聲明:本文來自于微信公眾號 量子位 （ID:QbitAI），克雷西 蕭簫 ，授權轉載發布。
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GTX1650（顯存4GB），AI出圖效果堪比當前最好的開源模型SDXL。這是最近在GitHub上連續數日霸榜TOP1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。
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。
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:
gitclonehttps://github.com/lllyasviel/Fooocus.gitcdFooocuscondaenvcreate-fenvironment.yamlcondaactivatefooocuspipinstall-rrequirements_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:
pythonlaunch.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
—完—
