> 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-ru/generaciya-izobrazhenii/fooocus-simple-sd.md).

# Fooocus

Создавайте изображения с Fooocus — самый простой способ использовать Stable Diffusion.

{% hint style="success" %}
Все примеры можно запускать на GPU-серверах, арендованных через [маркетплейс CLORE.AI](https://clore.ai/marketplace).
{% endhint %}

## Аренда на CLORE.AI

1. Перейдите на [маркетплейс CLORE.AI](https://clore.ai/marketplace)
2. Отфильтруйте по типу GPU, объёму VRAM и цене
3. Выберите **On-Demand** (фиксированная ставка) или **Spot** (цена ставки)
4. Настройте свой заказ:
   * Выберите Docker-образ
   * Установите порты (TCP для SSH, HTTP для веб-интерфейсов)
   * При необходимости добавьте переменные окружения
   * Введите команду запуска
5. Выберите способ оплаты: **CLORE**, **BTC**, или **USDT/USDC**
6. Создайте заказ и дождитесь развертывания

### Получите доступ к своему серверу

* Найдите данные для подключения в **Мои заказы**
* Веб-интерфейсы: используйте URL HTTP-порта
* SSH: `ssh -p <port> root@<proxy-address>`

## Что такое Fooocus?

Fooocus — это упрощённый интерфейс Stable Diffusion, который:

* Не требует настройки
* По умолчанию использует SDXL
* Имеет встроенные стили и пресеты
* Автоматически выполняет все оптимизации

## Требования

| Качество         | Мин. VRAM | Рекомендуется |
| ---------------- | --------- | ------------- |
| Базовый          | 4 ГБ      | RTX 3060      |
| Стандартный      | 8 ГБ      | RTX 3070      |
| Высокое качество | 12 ГБ+    | RTX 3090/4090 |

## Быстрое развёртывание

**Docker-образ:**

```
pytorch/pytorch:2.11.0-cuda12.8-cudnn9-devel
```

**Порты:**

```
22/tcp
7865/http
```

**Команда:**

```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
```

## Доступ к вашему сервису

После развертывания найдите свой `http_pub` URL в **Мои заказы**:

1. Перейдите на **Мои заказы** страницу
2. Нажмите на свой заказ
3. Найдите `http_pub` URL (например, `abc123.clorecloud.net`)

Используйте `https://YOUR_HTTP_PUB_URL` вместо `localhost` в примерах ниже.

## Первый запуск

При первом запуске Fooocus автоматически загружает:

* Базовую модель SDXL (\~6,5 ГБ)
* Рефайнер SDXL (\~6 ГБ)
* Необходимые эмбеддинги

Это занимает 10–15 минут при первом запуске.

## Использование Fooocus

### Базовая генерация

1. Открыть `http://<proxy>:<port>`
2. Введите ваш запрос
3. Нажмите «Сгенерировать»

И всё! Настройки не нужны.

### Стили

Fooocus включает более 200 встроенных стилей:

**Популярные стили:**

* Fooocus Enhance — лучшая детализация
* Fooocus Sharp — чёткие края
* Cinematic — кинематографичный вид
* Anime — японская анимация
* Photographic — реалистичные фотографии

### Пресеты качества

| Пресет                 | Скорость      | Качество |
| ---------------------- | ------------- | -------- |
| Скорость               | Быстро        | Хорошо   |
| Качество               | Средне        | Отлично  |
| Экстремальная скорость | Самый быстрый | Базовый  |

## Расширенные возможности

### Включить расширенный режим

Нажмите флажок «Advanced», чтобы получить доступ к:

* Негативные запросы
* Соотношения сторон
* Количество изображений
* Управление случайным seed

### Изображение в изображение

1. Включите вкладку «Input Image»
2. Загрузите исходное изображение
3. Выберите режим:
   * **Увеличение** - Повысить разрешение
   * **Вариации** - Создать вариации
   * **Инпейнт** - Редактировать части

### Инпейнтинг

```
1. Загрузите изображение
2. Нажмите «Inpaint or Outpaint»
3. Нарисуйте маску на областях, которые нужно изменить
4. Опишите, что нужно сгенерировать
5. Нажмите Generate
```

### Аутпейнтинг

Расширяйте изображения за границы:

1. Загрузите изображение
2. Выберите «Inpaint or Outpaint»
3. Отметьте направления (Left, Right, Top, Bottom)
4. Сгенерируйте, чтобы расширить холст

## Использование LoRA

### Скачать LoRA

```bash
cd /workspace/Fooocus/models/loras
wget https://civitai.com/api/download/models/<model_id> -O my_lora.safetensors
```

### Применить LoRA

1. Перейдите на вкладку «Model»
2. Выберите LoRA в выпадающем списке
3. Настройте вес (0.5–1.0)

## Пользовательские модели

### Добавить пользовательские чекпоинты

```bash
cd /workspace/Fooocus/models/checkpoints

# Скачать модель
wget https://huggingface.co/model/file.safetensors
```

Обновите интерфейс или перезапустите, чтобы увидеть новые модели.

