHub上連續數日霸榜TOP 1的新項目Fooocus，三天標星破4k，ControlNet作者出品。 
在它橫空出世之前，大伙兒要想順利跑Stable Diffusion最新的XL模型，怎么也得上16G顯存的4060ti（12G顯存的原生3060跑起來非常勉強）。 與其他開源AI工具不同，Fooocus“聚焦于生成本身”，不僅硬件要求低，而且上手簡單，十分小白友好—— 全過程無需調整任何參數，點點鼠標，3步就能生成一張圖像。 
△圖源推特@Photogenic Weekend有網友直呼“這簡直就是Stable Diffusion和Midjourney的集大成”： 跟手動調參說再見吧！離線、開源且免費，只需提示詞和圖片，就能讓魔法涌現！
還有網友感嘆：即使是小白，也能很好地發揮出Stable Diffusion XL模型的效果呢。 
那么，這個全新的圖像AI工具，實際生成效果如何？我們上手試了試。 Colab半分鐘出圖，效果比肩SD從運行界面來看，Fooocus一共有一百多種內置風格可供選擇。 
△圖源推特@camenduru至于效率，Fooocus出圖也是非常快。在Colab中，速度優先模式下每畫一張圖大概只需半分鐘： 
日志顯示的時間是繪制時間，不過之前還有個文本解析的過程，總共耗時大約是40秒： 
△畫面經過加速處理那就先讓它畫個漫畫試試，來看看AI視角下的“馬扎大戰”會是什么樣子。（可不是這個馬扎哈） 
由于用AI直接生成人像，手部的處理還是存在一些問題，所以我們干脆讓馬斯克和扎克伯格都戴上了手套： 
效果好像還不錯。不知道他們有沒有什么賭注，不過不妨讓輸的人來女裝一下。 （溫馨提示：打架沒有贏家）
最終兩人“握手言和”，這一珍貴畫面也被攝影師記錄了下來，整體畫面是不是有那味了？
“馬扎之戰”結束之后，老馬乖乖地回到公司，賣起了特斯拉。 忽略LOGO的話，海報的設計感也還蠻在線的。
其實Fooocus的每個內置風格都很有趣，所以不妨再來看看這些不同風格的整活圖片： 在模仿著名作品方面，有賽博朋克版、塞爾達版、Minecraft版，甚至是寶可夢版本的馬斯克可供觀賞。
至于其他的藝術形式，還有像素和Lowpoly風格，以及黏土人和剪紙版本…… 當然例子是舉不完的，更多的風格讀者朋友們可以自己去體驗。 （不得不說，AI作圖里的文字終于不是鬼畫符了）
各位大畫家是不是已經按耐不住想要試試了？我們馬上就來介紹Fooocus的玩法！ Fooocus的界面是醬嬸兒的，可以說是十分有九分簡潔： 如果只是嘗個鮮，沒有特殊要求的話，這一個提示框完全足夠了。 因為作者已經把很多復雜技巧內化到了程序當中，調參這些操作不再需要手動完成。
直接在下面的框中輸入Prompt，點擊生成按鈕就可以坐等出圖了。 （默認一次出兩張圖，尺寸為1152×896，風格為cinematic default，速度優先） 如果需要高級設置，就把左下角的Advanced勾上，配置信息會出現在頁面右側，分為三個標簽：
可以調整的內容包括尺寸、數量、風格、性能等等。 如果你是專業級玩家，還可以選擇模型版本，甚至調整LoRA參數。
此外，還有調整銳利度這種高端玩法。 對于相同的內容，下面這張動圖展示了銳利度從2到10再到20的變化。可以看出，隨著銳利度增大，畫面的細節也越來越豐富：
不過，對于Fooocus是否支持中文，我們也試了一下，很遺憾現在還不行。 比如我們輸入提示詞“蘋果”，結果畫出來的是個妹子。 這……難道是想說“You’re the apple of my eyes”？
現在你大概已經知道Fooocus的玩法了，那么又該怎么配置呢？ 如果你有帶英偉達顯卡的Windows設備，那么可以用開箱即用的版本。（大概這已經是老黃第114514次贏麻了） 同時，硬件需要滿足最低配置要求——4GB顯存+8GB內存。 先從這里直接下載：
https://github.com/lllyasviel/Fooocus/releases/download/release/Fooocus_win64_1-1-10.7z 解壓好之后，雙擊run.bat運行，系統會自動下載模型并部署，等配置完成就可以用了。
