Fooocus: den KI-Bildgenerator installieren kostenlos

#Was ist Fooocus?

Fooocus wurde im August 2023 von lllyasviel, dem Entwickler von ControlNet, unter der Lizenz GPL-3.0 veröffentlicht. Das Repository hat mehr als 50.000 Sterne auf GitHub. Sein Ansatz: die Technik verbergen. Während andere Oberflächen Dutzende von Reglern anbieten, wendet Fooocus automatisch Einstellungen an, die mit SDXL gute Ergebnisse liefern, und erweitert Ihren Prompt im Hintergrund mithilfe einer auf GPT-2 basierenden Engine zur Promptverarbeitung, die offline läuft. Die README vergleicht Fooocus mit Midjourney und stellt dabei klar, dass alles bei Ihnen läuft: kein Konto, kein Abonnement, kein Bild, das an einen Server gesendet wird.

Sein Status zählt ebenso viel wie seine Funktionen. Im README wird er mit „limited long-term support (LTS) with bug fixes only“ angekündigt, ohne Pläne zur Unterstützung neuer Architekturen. Die zuletzt veröffentlichte Version, 2.5.5, stammt vom 12. August 2024. Fooocus bleibt daher ein sehr gutes SDXL-Werkzeug, ist aber keine Plattform, die mit den Modellen von morgen Schritt halten wird.

• Stable Diffusion und seine Versionen verstehen

#Systemanforderungen

Die README-Datei enthält eine Tabelle mit Mindestanforderungen je Plattform sowie Geschwindigkeitsvergleiche des Projekts, die größtenteils aus dem Jahr 2023 stammen. Betrachten Sie diese als grobe Größenordnungen, nicht als aktuelle Messwerte.

Planen Sie beim Speicherplatz auf den Laufwerken großzügig: Das Standardmodell juggernautXL_v8Rundiffusion ist auf Hugging Face 7,11 GB groß, und das bei der ersten Bildbearbeitung heruntergeladene Inpainting-Modell benötigt weitere 1,28 GB. Die README empfiehlt mindestens 40 GB freien Speicherplatz auf jedem Laufwerk, wenn der Fehler „RuntimeError: CPUAllocator“ auftritt. Mit 4 GB VRAM nutzt Fooocus den virtuellen Speicher von Windows, der in den meisten Fällen aktiviert ist: Dadurch wird die Ausführung möglich, aber langsam.

#Fooocus installieren

1. 01
   Die Archivdatei herunterladen

   Folgen Sie auf der offiziellen GitHub-Seite von Fooocus dem Download-Link für Windows: Das .7z-Archiv (Fooocus_win64_2-5-0.7z, etwa 2 GB) enthält Python und alle Abhängigkeiten. Die README-Datei warnt vor gefälschten Websites: Laden Sie nur aus dem Repository lllyasviel/Fooocus herunter.
2. 02
   Entpacken

   Mit 7-Zip in einen Ordner mit kurzem Pfad ohne Akzentzeichen, beispielsweise C:\Fooocus. Vermeiden Sie den Desktop und Ordner, die mit der Cloud synchronisiert werden.
3. 03
   run.bat starten

   Beim ersten Start lädt Fooocus sein Standardmodell automatisch nach Fooocus\models\checkpoints herunter. Wenn Sie diese Dateien bereits haben, kopieren Sie sie dorthin, um Zeit zu sparen. Rechnen Sie je nach Ihrer Verbindung mit zehn Minuten bis zu einer halben Stunde.
4. 04
   Oberfläche öffnen

   Der Browser öffnet sich automatisch auf dem Port 7865, der im Startcode definiert ist. Falls das nicht geschieht, wird die Adresse im schwarzen Terminalfenster angezeigt, das Sie geöffnet lassen müssen.

