Midjourney'e benzer sade arayüzüyle bilgisayarınızda internetsiz ve sınırsız görsel üreten ücretsiz Stable Diffusion XL yazılımı.
Proje yalnız hata düzeltmeleriyle uzun süreli destek (LTS) aşamasında; yeni model mimarilerine (ör. FLUX) geçiş planlanmıyor. Geliştirici, FLUX gibi yeni modeller için WebUI Forge ve ComfyUI'yi öneriyor.
Fooocus, Stable Diffusion XL (SDXL) modellerini kendi bilgisayarınızda çalıştıran ücretsiz ve açık kaynak bir görsel üretim yazılımıdır. Midjourney'den esinlenen sade arayüzü sayesinde ayar bilmeden kullanılır: Ne görmek istediğinizi yazarsınız, Fooocus istemi bilgisayarınızda çalışan küçük bir dil modeliyle zenginleştirip görseli üretir.
Görseller bilgisayarınızda üretilir; kurulumdan sonra internet bağlantısı, kullanım sınırı ya da abonelik gerekmez. Metinden görsel üretmenin yanında görseli büyütme (upscale), benzer varyasyonlar üretme, bir bölümünü değiştirme (inpaint), kenarlarını genişletme (outpaint) ve örnek bir görselden stil ya da kompozisyon alma (image prompt) araçları da vardır.
En az 4 GB belleğe sahip NVIDIA ekran kartı olan ve bulut araçlarının kullanım sınırlarından kurtulmak isteyenler için iyi bir başlangıçtır. FLUX gibi daha yeni modelleri çalıştırmak ya da üretim akışını ayrıntılı kurmak isteyenler için ComfyUI veya WebUI Forge daha uygundur.
| Donanım | Destek | En düşük | Önerilen |
|---|---|---|---|
| NVIDIA ekran kartı RTX 20, 30 ve 40 serisinde 4 GB yeter; GTX 10 serisinde en az 8 GB önerilir. | Tam destek | 4 GB VRAM | 8 GB VRAM |
| AMD ekran kartı Windows'ta DirectML ile yaklaşık 3 kat, Linux'ta ROCm ile yaklaşık 1,5 kat daha yavaş (RTX 30 serisine göre). | Deneysel destek | 8 GB VRAM | — |
| Apple Silicon (M serisi) M serisi işlemcilerde paylaşımlı bellekle çalışır; RTX 30 serisine göre yaklaşık 9 kat yavaş. | Çalışır ama yavaş | — | — |
| Ekran kartı yok (yalnız işlemci) Ekran kartı olmadan en az 32 GB RAM gerekir; RTX 30 serisine göre yaklaşık 17 kat yavaş. | Çalışır ama yavaş | 32 GB RAM | — |
github.com/lllyasviel/Fooocus
Yazılımı yalnızca bu adreslerden indirin. Sitemiz dosya barındırmaz; bağlantılar doğrudan projenin kendi sayfasına gider.
Fooocus'un resmî bir web sitesi yoktur. fooocus.com, fooocus.ai, fooocus.net gibi adresler projeyle ilgisizdir; yazılımı yalnızca GitHub deposundan indirin.
İşletim sisteminizi seçin. Adımları tamamladıkça işaretleyin; ilerlemeniz bu tarayıcıda saklanır, sayfaya döndüğünüzde kaldığınız yerden devam edersiniz.
Gerekenler: NVIDIA ekran kartı ve güncel sürücüsü, en az 20 GB boş disk alanı. Python kurmanız gerekmez; paket kendi Python ortamıyla gelir.
Fooocus ekran kartını CUDA üzerinden kullanır. NVIDIA'nın sitesinden ya da NVIDIA App uygulamasından ekran kartınızın güncel sürücüsünü kurun.
Ekran kartınızı ve belleğini Görev Yöneticisi › Performans › GPU ekranında görebilirsiniz; "Ayrılmış GPU belleği" satırı VRAM miktarıdır.
Fooocus'un GitHub sürümler sayfasından Windows paketini (Fooocus_win64_2-5-0.7z) indirin. Paket 2.5.0 sürümüyle gelir; ilk açılışta en son sürüme kendiliğinden güncellenir.
Paketi yalnızca github.com/lllyasviel/Fooocus adresinden indirin; aynı adı taşıyan başka siteler resmî değildir.
İndirdiğiniz .7z dosyasını bir klasöre çıkarın. Windows 11'in güncel sürümleri .7z dosyasını doğrudan açabilir; açamazsa ücretsiz 7-Zip programını kullanın.