Linux版本的配置要求和Windows一樣，不過配置流程要復雜些。 （如果有Jupyter，也可以參考Colab中用到的note文件） 首先要安裝好環境依賴： 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
然后下載模型文件，存儲到指定目錄：
△具體請參見GitHub頁面當然，也可以讓系統自動下載模型： python launch.py
如果你在用Mac，或者硬件配置不滿足要求，也可以用Colab直接運行。 （傳送門：https://colab.research.google.com/github/lllyasviel/Fooocus/blob/main/colab.ipynb） 不過，還是要吐槽的是，Colab版本會時不時宕幾次機，不是自動停止就是內存溢出……
如果想在Mac或A卡電腦上更絲滑地運行Fooocus，可以再等等作者的更新。 整體來看，Fooocus的出圖效果不錯，如果提示詞選擇好的話，甚至可以當Stable Diffusion來用，關鍵是硬件配置要求也不高。 這究竟是怎么實現的？ 來自ControlNet作者最新項目架構設計上，Fooocus主要分為兩部分：交互界面和AI模型。 其中，交互界面參考了兩個項目，分別是stable-diffusion-webui和ComfyUI。 stable-diffusion-webui主要是交互界面的前端設計：
ComfyUI則兼具Stable Diffusion的GUI和后端設計：
至于AI模型，能看出是用了Stable Diffusion新的SDXL模型：
這是也目前Stable Diffusion最好用的版本之一，生成效果相比之前的1.5版本有不少改進。 不過，雖然Fooocus的模型和UI設計都有參考現成Stable Diffusion開源項目，但作者在制作時，融入了不少自己的優化設計，使得模型跑起來更加絲滑。 例如，作者仔細在Fooocus中采用了自己設計的k擴散采樣（advanced k-diffusion sampling）方法，能提升采樣連續性，減少性能損失、提升采樣效率； 此外，作者還仔細調整了采樣器（Sampler）的參數，并在原版基礎上修改增加了一些包括電影風格在內的新設定。 之所以給Fooocus加上LoRA選項，是因為作者測試發現，加上LoRA（權重設置小于0.5）的SDXL模型，效果幾乎總是比不加LoRA的SDXL模型更好。 開發出Fooocus這個項目的作者名叫Lvmin Zhang，2021年本科畢業于東吳大學，目前在斯坦福大學讀博。 他做過的幾個項目，包括ControlNet和style2paints在內，幾乎個個都爆火：
現在，最新的這個項目Fooocus，看起來同樣很受歡迎。 在社交媒體上，已經有網友自發整出了Fooocus版不同風格的提示詞合集Excel。 如果不知道生成什么樣的圖片，參考這個文檔內的提示詞就行：
你想好要用Fooocus生成什么樣的圖像了嗎？ 項目地址：
https://github.com/lllyasviel/Fooocus 參考鏈接：
[1]https://twitter.com/lvminzhang/status/1690118840326524928
[2]提示詞合集：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1AF5bd-fALxlu0lguZQiQVn1yZwxUiBJGyh2eyJJWl74/edit
[3]https://twitter.com/narrativenavi/status/1691235126045552645
[4]https://twitter.com/kiyoshi_shin 9月6日，「量子位智庫·仿生機器人沙龍」將在北京中關村舉辦，歡迎全行業仿生機器人玩家參與 ~ 點擊圖片了解詳情，企業報名可聯系活動負責人王琳玉（微信：iris_wang17，請備注企業+姓名）。沙龍觀眾通道后續開放，敬請期待 ~
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