Fooocus — 把 SDXL 做成傻瓜机

待复核

是什么

Fooocus 是一个让你输入一句 prompt 就能出 SDXL 图的 Gradio 应用，是 AUTOMATIC1111 webui 的极简化替代品。日常类比：傻瓜相机 vs 单反——webui 是单反，几十个旋钮要你自己调；Fooocus 是傻瓜机，按快门就出片，曝光、对焦、白平衡作者帮你定好。

最简使用是这样的：

python entry_with_update.py

浏览器打开后，你只看到一个 prompt 输入框、几个风格按钮、一个 Generate。点下去出一张 1024×1024 的 SDXL 图——采样器、CFG、scheduler 你一个也不用选。

作者 lllyasviel（张吕敏）是 ControlNet 论文一作、Forge 主力维护者、IC-Light 作者——AI 绘画工程界少数能既写 paper 又写 UI 的人。

为什么重要

不理解 Fooocus，下面这些事讲不清：

为什么 SDXL 出来后会同时存在 webui、ComfyUI、Fooocus 三种主流前端——它们代表「暴露全部参数」「拆成节点图」「藏起所有参数」三种产品哲学
为什么 Image Prompt（参考图引导）这个功能在 Fooocus 里是默认标签页，在 webui 里要装扩展才有
为什么社区会冒出 RuinedFooocus、SimpleSDXL、Fooocus-MRE 这一串 fork——Fooocus 的「强默认值」框架被认为是 SDXL 时代的一种参考实现
为什么 ControlNet 作者会同时维护「藏起参数」（Fooocus）和「极致暴露」（Forge）两个项目——他对应的是不同用户

核心要点

记 3 件套 + 1 个槽点：

强默认值代替旋钮：采样器固定 dpmpp_2m_sde_gpu、scheduler 固定 karras、CFG 落在约 4.0–7.0——这些都是 lllyasviel 调出来的甜点值，主界面看不到也不让随便改。早期版本还默认走 Base→Refiner（约第 80% 步切换）；自 2.1.864 起默认 preset 已关掉独立 Refiner，只留单模型路径。这种「我替你定」是 Fooocus 和 webui 哲学最大的差别。
Prompt 自动扩写（fooocus_expansion）：一个约 600MB 的 GPT-2 small fine-tune 模型。输入 a cat，它扩成 a cat, sitting on a wooden table, soft golden light, 8k, intricate details, masterpiece——把 Midjourney 用户养成的「写一句就够」习惯搬到 SDXL。
底层用 ldm_patched 跑扩散：Fooocus 不自己写推理代码，把 ComfyUI 的执行引擎 fork 一份魔改，叫 ldm_patched。所以 Fooocus 和 ComfyUI 底层是同一套，只是 Fooocus 锁死了 workflow，不让你改节点图。
槽点：默认 checkpoint 不是官方 SDXL——现行默认是社区微调的 juggernautXL（写实/人像更稳），动漫要换 animaPencilXL preset 或手动换 ponyDiffusion / animagine。新手第一次发现「我画的二次元怎么这么奇怪」就在这里。

实践案例

案例 1：第一次跑通需要绕开的坑

官方 README 说「双击 run.bat」就能用。现行默认 preset（General）首次启动主要做这些事：

自动下载 juggernautXL_v8Rundiffusion checkpoint（约 6.6GB）到 models/checkpoints/
自动下载 fooocus_expansion（约 600MB）以及 VAE approx、默认 LoRA 等辅助文件
不再默认拉独立 SDXL Refiner（早期版本会再下约 6GB；现在 Refiner 栏默认 None）

国内网络通常拉不动 HuggingFace。手动放权重时要严格按这个目录结构：

models/
  checkpoints/juggernautXL_v8Rundiffusion.safetensors
  loras/sd_xl_offset_example-lora_1.0.safetensors
  vae_approx/xlvaeapp.pth
  prompt_expansion/fooocus_expansion/pytorch_model.bin

放错路径或文件名 Fooocus 会再去网上拉，把刚下的覆盖掉。

案例 2：Image Prompt 标签页是怎么工作的

切到 Image Prompt 标签，上传一张参考图，再写 prompt a girl in this style。Fooocus 内部做：

用 CLIP Vision 把参考图编码成 image embedding
把 image embedding 当成额外的 conditioning 喂给 U-Net（IP-Adapter 思想）
同时 prompt 也走 CLIP Text 编码、合并两路 conditioning

这是 Fooocus 内置的功能，等价于 webui 装 IP-Adapter 扩展 + ControlNet 的组合。

案例 3：风格按钮的本质

UI 上有 200 多个风格按钮：Cinematic、Anime、Pixel Art、Photographic 等。点 Cinematic 实际做的事是：

final_prompt = user_prompt + ", cinematic still, emotional, harmonious, vignette, 4k epic detailed"
negative   += ", cartoon, anime, sketch"

