工具概覽
Fooocus-cu118 是 lllyasviel/Fooocus 的 Docker 構建版本,面向 CUDA 11.8 和 cu118 的 PyTorch wheel。它提供一個基於 Gradio 的離線開源 AI 影像生成工具,以提示詞和影像為先,只需極少的手動調參。容器在本地執行,僅需 4GB 的 Nvidia GPU 視訊記憶體,無需雲服務、API 金鑰或訂閱。映象基於 nvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-runtime-ubuntu22.04 構建,使用 torch==2.1.0+cu118 和 torchvision==0.16.0+cu118。它面向較舊的 NVIDIA 硬體(包括 Maxwell 及更新的 GPU),這些硬體已不再被較新的 CUDA 12.x 容器映象支援。通過 docker compose up -d --build 啟動,之後可在 http://localhost:7865 訪問 UI。首次啟動會把 SDXL 基礎模型和輔助模型下載到 fooocus-data 卷中。該構建包含 SDXL 基礎模型、提示詞擴充套件、區域性重繪(inpainting)、放大,以及支援 ControlNet 的配置。模型和輸出儲存在名為 fooocus-data 的卷中,重新構建後依然保留。該專案採用 GPL-3.0 許可。
定價
價格與限制可能變動,請以官網為準,並確認幣別、付款週期、最低席位數和用量上限。
應用場景
- 團隊用 Fooocus-cu118 在較舊的 GPU 硬體和 CUDA 11.8 驅動上執行 Stable Diffusion 風格的文生圖。
- 團隊用 Fooocus-cu118 在僅有 4GB Nvidia GPU 視訊記憶體的條件下執行本地 AI 影像生成。
- 團隊用 Fooocus-cu118 通過一條 Docker Compose 命令啟動服務。
- 團隊用 Fooocus-cu118 在重新構建後保留模型和輸出。
- 團隊用 Fooocus-cu118 通過網路對外提供 UI。
- 團隊用 Fooocus-cu118 使用提示詞擴充套件、區域性重繪和放大功能。
- 團隊用 Fooocus-cu118 通過預置模板安裝到 Unraid 上。
- 團隊用 Fooocus-cu118 從主機資料夾預置模型。
功能特色
根據文字提示生成圖片
離線執行 SDXL 影像生成
支援 CUDA 11.8 GPU
通過 Docker 容器執行
使用持久化卷儲存資料
一條命令即可啟動
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常見問題
Which GPUs are supported?
Any NVIDIA GPU with a CUDA 11.8+ driver, including Maxwell and newer architectures. Minimal video memory is 4GB.
Why not CUDA 12.x?
Users on older CUDA 11.8 hardware cannot run the official cu121/cu124 images; this build restores compatibility.
Can I expose the UI over the network?
Yes; --listen binds to all interfaces, and --share creates a public Gradio share link, to be used with care.
Are models stored between updates?
Yes; everything is kept in the named fooocus-data volume, so pulling a new image does not remove models or images.
What license applies?
GPL-3.0 — see the LICENSE.