> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.clore.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-de/bildgenerierung/fooocus-simple-sd.md). # Fooocus Einfache Stable-Diffusion-Bilderzeugung mit Fooocus auf Clore.ai Generiere Bilder mit Fooocus – der einfachste Weg, Stable Diffusion zu verwenden. {% hint style="success" %} Alle Beispiele können auf GPU-Servern ausgeführt werden, die gemietet wurden über [CLORE.AI-Marktplatz](https://clore.ai/marketplace). {% endhint %} ## Mieten auf CLORE.AI 1. Besuchen [CLORE.AI-Marktplatz](https://clore.ai/marketplace) 2. Filtern nach GPU-Typ, VRAM und Preis 3. Wähle **On-Demand** (Festpreis) oder **Spot** (Gebotspreis) 4. Konfiguriere deine Bestellung: * Docker-Image auswählen * Ports festlegen (TCP für SSH, HTTP für Web-UIs) * Bei Bedarf Umgebungsvariablen hinzufügen * Startbefehl eingeben 5. Zahlung auswählen: **CLORE**, **BTC**, oder **USDT/USDC** 6. Bestellung erstellen und auf die Bereitstellung warten ### Greife auf deinen Server zu * Verbindungsdetails finden in **Meine Bestellungen** * Web-Oberflächen: Verwende die HTTP-Port-URL * SSH: `ssh -p root@` ## Was ist Fooocus? Fooocus ist eine schlanke Stable-Diffusion-Oberfläche, die: * Erfordert keinerlei Konfiguration * Verwendet standardmäßig SDXL * Hat integrierte Stile und Presets * Handhabt alle Optimierungen automatisch ## Anforderungen | Qualität | Min. VRAM | Empfohlen | | ------------- | --------- | ------------- | | Einfach | 4 GB | RTX 3060 | | Standard | 8 GB | RTX 3070 | | Hohe Qualität | 12 GB+ | RTX 3090/4090 | ## Schnell bereitstellen **Docker-Image:** ``` pytorch/pytorch:2.11.0-cuda12.8-cudnn9-devel ``` **Ports:** ``` 22/tcp 7865/http ``` **Befehl:** ```bash apt-get update && apt-get install -y git libgl1 libglib2.0-0 && \ cd /workspace && \ git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git && \ cd Fooocus && \ pip install -r requirements_versions.txt && \ python launch.py --listen 0.0.0.0 --port 7865 ``` ## Auf deinen Dienst zugreifen Nach der Bereitstellung findest du deine `http_pub` URL in **Meine Bestellungen**: 1. Gehe zu **Meine Bestellungen** Seite 2. Klicke auf deine Bestellung 3. Finde die `http_pub` URL (z. B. `abc123.clorecloud.net`) Verwende `https://YOUR_HTTP_PUB_URL` anstelle von `localhost` in den folgenden Beispielen. ## Erster Start Beim ersten Start lädt Fooocus automatisch herunter: * SDXL-Basismodell (\~6,5 GB) * SDXL-Refiner (\~6 GB) * Erforderliche Embeddings Dies dauert beim ersten Start 10–15 Minuten. ## Fooocus verwenden ### Grundlegende Generierung 1. Öffnen `http://:` 2. Gib deinen Prompt ein 3. Klicke auf „Generieren“ Das ist alles! Keine Einstellungen erforderlich. ### Stile Fooocus enthält über 200 integrierte Stile: **Beliebte Stile:** * Fooocus Enhance – bessere Details * Fooocus Sharp – scharfe Kanten * Cinematic – kinoreifer Look * Anime – japanische Animation * Photographic – realistische Fotos ### Qualitäts-Presets | Preset | Geschwindigkeit | Qualität | | ----------------------- | --------------- | --------- | | Geschwindigkeit | Schnell | Gut | | Qualität | Mittel | Großartig | | Extreme Geschwindigkeit | Am schnellsten | Einfach | ## Erweiterte Funktionen ### Erweiterten Modus aktivieren Aktiviere das Kontrollkästchen „Erweitert“, um auf Folgendes zuzugreifen: * Negative Prompts * Seitenverhältnisse * Anzahl der Bilder * Steuerung des Zufallsseeds ### Bild-zu-Bild 1. Aktiviere den Tab „Eingabebild“ 2. Quellbild hochladen 3. Modus wählen: * **Hochskalieren** - Auflösung verbessern * **Variieren** - Variationen erstellen * **Bereich füllen** - Teile bearbeiten ### Bereichsfüllung ``` 1. Bild hochladen 2. Klicke auf „Inpaint oder Outpaint“ 3. Zeichne eine Maske auf die Bereiche, die geändert werden sollen 4. Beschreibe, was generiert werden soll 5. Klicke auf Generieren ``` ### Bild erweitern Bilder über die Ränder hinaus erweitern: 1. Bild hochladen 2. Wähle „Inpaint oder Outpaint“ aus 3. Aktiviere die Richtungskästchen (Links, Rechts, Oben, Unten) 4. Generieren, um die Leinwand zu erweitern ## LoRAs verwenden ### LoRAs herunterladen ```bash cd /workspace/Fooocus/models/loras wget https://civitai.com/api/download/models/ -O my_lora.safetensors ``` ### LoRA anwenden 1. Wechsle zum Tab „Modell“ 2. Wähle LoRA im Dropdown-Menü 3. Gewicht anpassen (0,5-1,0) ## Eigene Modelle ### Eigene Checkpoints hinzufügen ```bash cd /workspace/Fooocus/models/checkpoints # Modell herunterladen wget https://huggingface.co/model/file.safetensors ``` Aktualisiere die UI oder starte neu, um neue