Гайды

Fooocus: как пользоваться нейросетью и сколько весит

16 сентября 2026 · 11 минут чтения

Проверка фактов

Юлия Найпак

Методист по автоматизации. Сверяет паспорт инструмента с документацией вендора.

Автор Р

Редакция

Коллектив авторов, редакторов и иллюстраторов статей на сайте блога онлайн-университета «Зерокодер». Пишем…

Черновик готовит редакция с помощью ИИ. За стандарт издания отвечает главный редактор — Валерий Курземнек.

Материал редакции Зерокодера. Вес загрузки моделей здесь измерен HEAD-запросами по официальным ссылкам репозитория. Обновлено: сентябрь 2026.

Пользоваться нейросетью Fooocus можно двумя способами: локально на компьютере с видеокартой Nvidia от 4 ГБ видеопамяти либо в Google Colab, где официальный ноутбук запускается одной ячейкой. Как это выглядит локально: распаковали архив, нажали run.bat — программа сама скачивает 7,00 ГБ моделей и открывает вкладку браузера. Fooocus бесплатен, работает офлайн и построен на Stable Diffusion XL.

Главное:

• Минимум по readme: 4 ГБ видеопамяти Nvidia, 8 ГБ оперативной, включённый своп. Карты ниже GTX 9XX помечены как неподдерживаемые.
• Кнопка загрузки ведёт на архив Fooocus_win64_2-5-0.7z весом 1,86 ГБ; свежий код сборка подтягивает сама.
• Бесплатный Colab тянет базовую генерацию по тексту, рефайнер там выключен заранее.
• Последний релиз — v2.5.5 от 12 августа 2024 года; проект объявлен в режиме исправления ошибок, Flux в него не переедет.
• Русского интерфейса в официальной сборке нет: в папке language лежат два файла, en.json и example.json.

Что нужно, чтобы запустить нейросеть Fooocus локально

Минимальные требования Fooocus readme формулирует строкой «Minimal GPU memory requirement is 4GB (Nvidia)» плюс 8 ГБ оперативной памяти и включённый своп. Таблица из репозитория lllyasviel/Fooocus:

Своп стоит в графе «Required» у каждой строки, страница проблем называет объём: «Please make sure that you have at least 40GB System Swap». Про скорость readme даёт свой замер на ноутбуке с 16 ГБ оперативной и 6 ГБ видеопамяти (Nvidia 3060): «about 1.35 seconds per iteration». Режим Speed делает 30 шагов — перемножение даёт около 40 секунд на картинку. Архитектура под капотом разобрана в материале про Stable Diffusion, её XL-ветка — в разборе SDXL.

Мини-вывод: Nvidia свежих поколений с 4 ГБ памяти тянет Fooocus; старые GTX, AMD и процессор работают в разы медленнее.

Как установить Fooocus на Windows и сколько гигабайт качается

Кнопка загрузки в readme ведёт на архив Fooocus_win64_2-5-0.7z: 1 999 790 243 байта, то есть 1,86 ГБ, и 1 652 204 скачивания по счётчику GitHub. Его распаковывают и запускают файлом run.bat, а run_anime.bat и run_realistic.bat переключают пресет. Старт идёт через entry_with_update.py: он делает fetch, подтягивает код fast-forward и печатает «Already up-to-date» либо «Fast-forward merge».

Сколько весит загрузка моделей поверх архива, в топ-10 Яндекса не считает никто. Мы взяли ссылки на модели из presets/default.json, presets/realistic.json, presets/anime.json, launch.py и modules/config.py репозитория lllyasviel/Fooocus и спросили у HuggingFace размер каждого файла HEAD-запросом — замер Зерокодера 16.09.2026, гигабайты по 1024.

Чужие оценки меряют место на диске целиком: топ-1 обещает «Около 25GB свободного места на диске для одного режима и 40GB для всех трех». Наши 7,00 ГБ — вес загрузки моделей; поверх ложатся архив, окружение и своп.

Мини-вывод: до первой картинки Fooocus скачивает 7,00 ГБ, полная комплектация доходит до 27,96 ГБ.

