Fooocus：3 步出图的免费离线 AI 绘图完整教程-编程实验室

Fooocus：3 步出图的免费离线 AI 绘图完整教程

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

想用自己电脑生成 AI 图像，又不想折腾环境、调参数？Fooocus 可以解决这个问题。它是一款免费、离线、开源的 AI 图像生成工具，基于 Stable Diffusion XL 架构，你只需输入一句提示词，模型下载、采样器、引导尺度等技术细节都由它自动处理，直接得到可出图的结果。

🚀 一键安装 Fooocus 并生成第一张图的步骤

Windows 用户（最省事）

从官方发布页下载 Fooocus 压缩包，解压到任意目录。
双击运行run.bat。
等待浏览器自动打开界面。从"点击下载"到出第一张图，官方将鼠标点击次数控制在 3 次以内。

首次启动时会自动下载默认模型（如 juggernautXL_v8Rundiffusion）到models\checkpoints目录，网络正常时无需手动操作。如果第一次使用局部重绘（inpaint），还会额外下载一个 1.28GB 的重绘模型到models\inpaint。

Linux / Mac 用户

克隆仓库后按顺序做三件事：用conda env create -f environment.yaml创建环境并激活，用pip install -r requirements_versions.txt安装依赖，最后运行入口脚本启动：

python entry_with_update.py

需要局域网访问时加--listen参数。Mac（M1/M2）走 PyTorch MPS 加速，速度约为 Nvidia 显卡的 1/9，可正常使用但出图较慢。

硬件要求

项目	最低配置
GPU	Nvidia，4GB 显存（GTX 10 系建议 8GB）
内存	8GB
磁盘	每块盘至少 40GB 空闲空间

低显存设备启动时加--always-low-vram参数可降低占用。

🎨 核心能力实战：提示词语法、放大变体与局部重绘

提示词内联语法——批量出图不用复制提示词

提示词框里支持三种写法，都能一次搞定批量需求：

通配符：写__color__ flower，每次随机从 wildcards/ 目录下的列表里选一个颜色出图；
数组：写[[red, green, blue]] flower，把图片数量设为 3，一次生成三张不同颜色的花；
内联 LoRA：写flower <lora:sunflowers:1.2>，权重 1.2 应用 LoRA，文件需放在models/loras目录。

另外提示词支持(happy:1.5)权重语法和多行多提示词，复制 Civitai 上的提示词也能直接生效。

放大与变体——同一张图继续加工

把生成的图（或上传自己的图）放进"Input Image"，可生成 Vary (Subtle) / Vary (Strong) 两种强度的变体，或做 1.5x / 2x 放大。适合先出低分辨率草图、再挑满意构图放大的工作流。

局部重绘与人脸替换——只改图中该改的部分

Inpaint / Outpaint 支持对选中区域重绘，以及向上、下、左、右四个方向扩图（pan）。Fooocus 用自研的 inpaint 算法，边缘融合比标准 SDXL 方案更自然。需要换脸时，走"Input Image → Image Prompt → Advanced → FaceSwap"，底层是 InsightFace。

⚙️ 自定义配置、模型目录管理与风格预设

首次运行后会在项目根目录生成config.txt，用文本编辑器打开即可改模型路径、默认采样器、默认 CFG 和默认风格；改坏了直接删掉该文件恢复默认。更多字段说明见首次运行自动生成的config_modification_tutorial.txt。

模型统一放在 models/ 下按类型分目录：checkpoints放主模型、loras放 LoRA、vae放 VAE、controlnet放控制网。风格定义在 sdxl_styles/ 目录（Fooocus V2、Fooocus Photograph、Fooocus Cinematic 等），启动预设则在 presets/ 目录，含 anime、realistic、lightning、pony_v6 等 6 套 JSON 配置；也可以在启动命令后加--preset anime切换，新版还支持在浏览器界面里直接换预设。

想深入看实现，建议读这三个文件：核心配置 modules/config.py、排错清单 troubleshoot.md、提示词扩展实验 experiments_expansion.py。

🔧 常见问题排错速查

现象：报RuntimeError: CPUAllocator，或模型加载后界面无响应、Segmentation Fault、Killed。原因：系统虚拟内存（Swap）不足。解决：Windows 10/11 确认系统盘每块保留至少 40GB 空闲空间让系统自动建 Swap；Linux/Mac 手动把 Swap 空间调大。
现象：模型加载超过 1 分钟，速度极慢。原因：Swap 放在机械硬盘上。解决：把 Swap 分区放到 SSD。
现象：报MetadataIncompleteBuffer或PytorchStreamReader。原因：模型文件损坏。解决：删除后重新下载对应模型。
现象：Nvidia 显卡出图时间异常长。原因：部分 532 以上驱动比 531 驱动慢约 10 倍。解决：回退安装 531 版本驱动。
现象：显存吃紧、生成不稳定。原因：默认显存策略偏激进。解决：启动加--always-low-vram，再不够可逐级试--always-no-vram。