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4G显存低配畅玩AIGC!ControlNet作者新作Fooocus登顶GitHub热榜,小白点3次就出图

AI资讯11个月前发布 shuangyan
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克雷西 萧箫 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

AI画画,现在终于不用担心被老黄刀法“背刺”了!

只需要一块4年前的GTX 1650(显存4GB),AI出图效果堪比当前最好的开源模型SDXL。

4G显存低配畅玩AIGC!ControlNet作者新作Fooocus登顶GitHub热榜,小白点3次就出图
图源:推特@ナビ

这是最近在GitHub上连续数日霸榜TOP 1的新项目Fooocus,三天标星破4k,ControlNet作者出品。

4G显存低配畅玩AIGC!ControlNet作者新作Fooocus登顶GitHub热榜,小白点3次就出图

在它横空出世之前,大伙儿要想顺利跑Stable Diffusion最新的XL模型,怎么也得上16G显存的4060ti(12G显存的原生3060跑起来非常勉强)

与其他开源AI工具不同,Fooocus“聚焦于生成本身”,不仅硬件要求低,而且上手简单,十分小白友好——

全过程无需调整任何参数,点点鼠标,3步就能生成一张图像

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图源推特@Photogenic Weekend

有网友直呼“这简直就是Stable Diffusion和Midjourney的集大成”:

跟手动调参说再见吧!离线、开源且免费,只需提示词和图片,就能让魔法涌现!

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还有网友感叹:即使是小白,也能很好地发挥出Stable Diffusion XL模型的效果呢。

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那么,这个全新的图像AI工具,实际生成效果如何?我们上手试了试。

Colab半分钟出图,效果比肩SD

从运行界面来看,Fooocus一共有一百多种内置风格可供选择。

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图源推特@camenduru

至于效率,Fooocus出图也是非常快。在Colab中,速度优先模式下每画一张图大概只需半分钟:

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日志显示的时间是绘制时间,不过之前还有个文本解析的过程,总共耗时大约是40秒:

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画面经过加速处理

那就先让它画个漫画试试,来看看AI视角下的“马扎大战”会是什么样子。(可不是这个马扎哈)

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由于用AI直接生成人像,手部的处理还是存在一些问题,所以我们干脆让马斯克和扎克伯格都戴上了手套:

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效果好像还不错。不知道他们有没有什么赌注,不过不妨让输的人来女装一下。4G显存低配畅玩AIGC!ControlNet作者新作Fooocus登顶GitHub热榜,小白点3次就出图(温馨提示:打架没有赢家)

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最终两人“握手言和”,这一珍贵画面也被摄影师记录了下来,整体画面是不是有那味了?

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“马扎之战”结束之后,老马乖乖地回到公司,卖起了特斯拉。

忽略LOGO的话,海报的设计感也还蛮在线的。

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其实Fooocus的每个内置风格都很有趣,所以不妨再来看看这些不同风格的整活图片:

在模仿著名作品方面,有赛博朋克版、塞尔达版、Minecraft版,甚至是宝可梦版本的马斯克可供观赏。

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至于其他的艺术形式,还有像素Lowpoly风格,以及黏土人剪纸版本……

当然例子是举不完的,更多的风格读者朋友们可以自己去体验。

(不得不说,AI作图里的文字终于不是鬼画符了)

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各位大画家是不是已经按耐不住想要试试了?我们马上就来介绍Fooocus的玩法!

Fooocus的界面是酱婶儿的,可以说是十分有九分简洁:

如果只是尝个鲜,没有特殊要求的话,这一个提示框完全足够了

因为作者已经把很多复杂技巧内化到了程序当中,调参这些操作不再需要手动完成。

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直接在下面的框中输入Prompt,点击生成按钮就可以坐等出图了。

(默认一次出两张图,尺寸为1152×896,风格为cinematic default,速度优先)

如果需要高级设置,就把左下角的Advanced勾上,配置信息会出现在页面右侧,分为三个标签:

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可以调整的内容包括尺寸、数量、风格、性能等等。

如果你是专业级玩家,还可以选择模型版本,甚至调整LoRA参数。

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此外,还有调整锐利度这种高端玩法。

对于相同的内容,下面这张动图展示了锐利度从2到10再到20的变化。可以看出,随着锐利度增大,画面的细节也越来越丰富:

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不过,对于Fooocus是否支持中文,我们也试了一下,很遗憾现在还不行。

比如我们输入提示词“苹果”,结果画出来的是个妹子。

这……难道是想说“You’re the apple of my eyes”?4G显存低配畅玩AIGC!ControlNet作者新作Fooocus登顶GitHub热榜,小白点3次就出图

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现在你大概已经知道Fooocus的玩法了,那么又该怎么配置呢?