Klasörü yolunda Türkçe karakter ve boşluk olmayan bir yere, örneğin C:\Fooocus altına çıkarın; bazı Python paketleri bu karakterlerde sorun çıkarabilir.
Klasördeki run.bat dosyasına çift tıklayın ya da klasörde açtığınız Komut İstemi'nde aşağıdaki komutu yazın. Açılan pencere ilk çalıştırmada Fooocus'u günceller ve varsayılan modeli (Juggernaut XL, yaklaşık 7 GB) indirir; bu sırada pencereyi kapatmayın.
run.batApp started successful. Use the app with http://127.0.0.1:7865/ or 127.0.0.1:7865
Gerçekçi fotoğraflar için run_realistic.bat, anime çizimler için run_anime.bat dosyasını açabilirsiniz; her ön ayar ilk seçildiğinde kendi modelini indirir.
Model indikten sonra Fooocus tarayıcınızda kendiliğinden açılır. Açılmazsa tarayıcının adres çubuğuna http://127.0.0.1:7865 yazın. Alttaki kutuya ne görmek istediğinizi İngilizce yazıp Generate düğmesine basın.
İlk görsel, model belleğe yüklendiği için sonrakilerden daha uzun sürer.
Gerekenler: Resmî belgeye göre; editörlerimiz bu yöntemi AMD ekran kartında test etmedi. En az 8 GB VRAM gerekir, destek deneyseldir.
"Tek tık paket" yönteminin 2. ve 3. adımlarındaki gibi Windows paketini resmî GitHub sayfasından indirip bir klasöre çıkarın.
Klasördeki run.bat dosyasına sağ tıklayıp Not Defteri ile açın, içeriğini aşağıdaki dört satırla değiştirip kaydedin. Bu satırlar NVIDIA için gelen PyTorch'u kaldırıp yerine DirectML sürümünü kurar.
.\python_embeded\python.exe -m pip uninstall torch torchvision torchaudio torchtext functorch xformers -y
.\python_embeded\python.exe -m pip install torch-directml
.\python_embeded\python.exe -s Fooocus\entry_with_update.py --directml
pauseDüzenlediğiniz run.bat dosyasına çift tıklayın. İlk çalıştırmada DirectML paketi ve varsayılan model iner.
App started successful. Use the app with http://127.0.0.1:7865/ or 127.0.0.1:7865
DirectML ile üretim, NVIDIA RTX 30 serisine göre yaklaşık 3 kat yavaştır.
Gerekenler: Resmî belgeye göre; editörlerimiz bu yöntemi Mac'te test etmedi. M serisi işlemci, macOS Catalina ya da üzeri ve Miniconda gerekir. NVIDIA'ya göre belirgin şekilde yavaştır.
Apple'ın Mac'te PyTorch kılavuzundaki adımlarla Miniconda'yı ve PyTorch'u kurun. PyTorch'un Metal (MPS) hızlandırmasını gördüğünü doğrulayın.
python -c "import torch; print(torch.backends.mps.is_available())"True
Terminal uygulamasını açıp Fooocus'u resmî GitHub deposundan indirin.
git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git
cd FooocusFooocus'un hazır ortam dosyasıyla Python 3.10 içeren bir conda ortamı oluşturun ve gerekli paketleri kurun.
conda env create -f environment.yaml
conda activate fooocus
pip install -r requirements_versions.txtİlk çalıştırmada varsayılan SDXL modeli iner; bağlantınıza göre uzun sürebilir.
python entry_with_update.pyApp started successful. Use the app with http://127.0.0.1:7865/ or 127.0.0.1:7865
Model yükleme çok yavaşsa resmî belgenin önerdiği gibi python entry_with_update.py --disable-offload-from-vram ile başlatmayı deneyin.
Gerekenler: NVIDIA sürücüsü, Git ve Python. Bu adımları Ubuntu 24.04'te Python 3.12 ile test ettik; Python 3.10 kullanıyorsanız 4. adımdaki değişken gerekmez.
Git ve Python sanal ortam paketini kurun, ardından ekran kartı sürücüsünün çalıştığını doğrulayın.
sudo apt update
sudo apt install -y git python3-venv
nvidia-sminvidia-smi ekran kartınızın adını, belleğini ve sürücü sürümünü gösteren bir tablo yazmalıdır; "command not found" ya da sürücü hatası verirse önce NVIDIA sürücüsünü kurun.