### Рекомендуемые модели

| Модель         | Стиль            | Размер |
| -------------- | ---------------- | ------ |
| Juggernaut XL  | Фотореалистичный | 6,5 ГБ |
| DreamShaper XL | Художественный   | 6,5 ГБ |
| RealVisXL      | Реалистичный     | 6,5 ГБ |
| Animagine XL   | Аниме            | 6,5 ГБ |

## Замена лица

Встроенная функция замены лица:

1. Включите вкладку «Image Prompt»
2. Загрузите изображение лица
3. Установите тип «FaceSwap»
4. Сгенерируйте с промптом лица

## Масштабирование

### Встроенный апскейлер

1. Загрузите изображение в «Upscale or Vary»
2. Выберите «Upscale (2x)»
3. Сгенерировать

### Параметры вариации

* **Вариация (слабая)** - Небольшие изменения
* **Вариация (сильная)** - Значительные изменения

## Описание изображения

Реверс-инжиниринг промпта:

1. Перейдите на вкладку «Describe»
2. Загрузите изображение
3. Получите варианты промпта

## Оптимизация производительности

### Для 8 ГБ VRAM

```bash
python launch.py --listen 0.0.0.0 --always-offload-from-vram
```

### Для 6 ГБ VRAM

```bash
python launch.py --listen 0.0.0.0 --always-low-vram
```

### Для 4 ГБ VRAM

```bash
python launch.py --listen 0.0.0.0 --always-cpu
```

## Пакетная обработка

### Генерация нескольких изображений

В расширенном режиме:

* Установите «Image Number» на нужное количество
* Все изображения генерируются с разными seed

### Очередь промптов

Используйте подстановки для вариаций:

```
автомобиль {красный|синий|зелёный} на улице
```

Генерирует 3 изображения разного цвета.

## Доступ к API

### Включить API

```bash
python launch.py --listen 0.0.0.0 --port 7865
```

### Точка подключения API

```python
import requests

response = requests.post(
    "http://localhost:7865/v1/generation/text-to-image",
    json={
        "prompt": "красивый закат над горами",
        "negative_prompt": "",
        "style_selections": ["Fooocus Enhance"],
        "performance_selection": "Quality",
        "aspect_ratios_selection": "1024×1024",
        "image_number": 1,
        "image_seed": -1,
    }
)

# Получить изображение
image_data = response.json()
```

## Пресеты

### Создать пользовательский пресет

Редактировать `presets/default.json`:

```json
{
    "default_model": "juggernautXL.safetensors",
    "default_refiner": "None",
    "default_loras": [
        ["detail_lora.safetensors", 0.5]
    ],
    "default_styles": ["Fooocus Enhance", "Cinematic"]
}
```

### Запуск с пресетом

```bash
python launch.py --preset anime
```

## Сравнение: Fooocus и другие

| Функция         | Fooocus | A1111                | ComfyUI      |
| --------------- | ------- | -------------------- | ------------ |
| Конфигурация    | Нет     | Средне               | Сложный      |
| Кривая обучения | Лёгкая  | Средне               | Сложная      |
| Гибкость        | Низкая  | Высокая              | Наивысшая    |
| Лучше всего для | Новички | Опытные пользователи | Разработчики |

## Устранение неполадок

### Недостаточно памяти

```bash

# Используйте режим низкого VRAM
python launch.py --always-low-vram

# Или отключите рефайнер

# В интерфейсе: вкладка Model > Refiner > None
```

### Медленная генерация

* Включите пресет «Extreme Speed»
* Отключите рефайнер
* Используйте меньшее разрешение

### Модель не загружается

```bash

# Проверьте, что модель существует
ls -la /workspace/Fooocus/models/checkpoints/

# Проверьте размер файла (для SDXL он должен быть около 6 ГБ)
du -h /workspace/Fooocus/models/checkpoints/*.safetensors
```

### Чёрные изображения

* Уменьшите CFG scale
* Измените seed
* Попробуйте другой промпт

## Скачать результаты

```bash

# Изображения находятся в папке outputs
scp -P <port> -r root@<proxy>:/workspace/Fooocus/outputs/ ./
```

## Оценка стоимости

Типичные цены на маркетплейсе CLORE.AI (по состоянию на 2024 год):

| GPU        | Почасовая ставка | Дневная ставка | 4-часовая сессия |
| ---------- | ---------------- | -------------- | ---------------- |
| 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 40 ГБ | \~$0.17          | \~$4.00        | \~$0.70          |
| A100 80 ГБ | \~$0.25          | \~$6.00        | \~$1.00          |

*Цены зависят от провайдера и спроса. Проверьте* [*маркетплейс CLORE.AI*](https://clore.ai/marketplace) *актуальные тарифы.*

**Сэкономьте деньги:**

* Используйте **Spot** рынок для прерываемых задач — примерно треть серверов оценивает spot-цены ниже on-demand (медиана \~13% скидки), остальные совпадают с ними
* Платите **CLORE** токенами
* Сравните цены у разных провайдеров

## Дальнейшие шаги

* Stable Diffusion WebUI — больше контроля
* Рабочие процессы ComfyUI — на основе узлов
* Генерация FLUX — более новая модель


---

# 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-ru/generaciya-izobrazhenii/fooocus-simple-sd.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`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.