就是字符串拼接——但 lllyasviel 把这些后缀模板调到「点完就好看」的程度。整个 sdxl_styles/ 目录就是 200 多个 JSON 文件，每个文件就是一组「正向后缀 + 负向后缀」。换句话说，Fooocus 的风格库本质是一份调好的 prompt 词典，不是模型权重的差别。

案例 4：可选的 Base + Refiner 两阶段（非现行默认）

SDXL 早期常把出图拆两段：Base 负责粗结构，Refiner 修细节。Fooocus 仍支持这条路径，但 现行默认 preset 已关掉独立 Refiner；若你在 Advanced 里手动选 Refiner，常见是 30 步 / 切换点 80%：

步 1-24 用 Base U-Net 跑 dpmpp_2m_sde_gpu 采样
第 24 步把 latent 切给 Refiner U-Net
步 25-30 用 Refiner 继续采样，相当于「最后两成步数交给修边师傅」
出完 latent 用 SDXL VAE 解码到 1024×1024 RGB

webui 里要手动选「Refiner checkpoint + 切换点 + 切换方式」；Fooocus 把连续采样切换藏进 ldm_patched，你只需选模型和切换比例。对 juggernautXL 这类后期微调，关 Refiner 往往几乎看不出差别。

踩过的坑

Advanced 选项默认折叠：右上角小开关打开才能改采样器、CFG、step 数。新手以为「不让改」就放弃了，其实给了出口
prompt expansion 默认开：导致「我写啥它都加 8k masterpiece」。画极简风格、抽象风格要去 Advanced 关掉
ldm_patched 是 ComfyUI 老版本的 fork：跟现在 ComfyUI 不兼容，所以 ComfyUI 的 custom_nodes 不能直接搬过来
macOS MPS 后端比 CUDA 慢很多：M2 Max 出一张 1024×1024 大约要 60 秒，4090 大约 4 秒。预期不要按 NVIDIA 来
别按早期教程强行开 Refiner：现行默认已是单模型；对 juggernautXL 再挂官方 SDXL Refiner 往往收益很小还多占显存。真要省时间，优先减总 step 或开 Extreme Speed，而不是纠结 Refiner 开关

适用 vs 不适用场景

适用：

想要 SDXL 出图但不想学 webui 几十个参数的新手
快速出营销/封面/插画原型，prompt 写得糙也能有可用结果
想要 Midjourney 风格的本地化版本（prompt expansion + 风格按钮约等于 MJ 的 prompt 加工管线）
Mac M 系列用户——Fooocus 对 MPS 后端调得比 webui 顺
想对照 webui，演示「可选 Base+Refiner 两阶段」和「强默认单模型」差在哪

不适用：

想要精确控制每个参数 → 用 webui 或 ComfyUI
复杂 workflow（多 ControlNet 串联、AnimateDiff 动画）→ 用 ComfyUI
训练 LoRA、微调 checkpoint → Fooocus 只做推理
SD 1.5 模型 → Fooocus 设计上只优化 SDXL，1.5 不在目标里

历史小故事（可跳过）

2022-08：Stable Diffusion 1.4 公开，AUTOMATIC1111 webui 同期出现，奠定「暴露所有参数」的范式
2023-02：ControlNet 论文（lllyasviel 一作）让控制式生成成为主流
2023-07：SDXL 1.0 权重发布，参数从 1.5 的 0.86B 涨到 3.5B，对显存和默认参数要求更高
2023-08：lllyasviel 发布 Fooocus，主张「默认值优先」；同月 stars 破 10k
2024 起：作者主力转去 Forge（webui 性能 fork）和 IC-Light，Fooocus 进入维护模式但仍出版本

学到什么

强默认值是一种产品哲学——同一个底层模型可以做出「全部参数暴露」「节点图编排」「藏起所有参数」三种完全不同的产品
作者经验值如何固化进 UI——lllyasviel 把自己调出来的甜点值（采样器/scheduler/CFG/refiner 切换）写死在代码里，新手白嫖到了 ControlNet 作者的 know-how
前端在分化、后端在收敛——Fooocus、ComfyUI、SwarmUI 都跑同一套 ComfyUI 引擎（Fooocus 是 fork），扩散模型生态的执行层已经统一
prompt expansion 是工程化的 prompt engineering——不靠用户写好 prompt，靠一个小模型自动补成长描述

关联

stable-diffusion-webui —— 暴露全部参数的代表，Fooocus 的反面教材
comfyui —— Fooocus 后端 ldm_patched 的来源
diffusers —— HuggingFace 扩散库，Fooocus 没用它而是 fork ComfyUI
gradio —— Fooocus UI 框架，和 webui 同一套