Fooocus'u resmî GitHub deposundan ev klasörünüze indirin.
cd ~
git clone https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git
cd FooocusFooocus'un Python paketleri sistemin geri kalanına karışmasın diye ayrı bir sanal ortam açın.
python3 -m venv fooocus_env
source fooocus_env/bin/activateFooocus varsayılan olarak PyTorch 2.1.0 kurmaya çalışır; bu sürüm Python 3.12'de kurulamaz. Aşağıdaki değişken Python 3.12'de çalışan PyTorch 2.4.1'i (CUDA 12.1) seçer. İlk çalıştırma PyTorch'u, gerekli paketleri ve varsayılan modeli indirir; bağlantınıza göre uzun sürebilir.
export TORCH_COMMAND="pip install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121"
python entry_with_update.pyApp started successful. Use the app with http://127.0.0.1:7865/ or 127.0.0.1:7865
Arayüz tarayıcıda kendiliğinden açılır; açılmazsa http://127.0.0.1:7865 adresine gidin.
RTX 3050 gibi 4 GB VRAM'li kartlarda bellek taşmasını önlemek için Fooocus'u düşük bellek ve FP8 bayraklarıyla başlatın. Test bilgisayarımızda Fooocus'u bu bayraklarla kullanıyoruz.
python entry_with_update.py --always-low-vram --unet-in-fp8-e4m3fn --clip-in-fp8-e4m3fn --vae-in-fp16Her seferinde sanal ortamı açıp değişkenleri yazmamak için Fooocus klasöründe bir başlatma betiği oluşturun; sonra ./start_fooocus.sh ile açarsınız. Betiğin son satırındaki bayrakları kendi ekran kartınıza göre değiştirebilirsiniz.
cat > start_fooocus.sh <<'EOF'
#!/bin/bash
cd "$(dirname "$0")"
export TORCH_COMMAND="pip install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121"
export no_proxy="localhost,127.0.0.1,::1"
./fooocus_env/bin/python entry_with_update.py --always-low-vram "$@"
EOF
chmod +x start_fooocus.shFooocus açıldığında tarayıcınızda http://127.0.0.1:7865 adresinde çalışır; bu adres yalnız kendi bilgisayarınızdan erişilebilir. Ekranın altındaki kutuya üretmek istediğiniz görseli İngilizce yazın ve Generate düğmesine basın.
outputs klasörüne, tarih adlı alt klasörlere kaydedilir; her klasörde kullanılan ayarları gösteren bir log.html dosyası da tutulur.Sitemizdeki görsel promptlarını Fooocus'ta deneyebilirsiniz; promptu İngilizceye çevirerek yazmak daha iyi sonuç verir.
![Fooocus ile üretilen ilk görsel: { "prompt": "A highly detailed cinematic portrait of a 30-year-old mechanic with a short beard and oil smudges on his cheek, wearing a weathered leather jacket. He is standing in a dimly lit cyberpunk garage at night, illuminated by neon pink and cyan lights reflecting on wet concrete pavement. Shot on 85mm lens, photorealistic, 8k resolution, intricate details, depth of field, volumetric lighting", "negative_prompt": "", "prompt_expansion": "A highly detailed cinematic portrait of a 30-year-old mechanic with a short beard and oil smudges on his cheek, wearing a weathered leather jacket. He is standing in a dimly lit cyberpunk garage at night, illuminated by neon pink and cyan lights reflecting on wet concrete pavement. Shot on 85mm lens, photorealistic, 8k resolution, intricate details, depth of field, volumetric lighting, dramatic, epic, vibrant colors, advanced, enhanced light, beautiful background, professional, extremely inspirational, glowing, attractive, romantic, cute, best, charming, creative, positive, unique, elegant, perfect, sharp focus, aesthetic, very inspired, colorful, surreal, intriguing, amazing, gorgeous, futuristic, artistic", "styles": "['Fooocus V2', 'Fooocus Enhance', 'Fooocus Sharp']", "performance": "Speed", "steps": 30, "resolution": "(1152, 896)", "guidance_scale": 4, "sharpness": 2, "adm_guidance": "(1.5, 0.8, 0.3)", "base_model": "juggernautXL_v8Rundiffusion.safetensors", "refiner_model": "None", "refiner_switch": 0.5, "clip_skip": 2, "sampler": "dpmpp_2m_sde_gpu", "scheduler": "karras", "vae": "Default (model)", "seed": "7905407523186551257", "lora_combined_1": "sd_xl_offset_example-lora_1.0.safetensors : 0.1", "metadata_scheme": false, "version": "Fooocus v2.5.5" }](https://yz.org.tr/uploads/open-source/prompt_e7637af2089801a9_1792691331.webp)
Ekranda gördüğünüz hata metnine tıklayın; nedeni ve çözümü açılır.