Как запустить нейросеть Fooocus в Google Colab

Официальный ноутбук лежит в репозитории — файл fooocus_colab.ipynb, ссылка стоит в readme. Ячейка там одна:

!pip install pygit2==1.15.1
%cd /content
!git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git
%cd /content/Fooocus
!python entry_with_update.py --share --always-high-vram

Ускоритель в метаданных ноутбука — GPU, инстанс T4. Аргумент --share поднимает публичную ссылку на домене gradio.live. Выбор второго аргумента readme объясняет так: «Using --always-high-vram shifts resource allocation from RAM to VRAM and achieves the overall best balance between performance, flexibility and stability on the default T4 instance». Последнюю строку меняют на --preset anime или --preset realistic.

Ограничения бесплатного Colab названы там же: «Note that this Colab will disable refiner by default because Colab free’s resources are relatively limited», а тяжёлые функции вроде Image Prompt рвут сессию. Смена пресета в интерфейсе может дать таймаут через 60 секунд: тогда ждут окончания загрузки и переключают пресет обратно. Разрыв сессии и отказ GPU-бэкенда означают исчерпанный ресурс бесплатного аккаунта: Google в FAQ по Colab пишет «Colab resources are not guaranteed and not unlimited, and usage limits sometimes fluctuate».

Мини-вывод: Colab заменяет видеокарту для генерации по тексту; инпейнт и картинка-промпт на бесплатном тарифе её рвут.

Fooocus на Linux, Mac и AMD: что меняется в командах

Linux и Mac ставят из исходников, версия Python тут жёсткая: «Your Linux needs to have Python 3.10 installed». Порядок — git clone, окружение через venv или conda env create -f environment.yaml, затем pip install -r requirements_versions.txt и запуск python entry_with_update.py.

Mac на чипах M1 и M2 работает через MPS; readme предупреждает про долгую первую загрузку моделей и добавляет аргумент: «Some Mac M2 users may need python entry_with_update.py --disable-offload-from-vram to speed up model loading/unloading».

AMD на Windows переводится на DirectML правкой run.bat: удаляют torch, ставят torch-directml, запускают с флагом --directml. AMD на Linux требует сборку torch под ROCm 5.6. Поддержку AMD проект называет бетой и признаёт, что тестирует её мало.

Мини-вывод: за пределами Windows с Nvidia меняются Python 3.10, способ создания окружения и один флаг.

Как пользоваться Fooocus: экран генерации и режимы Performance

Интерфейс Fooocus — поле промпта, кнопка Generate и галочка Advanced со всем остальным. Первым делом там меняют Performance, режим числа шагов сэмплера. Значения зашиты в файл modules/flags.py:

Рядом в Advanced лежат стили, соотношение сторон, число картинок за запуск и негативный промпт. Пресет General ставит соотношение 1152*896, CFG 4.0, сэмплер dpmpp_2m_sde_gpu и стили Fooocus V2, Fooocus Enhance, Fooocus Sharp.

Вкладка Input Image превращает Fooocus в редактор. Upscale or Variation даёт варианты и увеличение в 1,5 или 2 раза. Inpaint or Outpaint перерисовывает выделенную область либо дорисовывает кадр вверх, вниз, влево и вправо. Image Prompt переносит стиль или объект с загруженного изображения, его вкладка Advanced включает FaceSwap на движке InsightFace. Describe читает картинку и возвращает текстовый промпт.

Мини-вывод: скорость регулирует переключатель Performance, редактирование собрано во вкладке Input Image.

Что писать в промпте Fooocus: стили, wildcards и инлайн-LoRA

Fooocus V2 — название стиля, под которым работает встроенный расширитель промпта на GPT-2: он дописывает короткую фразу до подробного описания. К номеру версии программы имя отношения не имеет. Стиль стоит в наборе по умолчанию, поэтому запрос из двух слов уже даёт проработанную картинку.