Modelle zu sehen. ### Empfohlene Modelle | Modell | Stil | Größe | | -------------- | --------------- | ------ | | Juggernaut XL | Fotorealistisch | 6,5 GB | | DreamShaper XL | Künstlerisch | 6,5 GB | | RealVisXL | Realistisch | 6,5 GB | | Animagine XL | Anime | 6,5 GB | ## Face Swap Integrierte Face-Swap-Funktion: 1. Aktiviere den Tab „Bild-Prompt“ 2. Gesichtsbild hochladen 3. Setze „FaceSwap“ als Typ 4. Mit Gesichtsprompt generieren ## Hochskalierung ### Integrierter Upscaler 1. Bild in „Hochskalieren oder Variieren“ hochladen 2. Wähle „Hochskalieren (2x)“ 3. Generieren ### Variierungsoptionen * **Variieren (dezent)** - Kleine Änderungen * **Variieren (stark)** - Deutliche Änderungen ## Bild beschreiben Umgekehrtes Prompt-Engineering: 1. Wechsle zum Tab „Beschreiben“ 2. Bild hochladen 3. Prompt-Vorschläge erhalten ## Leistungsoptimierung ### Für 8 GB VRAM ```bash python launch.py --listen 0.0.0.0 --always-offload-from-vram ``` ### Für 6 GB VRAM ```bash python launch.py --listen 0.0.0.0 --always-low-vram ``` ### Für 4 GB VRAM ```bash python launch.py --listen 0.0.0.0 --always-cpu ``` ## Batch-Verarbeitung ### Mehrere Bilder generieren Im erweiterten Modus: * Setze „Bildanzahl“ auf die gewünschte Anzahl * Alle Bilder werden mit unterschiedlichen Seeds generiert ### Prompt-Warteschlange Verwende Platzhalter für Variationen: ``` a {red|blue|green} car on the street ``` Erzeugt 3 Bilder mit unterschiedlichen Farben. ## API-Zugriff ### API aktivieren ```bash python launch.py --listen 0.0.0.0 --port 7865 ``` ### API-Endpunkt ```python import requests response = requests.post( "http://localhost:7865/v1/generation/text-to-image", json={ "prompt": "a beautiful sunset over mountains", "negative_prompt": "", "style_selections": ["Fooocus Enhance"], "performance_selection": "Quality", "aspect_ratios_selection": "1024×1024", "image_number": 1, "image_seed": -1, } ) # Bild abrufen image_data = response.json() ``` ## Presets ### Eigenes Preset erstellen Bearbeiten `presets/default.json`: ```json { "default_model": "juggernautXL.safetensors", "default_refiner": "None", "default_loras": [ ["detail_lora.safetensors", 0.5] ], "default_styles": ["Fooocus Enhance", "Cinematic"] } ``` ### Mit Preset starten ```bash python launch.py --preset anime ``` ## Vergleich: Fooocus vs. andere | Funktion | Fooocus | A1111 | ComfyUI | | ---------------------- | -------- | ----------------------- | ----------- | | Einrichtung | Keine | Mittel | Komplex | | Einstiegshürde | Einfach | Mittel | Schwierig | | Flexibilität | Niedrig | Hoch | Am höchsten | | Am besten geeignet für | Anfänger | Fortgeschrittene Nutzer | Entwickler | ## Fehlerbehebung ### Speicher erschöpft ```bash # Niedrig-VRAM-Modus verwenden python launch.py --always-low-vram # Oder den Refiner deaktivieren # In der UI: Tab „Modell“ > Refiner > Kein ``` ### Langsame Generierung * Aktiviere das Preset „Extreme Geschwindigkeit“ * Refiner deaktivieren * Kleinere Auflösung verwenden ### Modell wird nicht geladen ```bash # Prüfen, ob das Modell vorhanden ist ls -la /workspace/Fooocus/models/checkpoints/ # Dateigröße prüfen (sollte für SDXL etwa 6 GB sein) du -h /workspace/Fooocus/models/checkpoints/*.safetensors ``` ### Schwarze Bilder * CFG-Skala reduzieren * Seed ändern * Anderen Prompt ausprobieren ## Ergebnisse herunterladen ```bash # Die Bilder befinden sich im Ordner outputs scp -P -r root@:/workspace/Fooocus/outputs/ ./ ``` ## Kostenschätzung Übliche CLORE.AI-Marktplatzpreise (Stand 2024): | GPU | Stundensatz | Tagessatz | 4-Stunden-Sitzung | | --------- | ----------- | --------- | ----------------- | | RTX 3060 | \~$0.03 | \~$0.70 | \~$0.12 | | RTX 3090 | \~$0.06 | \~$1.50 | \~$0.25 | | RTX 4090 | \~$0.10 | \~$2.30 | \~$0.40 | | A100 40GB | \~$0.17 | \~$4.00 | \~$0.70 | | A100 80GB | \~$0.25 | \~$6.00 | \~$1.00 | *Die Preise variieren je nach Anbieter und Nachfrage. Prüfen Sie* [*CLORE.AI-Marktplatz*](https://clore.ai/marketplace) *für aktuelle Preise.* **Geld sparen:** * Nutzen Sie den **Spot** Markt für unterbrechbare Arbeit — etwa ein Drittel der Server bietet Spot-Preise unter dem On-Demand-Preis (Median ca. 13 % Rabatt), der Rest ist gleichauf * Bezahlen Sie mit **CLORE** Tokens * Vergleichen Sie Preise zwischen verschiedenen Anbietern ## Nächste Schritte * Stable Diffusion WebUI – Mehr Kontrolle * ComfyUI-Workflows – knotenbasiert * FLUX-Generierung – neueres Modell --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-de/bildgenerierung/fooocus-simple-sd.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.