Neden: Fooocus varsayılan olarak PyTorch 2.1.0 kurmaya çalışır; bu sürümün Python 3.12 için paketi yoktur. Ubuntu 24.04 ve güncel dağıtımlar Python 3.12 ile gelir.
Çözüm: İlk çalıştırmadan önce Python 3.12'de çalışan PyTorch sürümünü TORCH_COMMAND değişkeniyle belirleyin, sonra Fooocus'u başlatın. Python 3.10 kullanıyorsanız bu adım gerekmez.
export TORCH_COMMAND="pip install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121"
python entry_with_update.pyNeden: Ekran kartının belleği seçilen ayarlara yetmiyor; tarayıcı, oyun ya da başka bir yapay zekâ uygulaması da ekran kartı belleği kullanıyor olabilir.
Çözüm: Ekran kartını kullanan uygulamaları kapatın ve Fooocus'u düşük bellek bayraklarıyla başlatın. Test bilgisayarımızda (RTX 3050 Laptop, 4 GB) bu bayraklar bellek taşmasını önledi. Windows paketinde aynı bayrakları run.bat içindeki entry_with_update.py satırının sonuna ekleyebilirsiniz.
python entry_with_update.py --always-low-vram --unet-in-fp8-e4m3fn --clip-in-fp8-e4m3fn --vae-in-fp16Neden: Sistem belleği ve sanal bellek (takas alanı) modeli yüklemeye yetmiyor.
Çözüm: Resmî belge en az 40 GB takas alanı öneriyor. Windows 10 ve 11 sanal belleği kendisi yönetir; her diskte en az 40 GB boş alan bırakıp bilgisayarı yeniden başlatın. Linux'ta takas alanını büyütün; aşağıdaki komutlar yeniden başlatınca silinen geçici bir takas dosyası açar, kalıcı olması için /etc/fstab dosyasına eklenmelidir.
sudo fallocate -l 40G /swapfile-fooocus
sudo chmod 600 /swapfile-fooocus
sudo mkswap /swapfile-fooocus
sudo swapon /swapfile-fooocusNeden: Sistemde tanımlı bir proxy (http_proxy) yerel adrese giden isteği de proxy sunucusuna yönlendiriyor; arayüz kendi bilgisayarınızdaki adrese ulaşamıyor.
Çözüm: Yerel adresleri proxy dışında bırakıp Fooocus'u aynı terminalden başlatın.
export no_proxy="localhost,127.0.0.1,::1"
export NO_PROXY="localhost,127.0.0.1,::1"
python entry_with_update.pyNeden: NVIDIA sürücüsü kurulu değil, eski ya da ekran kartı tanınmıyor.
Çözüm: NVIDIA'nın sitesinden ekran kartınızın güncel sürücüsünü kurup bilgisayarı yeniden başlatın. Linux'ta aşağıdaki komut ekran kartını ve sürücü sürümünü göstermelidir.
nvidia-smiNeden: PyTorch'un ekran kartı desteği olmayan (yalnız işlemci) sürümü kurulmuş; çoğunlukla resmî olmayan kurulum anlatımlarından kaynaklanır.
Çözüm: Sanal ortamı silip bu sayfadaki adımlarla yeniden kurun; PyTorch'u elle kurmayın, Fooocus ilk çalıştırmada doğru sürümü kendisi kurar.
rm -rf fooocus_env
python3 -m venv fooocus_env
source fooocus_env/bin/activateNeden: Model dosyası indirilirken bağlantı koptu; dosya yarım ya da bozuk.
Çözüm: models/checkpoints klasöründeki ilgili .safetensors dosyasını silin ve Fooocus'u yeniden başlatın; model baştan iner.
Neden: Fooocus klasöründeki bir dosyayı (ör. bir .py dosyası) değiştirdiğiniz için otomatik güncelleme uygulanamadı. Fooocus yine açılır ama eski sürümde kalır.
Çözüm: Değişikliklerinizi kenara alıp güncellemeyi yeniden deneyin. Windows paketinde run.bat Fooocus klasörünün dışında olduğu için onu düzenlemek güncellemeyi etkilemez.
git stash
python entry_with_update.pyFooocus her açılışta entry_with_update.py üzerinden kendini GitHub'daki son sürüme günceller; Windows paketindeki run.bat da bu dosyayı çalıştırır. İnternet yoksa güncelleme atlanır ve Fooocus yine açılır. Fooocus klasöründeki bir dosyayı değiştirdiyseniz güncelleme durur; "Sorun giderme" bölümündeki "Update failed" kaydına bakın.