Seit Version 2.1.60 werden zwei weitere Startskripte mitgeliefert: run_realistic.bat lädt das auf Fotos ausgerichtete realisticStockPhoto_v20, und run_anime.bat lädt das auf Illustrationen ausgerichtete animaPencilXL_v500. Seit Version 2.3.0 lässt sich die Voreinstellung auch im Browser wechseln. Jedes Modell wird bei seiner ersten Verwendung heruntergeladen. Unter Linux beschreibt die README eine Installation über Anaconda oder über venv mit Python 3.10:

git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git
cd Fooocus
python3 -m venv fooocus_env && source fooocus_env/bin/activate
pip install -r requirements_versions.txt
python entry_with_update.py

#Ihr erstes Bild

Beschreiben Sie das Bild im unteren Feld, vorzugsweise auf Englisch, und klicken Sie anschließend auf Generate. Standardmäßig erzeugt Fooocus zwei Bilder, wie aus dem Code seiner Konfiguration hervorgeht. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Advanced, um die relevanten Einstellungen einzublenden.

Leistung

Speed für den Alltag, Quality für ein finales Bild und drei schnelle Modi zum Iterieren. Die folgende Tabelle zeigt die Anzahl der Schritte pro Modus.

Aspect Ratios

Das Bildformat. Der Code definiert eine Liste von SDXL-Formaten, darunter das Standardformat 1152 × 896 und das Format 1024 × 1024. Bleiben Sie bei diesen Formaten: SDXL wurde auf bestimmte Bildabmessungen trainiert; bei anderen Abmessungen nimmt die Qualität ab.

Stile

Die Standardvoreinstellung aktiviert drei Stile: Fooocus V2, Fooocus Enhance und Fooocus Sharp. Fügen Sie nur wenige hinzu: Zehn Stile miteinander zu kombinieren macht das Ergebnis unklar.

Seed

Deaktivieren Sie das Kontrollkästchen Random, um den Seed festzulegen und dasselbe Bild erneut erzeugen zu können, wobei Sie nur ein Detail des Prompts ändern.

Diese Modi sind ein Kompromiss zwischen Zeit und Qualität: Weniger Schritte bedeuten weniger Verfeinerung. Optimieren Sie den Prompt schrittweise im schnellen Modus und starten Sie anschließend mit dem besten Seed einen neuen Durchlauf im Modus Speed oder Quality.

#Die Funktionen, die den Unterschied ausmachen

Upscale or Variation

Ein gelungenes Bild vergrößern oder ähnliche Varianten davon anfordern.

Image Prompt

Referenzbilder bereitstellen, laut Konfiguration standardmäßig vier, um den Stil, die Komposition oder die Darstellung eines Gesichts vorzugeben, ohne ein Modell zu trainieren.

Inpaint or Outpaint

Einen Bereich, den Sie mit der Maus maskieren, neu malen oder das Bild über seine Ränder hinaus erweitern. Bei der ersten Nutzung wird das Fooocus-eigene Inpainting-Modell heruntergeladen.

LoRA

Im Tab Model stehen fünf Slots für SDXL-LoRAs zur Verfügung. Die Dateien werden im Ordner models/loras abgelegt.

#Drei Prompt-Tipps, die im README dokumentiert sind

Die README beschreibt eine wenig bekannte Syntax, die im folgenden Block veranschaulicht wird. Wildcards: Eine Zeile wie __color__ flower wählt zufällig eine Farbe aus der Datei wildcards/color.txt aus. Arrays: Doppelte eckige Klammern um eine Liste erzeugen ein Bild pro Element, sofern die Bildanzahl bei drei Elementen auf 3 eingestellt wird. Inline-LoRAs: Das Tag lora mit einem Dateinamen und einem Gewicht wendet einen LoRA auf den Prompt an, sofern sich die Datei in models/loras befindet. Mit diesen drei Syntaxformen lassen sich Varianten in großem Umfang erkunden, ohne den Prompt neu zu schreiben.