如果你有带英伟达显卡的Windows设备,那么可以用开箱即用的版本。(大概这已经是老黄第114514次赢麻了)

同时,硬件需要满足最低配置要求——4GB显存+8GB内存。

先从这里直接下载:
https://github.com/lllyasviel/Fooocus/releases/download/release/Fooocus_win64_1-1-10.7z

解压好之后,双击run.bat运行,系统会自动下载模型并部署,等配置完成就可以用了。

4G显存低配畅玩AIGC!ControlNet作者新作Fooocus登顶GitHub热榜,小白点3次就出图

Linux版本的配置要求和Windows一样,不过配置流程要复杂些。

(如果有Jupyter,也可以参考Colab中用到的note文件)

首先要安装好环境依赖:

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

然后下载模型文件,存储到指定目录:

4G显存低配畅玩AIGC!ControlNet作者新作Fooocus登顶GitHub热榜,小白点3次就出图
具体请参见GitHub页面

当然,也可以让系统自动下载模型:

python launch.py

如果你在用Mac,或者硬件配置不满足要求,也可以用Colab直接运行。

(传送门:https://colab.research.google.com/github/lllyasviel/Fooocus/blob/main/colab.ipynb)

不过,还是要吐槽的是,Colab版本会时不时宕几次机,不是自动停止就是内存溢出……

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如果想在Mac或A卡电脑上更丝滑地运行Fooocus,可以再等等作者的更新。

整体来看,Fooocus的出图效果不错,如果提示词选择好的话,甚至可以当Stable Diffusion来用,关键是硬件配置要求也不高。

这究竟是怎么实现的?

来自ControlNet作者最新项目

架构设计上,Fooocus主要分为两部分:交互界面和AI模型。

其中,交互界面参考了两个项目,分别是stable-diffusion-webui和ComfyUI。

stable-diffusion-webui主要是交互界面的前端设计:

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ComfyUI则兼具Stable Diffusion的GUI和后端设计:

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至于AI模型,能看出是用了Stable Diffusion新的SDXL模型:

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这是也目前Stable Diffusion最好用的版本之一,生成效果相比之前的1.5版本有不少改进。

不过,虽然Fooocus的模型和UI设计都有参考现成Stable Diffusion开源项目,但作者在制作时,融入了不少自己的优化设计,使得模型跑起来更加丝滑。

例如,作者仔细在Fooocus中采用了自己设计的k扩散采样(advanced k-diffusion sampling)方法,能提升采样连续性,减少性能损失、提升采样效率;

此外,作者还仔细调整了采样器(Sampler)的参数,并在原版基础上修改增加了一些包括电影风格在内的新设定。

之所以给Fooocus加上LoRA选项,是因为作者测试发现,加上LoRA(权重设置小于0.5)的SDXL模型,效果几乎总是比不加LoRA的SDXL模型更好。

开发出Fooocus这个项目的作者名叫Lvmin Zhang,2021年本科毕业于东吴大学,目前在斯坦福大学读博。

他做过的几个项目,包括ControlNet和style2paints在内,几乎个个都爆火:

4G显存低配畅玩AIGC!ControlNet作者新作Fooocus登顶GitHub热榜,小白点3次就出图

现在,最新的这个项目Fooocus,看起来同样很受欢迎。

在社交媒体上,已经有网友自发整出了Fooocus版不同风格的提示词合集Excel。

如果不知道生成什么样的图片,参考这个文档内的提示词就行:

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你想好要用Fooocus生成什么样的图像了吗?

项目地址:
https://github.com/lllyasviel/Fooocus

参考链接:
[1]https://twitter.com/lvminzhang/status/1690118840326524928

[2]提示词合集:https://docs.google.com/spreadsheets/d/1AF5bd-fALxlu0lguZQiQVn1yZwxUiBJGyh2eyJJWl74/edit
[3]https://twitter.com/narrativenavi/status/1691235126045552645
[4]https://twitter.com/kiyoshi_shin

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