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Fooocus AI绘图教程：3次点击完成安装，输入一句话本地出图

【免费下载链接】FooocusFocus on prompting and generating项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Fooocus

从一个场景说起：你只想出图，不想调参数

假设你今晚想做一件事：给方案配一张"花园里的房子"的氛围图。你打开Midjourney，要账号、要订阅；打开ComfyUI，迎面是满屏节点连线。Fooocus就是为这个场景设计的——它是一个基于Stable Diffusion XL架构的本地AI绘图软件，打开网页、输入一句提示词，点Generate，几秒到几十秒后图片就出来了，全程不用碰采样器、CFG这些参数。它完全免费、离线运行，你的提示词和图片不出本机。

Fooocus是什么，和别的工具有什么区别

用一句话概括：Fooocus把"生成高质量SDXL图片"这件事的门槛降到了输入一句话，同时保留本地运行的全部好处。

它的核心逻辑是：提示词太短（哪怕只有"house in garden"几个词），内置的离线GPT-2提示词扩展引擎会自动补全细节；采样参数则由开发者预先调优。你只负责描述，它负责把它变美。官方已将其定位为"有限长期支持"状态，只修Bug不再加新功能——反过来理解，就是现有功能已经相当稳定。

把Fooocus跑起来：三步

环境检查：先看你的显卡够不够

最低要求是Nvidia显卡4GB显存 + 8GB内存，系统需要预留约40GB空间用于虚拟内存。AMD显卡需要8GB显存，Mac的M1/M2可以跑但速度较慢（约为RTX 3XXX的九分之一）。完整规格表见官方 readme.md 的"Minimal Requirement"一节。

获取项目

Windows用户最简单的方式是下载官方Release压缩包，解压后双击run.bat，全程鼠标点击不到3次。其他平台用git获取代码：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Fooocus cd Fooocus

Linux下需要Python 3.10环境，用虚拟环境或conda均可，然后执行pip install -r requirements_versions.txt安装依赖。

首次运行与自动下载模型

运行run.bat（或Linux下执行python entry_with_update.py）后，程序会自动下载约几GB的SDXL模型和扩展模型，网络好时几分钟到十几分钟。

成功标志：浏览器自动打开一个本地网页（默认地址类似http://127.0.0.1:7860），页面顶部有Prompt输入框、中间有Generate按钮，说明已经可以出图了。AMD显卡用户需在启动命令后追加--directml参数，细节见 readme.md 的AMD章节。

场景一：一句话生成图片（文本到图像）

这是日常最常用的功能。把输入图像开关（Input Image）关掉，在Prompt框里输入描述，点Generate。

几个立刻可用的写法，都不需要额外配置：

• 普通描述：a house in garden, sunset, cinematic lighting。即使很短，扩展引擎也会自动补全画面细节。
• 加权强调：模仿A1111语法写I am (happy:1.5)，括号内数字控制该词的权重。从其他平台复制的提示词可以直接粘贴，Fooocus用了与A1111相同的权重归一化算法，效果比在ComfyUI里直接粘贴更稳。
• 通配符：提示词里写__color__ flower，会随机从 wildcards/color.txt 里选一个颜色词替换，每次出图颜色不同，适合批量试色。
• 数组批量：写[[red, green, blue]] flower并配合出图数量3，一次生成红、绿、蓝三张变体。
• 内联LoRA：写flower <lora:sunflowers:1.2>，自动应用models/loras目录下的对应LoRA文件。

成功标志：输出区出现1-4张图片，右下角有Generate again按钮。

场景二：换一种画风，不用重写提示词

出图界面右侧的Style下拉框内置了200多种风格，每个风格名都能对应到 sdxl_styles/ 目录里的模板文件（如 sdxl_styles_fooocus.json、sdxl_styles_sai.json）。选中Fooocus V2相当于开启官方推荐的"提示词魔法"处理，选Misc Manga则是漫画风。风格之间可以自由组合，比如"写实底模 + 电影感"。

如果你希望整站默认就是某种画风，用预设（Preset）更省事。presets/ 目录下每份JSON就是一套完整配置：

• default.json：通用写实，主力模型 juggernautXL
• anime.json：动漫向（Windows对应run_anime.bat）
• realistic.json：照片级写实（对应run_realistic.bat）
• lightning.json：加速模式，步骤更少、出图更快
• pony_v6.json：Pony模型风格

2.3.0版本之后，预设可以直接在浏览器界面里切换，切换时会自动下载对应模型。想固定住默认行为就加--disable-preset-selection启动参数。

场景三：有一张参考图，想基于它创作

打开界面顶部的Input Image开关，下面出现四个标签页，各对应一个需求：

• Image Prompt（参考图引导）：上传参考图后可以选择"参考它的风格"（Style Reference）、"参考它的构图"（Structure Reference）或两者都要。想"保留参考图里人脸、换成我描述的场景"，就在Advanced里开FaceSwap，用的是InsightFace方案。
• Inpaint or Outpaint（局部重绘与扩图）：上传图片后可以直接在画面上刷掉一块区域，刷掉的部分按你的新提示词重新生成；或者不刷图，只勾"Up/Down/Left/Right"让画面向四个方向自然延伸，相当于不用裁切地放大构图。
• Describe（看图说话）：上传一张图，AI生成它的文字描述，反过来帮你学习怎么写提示词。
• Upscale or Variation（放大与变体）：对上一轮的图片做1.5x或2x放大重绘，也可以生成"小改/大改"两个级别的变体，思路类似Midjourney的U1-U4和Vary按钮。

成功标志：上传后对应标签页的控制项点亮，生成结果与原图在风格或构图上明显相关。

实战技巧：4条立刻见效的要点

1. 先跑通再微调。默认预设+Fooocus V2风格是官方调校过的组合，出图不满意时先改提示词，而不是先去动Advanced里的参数。
2. 出图数量设2-4张。同样的提示词每次随机种子不同，批量出图再挑，比单张反复重roll效率高得多。
3. 想要更快就换Lightning预设。它的区别只是减少采样步骤，画面风格基本不变，适合草稿阶段的快速试错。
4. 出图后先放大再精修。在Image Prompt的Upscale里先做2x放大，再进入Inpaint修局部细节，比在低分辨率下直接精修效果好。

排障速查：常见现象对照表

完整列表在 troubleshoot.md，这里挑最高频的几类：

另外提醒一句：搜索引擎里存在大量伪造的"Fooocus官网"下载页（fooocus.com/.ai/.pro之类都不是官方的），项目100%非商业开源，只从官方仓库和Release获取。

写在最后

Fooocus的价值在于把SDXL的能力压缩成"输入一句话"这个动作：本地离线、免费、无队列、隐私不出门，同时保留了换模型、LoRA、局部重绘这些进阶出口。当你习惯基础操作后，readme.md 里的"All CMD Flags"一节、docker.md 的容器部署方式，以及 language/ 目录的界面翻译机制，都是值得按需了解的部分。遇到本文没覆盖的问题，直接查 troubleshoot.md 或到官方仓库提Issue，社区对Bug响应很快。

【免费下载链接】FooocusFocus on prompting and generating项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Fooocus