__color__ flower
[[red, green, blue]] flower
flower <lora:sunflowers:1.2>

#Modelle, Konfiguration und Netzwerkzugriff

Nach dem ersten Start erstellt Fooocus eine Datei config.txt, in der Sie mit Schlüsseln wie path_checkpoints und path_loras die Speicherorte der Modellordner ändern können. Das ist der richtige Weg, Modelle wiederzuverwenden, die bereits für eine andere Oberfläche heruntergeladen wurden, ohne sie zu duplizieren. Die README empfiehlt, vor Änderungen an dieser Datei sorgfältig nachzudenken und sie zu löschen, falls danach etwas nicht mehr funktioniert: Fooocus kehrt dann zu seinen Standardwerten zurück.

#Fehlerbehebung: RTX 50 und andere Fehler

„no kernel image is available for execution on the device“ (RTX 50)

Die Karte wird erkannt, aber die mitgelieferte PyTorch-Version unterstützt ihre Architektur nicht. Der Bericht vom 24. August 2026 zu einer RTX 5050 in einem Notebook nennt PyTorch 2.1.0 für CUDA 12.1 und unterstützte Architekturen, die bei sm_90 enden. Die von Nutzern dokumentierte Lösung besteht darin, eine PyTorch-Version für CUDA 12.8 im Ordner python_embeded zu installieren. Das Projekt unterstützt dieses Vorgehen jedoch nicht, und laut dem Bericht verwendete Fooocus nach der Aktualisierung weiterhin die alte Version. Am zuverlässigsten ist der Wechsel zu ComfyUI.

« RuntimeError: CPUAllocator »

Der virtuelle Speicher von Windows ist deaktiviert oder reicht nicht aus. Aktivieren Sie ihn wieder und halten Sie auf jedem Laufwerk mindestens 40 GB frei, wie die README-Datei empfiehlt.

« MetadataIncompleteBuffer » oder « PytorchStreamReader »

Eine Modelldatei ist beschädigt, häufig nach einem abgebrochenen Download. Laden Sie sie erneut herunter.

Generierung viel zu langsam

Prüfen Sie im Terminal, ob die Karte korrekt erkannt wird. Das README weist außerdem aus dem Jahr 2023 darauf hin, dass einige NVIDIA-Treiber nach Version 532 bis zu zehnmal langsamer als Version 531 sein konnten: Prüfen Sie diesen Punkt nur, wenn nichts anderes die Langsamkeit erklärt.

Dieser Fallstrick bei den RTX-50-Karten betrifft auch viele andere Programme: Die Funktion torch.cuda.is_available() kann True zurückgeben, obwohl die erste tatsächliche Berechnung fehlschlägt. Testen Sie immer mit einer tatsächlichen Berechnung, nicht allein anhand dieses Indikators.

• Quelle: der Fehlerbericht zur RTX 5050 Laptop-GPU (24. August 2026)
• Quelle: der Bericht über die RTX 5090 (Februar 2025)
• Quelle: PyTorch 2.7 und die Unterstützung von Blackwell

#Die Grenzen, die man im Jahr 2026 kennen sollte

Fooocus bleibt auf die SDXL-Architektur beschränkt. Später erschienene Modellfamilien wie Flux, Stable Diffusion 3.5 oder Z-Image werden dort nicht unterstützt, und die README verweist für neuere Modelle selbst auf WebUI Forge oder ComfyUI/SwarmUI. Das Repository erhält nur noch kleinere Änderungen: Seine drei letzten Commits im Januar und September 2025 korrigieren einen Pfad in der README, entfernen einen Link und aktualisieren ein Werkzeug für die kontinuierliche Integration. Die README erwähnt Forks zum Ausprobieren, deren Wartungsstatus jeweils einzeln zu prüfen ist.

• ComfyUI: die logische Fortsetzung, wenn Fooocus nicht mehr ausreicht
• AUTOMATIC1111: Stable Diffusion WebUI installieren
• Übersicht der lokalen Bildgenerierungstools
• Das KI-Bild-Kit
• Das offizielle Repository von Fooocus auf GitHub

#FAQ