Loading... 文字生成图像:通过提示词生成合成图像。 > Fooocus 是一款图像生成软件(基于 [Gradio](https://www.gradio.app/))。 > > Fooocus 是对 Stable Diffusion 和 Midjourney 设计的重新思考: > > * 从 Stable Diffusion 学习,该软件是离线、开源和免费的。 > * 从 Midjourney 中吸取教训,不需要手动调整,用户只需要专注于提示和图像即可。 > > Fooocus简化了安装。在按下“下载”和生成第一张图像之间,所需的鼠标点击次数严格限制在 3 次以下。最低 GPU 内存要求是 4GB (Nvidia)。 ### 服务器部署 [lllyasviel/Fooocus:专注于提示和生成 (github.com)](https://github.com/lllyasviel/Fooocus) [https://colab.research.google.com/github/lllyasviel/Fooocus/blob/main/fooocus\_colab.ipynb](https://colab.research.google.com/github/lllyasviel/Fooocus/blob/main/fooocus_colab.ipynb) ``` !pip install pygit2==1.12.2 %cd /content !git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git %cd /content/Fooocus !python entry_with_update.py --share --always-high-vramCopy ``` ### 在线演示 [konieshadow/fooocus-api – Run with an API on Replicate](https://replicate.com/konieshadow/fooocus-api) ``` import replicate import os import requests from PIL import Image from io import BytesIO # pip install replicate Pillow requests # 在Python脚本中直接设置REPLICATE_API_TOKEN os.environ['REPLICATE_API_TOKEN'] = 'r8_********' # 输入提示词 prompt_text = input("prompt:") # 使用 replicate.run 运行指定的模型 image_url_list = replicate.run( "konieshadow/fooocus-api:65c59c96f2fb45332edec7f9f740b2a4d494a5f9c43b193dc98066d15da55a8c", input={"prompt": prompt_text} ) # 从返回的列表中提取实际的图片URL actual_image_url = image_url_list[0] # 从URL中提取特定部分用作文件名 image_id = actual_image_url.split("/")[-1].split(".")[0] image_filename = f"{image_id}.png" # 从URL获取图片数据 response = requests.get(actual_image_url) # 将图片数据写入到本地文件 with open(image_filename, 'wb') as file: file.write(response.content) print(f"api-tokens: https://replicate.com/account/api-tokens") print(f"images:https://replicate.com/predictions") print(f"png:{image_filename}")Copy ``` ### 配置要求 一台配备 16GB 系统 RAM 和 6GB VRAM 的相对低端笔记本电脑(Nvidia 3060 笔记本电脑)上进行的测试。这台机器的速度约为每次迭代 1.35 秒。相当令人印象深刻——如今配备 3060 的笔记本电脑通常价格非常合理。 最后修改:2024 年 10 月 07 日 © 允许规范转载 赞 如果觉得我的文章对你有用,请随意赞赏