> 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-es/generacion-de-imagenes/fooocus-simple-sd.md). # Fooocus Generación de imágenes Stable Diffusion fácil con Fooocus en Clore.ai Genera imágenes con Fooocus: la forma más fácil de usar Stable Diffusion. {% hint style="success" %} Todos los ejemplos se pueden ejecutar en servidores GPU alquilados a través de [Marketplace de CLORE.AI](https://clore.ai/marketplace). {% endhint %} ## Alquilar en CLORE.AI 1. Visita [Marketplace de CLORE.AI](https://clore.ai/marketplace) 2. Filtra por tipo de GPU, VRAM y precio 3. Elige **Bajo demanda** (tarifa fija) o **Spot** (precio ofertado) 4. Configura tu pedido: * Selecciona la imagen de Docker * Configura los puertos (TCP para SSH, HTTP para interfaces web) * Añade variables de entorno si es necesario * Introduce el comando de inicio 5. Selecciona el método de pago: **CLORE**, **BTC**, o **USDT/USDC** 6. Crea el pedido y espera al despliegue ### Accede a tu servidor * Encuentra los detalles de conexión en **Mis pedidos** * Interfaces web: Usa la URL del puerto HTTP * SSH: `ssh -p root@` ## ¿Qué es Fooocus? Fooocus es una interfaz simplificada de Stable Diffusion que: * No requiere configuración * Usa SDXL por defecto * Incluye estilos y preajustes integrados * Gestiona automáticamente todas las optimizaciones ## Requisitos | Calidad | VRAM mínima | Recomendado | | ------------ | ----------- | ------------- | | Básico | 4GB | RTX 3060 | | Estándar | 8GB | RTX 3070 | | Alta calidad | 12GB+ | RTX 3090/4090 | ## Despliegue rápido **Imagen de Docker:** ``` pytorch/pytorch:2.11.0-cuda12.8-cudnn9-devel ``` **Puertos:** ``` 22/tcp 7865/http ``` **Comando:** ```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 ``` ## Accediendo a tu servicio Después del despliegue, encuentra tu `http_pub` URL en **Mis pedidos**: 1. Ve a **Mis pedidos** página 2. Haz clic en tu pedido 3. Encuentra la `http_pub` URL (p. ej., `abc123.clorecloud.net`) Usa `https://YOUR_HTTP_PUB_URL` en lugar de `localhost` en los ejemplos a continuación. ## Primer inicio En la primera ejecución, Fooocus descarga automáticamente: * Modelo base de SDXL (\~6.5GB) * Refinador de SDXL (\~6GB) * Embeddings requeridos Esto tarda entre 10 y 15 minutos en el primer inicio. ## Usando Fooocus ### Generación básica 1. Abre `http://:` 2. Introduce tu prompt 3. Haz clic en "Generar" ¡Eso es todo! No se necesitan ajustes. ### Estilos Fooocus incluye más de 200 estilos integrados: **Estilos populares:** * Fooocus Enhance - Mejores detalles * Fooocus Sharp - Bordes nítidos * Cinematic - Aspecto de película * Anime - Animación japonesa * Photographic - Fotos realistas ### Preajustes de calidad | Preajuste | Velocidad | Calidad | | ----------------- | ---------- | --------- | | Velocidad | Rápido | Bueno | | Calidad | Medio | Excelente | | Velocidad extrema | Más rápido | Básico | ## Funciones avanzadas ### Activar modo avanzado Haz clic en la casilla "Avanzado" para acceder a: * Prompts negativos * Relaciones de aspecto * Cantidad de imágenes * Control de semilla aleatoria ### Imagen a imagen 1. Activa la pestaña "Imagen de entrada" 2. Sube la imagen de origen 3. Elige el modo: * **Escalar** - Mejorar la resolución * **Variar** - Crear variaciones * **Inpaint** - Editar partes ### Inpainting ``` 1. Sube la imagen 2. Haz clic en "Inpaint or Outpaint" 3. Dibuja una máscara en las áreas a cambiar 4. Describe qué generar 5. Haz clic en Generar ``` ### Outpainting Amplía las imágenes más allá de los bordes: 1. Sube la imagen 2. Selecciona "Inpaint or Outpaint" 3. Marca las casillas de dirección (Izquierda, Derecha, Arriba, Abajo) 4. Genera para ampliar el lienzo ## Usando LoRAs ### Descargar LoRAs ```bash cd /workspace/Fooocus/models/loras wget https://civitai.com/api/download/models/ -O my_lora.safetensors ``` ### Aplicar LoRA 1. Ve a la pestaña "Modelo" 2. Selecciona LoRA en el menú desplegable 3. Ajusta el peso (0.5-1.0) ## Modelos personalizados ### Añadir checkpoints personalizados ```bash cd /workspace/Fooocus/models/checkpoints # Descargar modelo wget https://huggingface.co/model/file.safetensors ``` Actualiza la interfaz o reinicia para ver los nuevos modelos. ### Modelos recomendados | Modelo | Estilo | Tamaño | | -------------- | ------------ | ------ | | Juggernaut XL | Fotorealista | 6.5GB | | DreamShaper XL | Artístico | 6.5GB | | RealVisXL | Realista | 6.5GB | | Animagine XL | Anime | 6.5GB | ## Cambio de rostro Función integrada de cambio de rostro: 1. Activa la pestaña "Image Prompt" 2. Sube la imagen del rostro 3. Configura "FaceSwap" como tipo 4. Genera con el prompt facial ## Escalado ### Escalador integrado 1. Sube la imagen a "Upscale or Vary" 2. Selecciona "Upscale (2x)" 3. Generar ### Opciones de variación * **Variar (sutil)** - Pequeños cambios * **Variar (fuerte)** - Cambios significativos ## Describir imagen Ingeniería inversa de prompts: 1. Ve a la pestaña "Describe" 2. Sube la imagen 3. Obtén sugerencias de prompts ## Optimización del rendimiento ### Para 8GB de VRAM ```bash python launch.py --listen 0.0.0.0 --always-offload-from-vram ``` ### Para 6GB de VRAM ```bash python launch.py --listen 0.0.0.0 --always-low-vram ``` ### Para 4GB de VRAM ```bash python launch.py --listen 0.0.0.0 --always-cpu ``` ## Procesamiento por lotes ### Generar múltiples imágenes En modo avanzado: * Configura "Número de imágenes" en la cantidad deseada * Todas las imágenes se generan con semillas diferentes ### Cola de prompts Usa comodines para variaciones: ``` un coche {rojo|azul|verde} en la calle ``` Genera 3 imágenes con colores diferentes. ## Acceso a la API ### Activar API ```bash python launch.py --listen 0.0.0.0 --port 7865 ``` ### Punto final de la API ```python import requests response = requests.post( "http://localhost:7865/v1/generation/text-to-image", json={ "prompt": "una hermosa puesta de sol sobre montañas", "negative_prompt": "", "style_selections": ["Fooocus Enhance"], "performance_selection": "Calidad", "aspect_ratios_selection": "1024×1024", "image_number": 1, "image_seed": -1, } ) # Obtener imagen image_data = response.json() ``` ## Preajustes ### Crear preajuste personalizado Editar `presets/default.json`: ```json { "default_model": "juggernautXL.safetensors", "default_refiner": "Ninguno", "default_loras": [ ["detail_lora.safetensors", 0.5] ], "default_styles": ["Fooocus Enhance", "Cinematic"] } ``` ### Iniciar con preajuste ```bash python launch.py --preset anime ``` ## Comparación: Fooocus vs Otros | Función | Fooocus | A1111 | ComfyUI | | -------------------- | ------------- | ------------------ | --------------- | | Configuración | Ninguno | Medio | Complejo | | Curva de aprendizaje | Fácil | Medio | Difícil | | Flexibilidad | Baja | Alta | La más alta | | Ideal para | Principiantes | Usuarios avanzados | Desarrolladores | ## Solución de problemas ### Sin memoria ```bash # Usa el modo de baja VRAM python launch.py --always-low-vram # O desactiva el refinador # En la interfaz: pestaña Modelo > Refinador > Ninguno ``` ### Generación lenta * Activa el preajuste "Velocidad extrema" * Desactiva el refinador * Usa una resolución más pequeña ### El modelo no se carga ```bash # Comprueba que el modelo exista ls -la /workspace/Fooocus/models/checkpoints/ # Comprueba el tamaño del archivo (debería ser ~6GB para SDXL) du -h /workspace/Fooocus/models/checkpoints/*.safetensors ``` ### Imágenes negras * Reduce la escala CFG * Cambia la semilla * Prueba con un prompt diferente ## Descargar resultados ```bash # Las imágenes están en la carpeta outputs scp -P -r root@:/workspace/Fooocus/outputs/ ./ ``` ## Estimación de costos Tarifas típicas del marketplace de CLORE.AI (a partir de 2024): | GPU | Tarifa por hora | Tarifa diaria | Sesión de 4 horas | | --------- | --------------- | ------------- | ----------------- | | 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 | *Los precios varían según el proveedor y la demanda. Consulta* [*Marketplace de CLORE.AI*](https://clore.ai/marketplace) *las tarifas actuales.* **Ahorra dinero:** * Usa el **Spot** mercado para trabajo interrumpible — alrededor de un tercio de los servidores fija el precio spot por debajo del precio bajo demanda (mediana de \~13% de descuento), el resto lo iguala * Paga con **CLORE** tokens * Compara precios entre distintos proveedores ## Siguientes pasos * Stable Diffusion WebUI - Más control * Flujos de trabajo de ComfyUI - Basado en nodos * Generación FLUX - Modelo más reciente --- # 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-es/generacion-de-imagenes/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.