Fooocus sisteme bir şey kurmaz; bütün dosyaları kendi klasöründedir. Kaldırmak için klasörü silmeniz yeter (Linux'ta rm -rf ~/Fooocus). Silmeden önce ürettiğiniz görselleri outputs klasöründen yedekleyin.
Python ortamı yaklaşık 6 GB, varsayılan model yaklaşık 7 GB yer kaplar. Gerçekçi ve anime ön ayarlarını açtıysanız her biri yaklaşık 7 GB ek model indirir; modeller models/checkpoints klasöründedir ve kullanmadığınız ön ayarın modelini buradan silebilirsiniz.
OSI onaylı lisans: kodu kullanabilir, değiştirebilir ve dağıtabilirsiniz.
Fooocus'un kodu GPL-3.0 lisanslıdır: Yazılımı ücretsiz kullanabilir, değiştirebilir ve dağıtabilirsiniz; değiştirdiğiniz sürümü dağıtırsanız kaynak kodunu da aynı lisansla paylaşmanız gerekir. Ürettiğiniz görsellerin kullanım koşullarını ise Fooocus değil, kullandığınız model belirler. Varsayılan modeller Stable Diffusion XL tabanlıdır; SDXL'in kendi lisansı (CreativeML Open RAIL++-M) ticari kullanıma izin verir ve zararlı kullanımları yasaklar. Fooocus'un indirdiği hazır modeller (ör. Juggernaut XL) SDXL'in ince ayarlı sürümleridir ve kendi lisans koşullarını taşıyabilir; ticari bir işte kullanmadan önce modelin indirme sayfasındaki lisansı kontrol edin.
Bu bölüm bilgilendirme amaçlıdır, hukuki görüş değildir. Ticari bir işte kullanmadan önce yazılımın ve indirilen modelin lisans metnini okuyun.
Aynı işi tarayıcıda yapan bulut araçları; kurulum gerektirmez ama çoğunda kullanım sınırı ya da ücretli paket vardır.
ChatGPT Images
ChatGPT içindeki GPT Image 2.5 tabanlı görsel üretme ve düzenleme özelliği; görsel içinde doğru yazı, infografik ve sohbetle fotoğraf düzenlemede güçlü (eski DALL·E'nin yerini aldı).
Leonardo.Ai
Canva'nın 2024'te satın aldığı, kendi Lucid ve Phoenix modelleriyle birlikte Veo, Kling, Nano Banana gibi modellere tek yerden erişim sunan görsel ve video üretim platformu.
Midjourney
Estetik ve stil gücüyle öne çıkan metinden görsel üretim platformu; V8 ailesiyle hızlı HD üretim, görselden kısa video, Editor ve kişiselleştirme profilleri sunar.
Evet. Fooocus GPL-3.0 lisanslı açık kaynak bir yazılımdır; ücret, abonelik ya da üretim sınırı yoktur. İlk açılışta modeller indirildikten sonra internet bağlantısı olmadan görsel üretebilirsiniz; açılıştaki otomatik güncelleme internet yoksa atlanır.
Resmî belgeye göre en az 4 GB belleğe sahip NVIDIA RTX 20, 30 ya da 40 serisi bir kart ve 8 GB sistem belleği yeterlidir; GTX 10 serisinde en az 8 GB önerilir. AMD kartlar Windows'ta DirectML, Linux'ta ROCm ile deneysel olarak çalışır; Apple Silicon Mac'lerde çalışır ama çok daha yavaştır. Ekran kartı olmadan da çalışabilir, ancak en az 32 GB RAM ister ve görsel başına süre çok uzar.
Fooocus'un kullandığı SDXL modelleri istemleri İngilizce anlar; Türkçe yazılan istemlerden tutarlı sonuç alınmaz. İsteminizi İngilizceye çevirerek yazın; çeviri için ChatGPT ya da Gemini'den yardım alabilirsiniz.
Fooocus, Midjourney gibi az ayarla iyi sonuç vermeyi hedefler ama bilgisayarınızda çalışır: Ücret ve üretim sınırı yoktur, görselleriniz bilgisayarınızdan çıkmaz. Karşılığında donanımınız yeterli olmalıdır ve kalite kullandığınız SDXL modeline bağlıdır; Midjourney'nin güncel modelleri bazı konularda daha tutarlı sonuç verebilir.
Fooocus her açılışta kendini GitHub'daki son sürüme günceller. Proje bakım modunda olduğu için güncellemeler artık yalnız hata düzeltmelerinden oluşur; yeni model mimarileri eklenmiyor.