Поле промпта понимает четыре конструкции, все они описаны в readme:

• Вес слова в круглых скобках: I am (happy:1.5), эмбеддинг — (embedding:file_name:1.1). Алгоритм пересчёта взят у Automatic1111, поэтому промпты с Civitai переносятся без правок.
• Wildcards: __color__ flower подставляет случайную строку из файла wildcards/color.txt. Работает и в негативном промпте, файлы вкладываются друг в друга.
• Массивы: [[red, green, blue]] flower генерирует по картинке на каждый элемент. Массив обрабатывается только в положительном промпте и не вкладывается в другой массив.
• Инлайн-LoRA: flower <lora:sunflowers:1.2>. Файл модели должен лежать в папке models/loras.

Три пресета отличаются базовой моделью: General берёт juggernautXL_v8Rundiffusion, Realistic — realisticStockPhoto_v20, Anime — animaPencilXL_v500. Подборка формулировок собрана в материале про промты для Fooocus.

Мини-вывод: короткий промпт достраивает стиль Fooocus V2, тонкая настройка держится на весах, wildcards, массивах и инлайн-LoRA.

Fooocus на русском языке и сайты-двойники

Готового русского интерфейса в официальной сборке Fooocus нет. Перевод устроен так: json-файл кладут в папку language и запускают программу с флагом --language; файлу language/jp.json отвечает --language jp. В репозитории на 16 сентября 2026 года там ровно два файла — en.json на 25 106 байт и example.json на 120 байт. Про национальные переводы readme говорит: «Apparently, these files do not exist now». Русский интерфейс поэтому берут из сторонних портативных сборок либо переводят en.json сами в language/ru.json.

Вторая ловушка — скачивание. Readme перечисляет фейковые домены поимённо: «We never have any website like such as “fooocus.com”, “fooocus.net”, “fooocus.co”, “fooocus.ai”, “fooocus.org”, “fooocus.pro”, “fooocus.one”. Those websites are ALL FAKE». В снятой нами 16 сентября 2026 года выдаче Яндекса по запросу «fooocus нейросеть бесплатно» fooocus.ai стоит на второй строке, fooocus.one — на третьей, зеркало fooocus-one.vercel.app — на десятой. Из десяти страниц топа про двойников предупреждает одна.

Мини-вывод: русский интерфейс делается своим json-файлом, сама программа берётся только с github.com/lllyasviel/Fooocus.

Версия Fooocus 2.5.5 и текущий статус проекта

Последний релиз Fooocus — v2.5.5 от 12 августа 2024 года, в нём одна правка: «Fix colab inpaint issue by moving an import statement». Файлы сборки к нему не приложены, поэтому кнопка загрузки указывает на архив 2.5.0. Расхождение снимается само: entry_with_update.py при первом запуске подтягивает свежий код, и сборка становится 2.5.5.

Статус проекта заявлен отдельным разделом readme: «The Fooocus project, built entirely on the Stable Diffusion XL architecture, is now in a state of limited long-term support (LTS) with bug fixes only». Там же сказано про развитие: «There are no current plans to migrate to or incorporate newer model architectures». Репозиторий при этом живой: 53 068 звёзд, лицензия GPL-3.0, последнее изменение 1 декабря 2025 года.

За новыми архитектурами readme отправляет в другие места: «For those interested in utilizing newer models such as Flux, we recommend exploring alternative platforms such as WebUI Forge (also from us), ComfyUI/SwarmUI». Второй вариант разобран в материале про ComfyUI, сама модель — в обзоре FLUX.

Мини-вывод: Fooocus остаётся рабочим инструментом на SDXL, новых моделей в нём не появится.

Типовые ошибки Fooocus и что они означают

Отдельно — доступ по сети. Флаг --listen открывает интерфейс в локальной сети с портом из --port 8888, флаг --share даёт публичную ссылку на gradio.live. Оба режима readme описывает одинаково: «In both ways the access is unauthenticated by default». Пароль включает файл auth.json в корне программы, образец — auth-example.json.

Мини-вывод: почти все сбои старта упираются в своп, версию Python и целостность моделей.