Fooocus: installare il generatore di immagini IA gratuito

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#Fooocus, che cos'è?

Fooocus è stato pubblicato nell'agosto 2023 da lllyasviel, autore di ControlNet, sotto licenza GPL-3.0. Il repository supera le 50.000 stelle su GitHub. Il suo approccio: nascondere gli aspetti tecnici. Mentre le altre interfacce espongono decine di cursori, Fooocus applica automaticamente le impostazioni che danno un buon risultato con SDXL e arricchisce il tuo prompt dietro le quinte grazie a un motore di elaborazione del prompt basato su GPT-2, che funziona offline. Il README lo paragona a Midjourney, precisando che tutto avviene sul tuo dispositivo: nessun account, nessun abbonamento, nessuna immagine inviata a un server.

Il suo stato conta quanto le sue funzioni. Il README lo presenta come « limited long-term support (LTS) with bug fixes only », senza piani per supportare nuove architetture. L'ultima versione pubblicata, la 2.5.5, risale al 12 agosto 2024. Fooocus rimane quindi un ottimo strumento per SDXL, non una piattaforma che seguirà i modelli del futuro.

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Il README pubblica una tabella dei requisiti minimi per piattaforma, con confronti di velocità forniti dal progetto, perlopiù risalenti al 2023. Considerali indicazioni dell'ordine di grandezza, non misurazioni attuali.

Requisiti minimi indicati nel README di Fooocus, con i confronti di velocità riportati nello stesso README

Hardware	VRAM minima	RAM e swap	Nota del progetto
NVIDIA RTX 2000, 3000 o 4000 (Windows o Linux)	4 GB	8 GB, memoria di scambio richiesta	Più la generazione è recente, più è veloce
NVIDIA GTX 1000	8 GB (6 GB incerto)	8 GB, swap richiesto	Solo un po' più veloce del processore
NVIDIA GTX 900	8 GB	8 GB, swap richiesto	Più veloce o più lento del processore
Scheda AMD su Windows	8 GB	8 GB, swap richiesto	Attraverso DirectML, circa 3 volte più lento di una RTX 3000; supporto in beta
Scheda AMD su Linux	8 GB	8 GB, swap richiesto	Attraverso ROCm, circa 1,5 volte più lento; supporto in beta
Mac M1 o M2	Memoria condivisa	Condivisa	Circa 9 volte più lento di una RTX 3000; non sottoposto a test intensivi
Solo processore	0 GB	32 GB, swap necessario	Circa 17 volte più lento di una RTX 3000

Per lo spazio su disco, prevedi un margine ampio: il modello predefinito, juggernautXL_v8Rundiffusion, pesa 7,11 GB su Hugging Face, e il modello di inpainting scaricato al primo ritocco ne aggiunge 1,28 GB. Il README consiglia almeno 40 GB liberi su ogni disco se compare l'errore «RuntimeError: CPUAllocator». Con 4 GB di VRAM, Fooocus si appoggia alla memoria virtuale di Windows, che è attivata nella maggior parte dei casi: è questo che rende l'esecuzione possibile e lenta.

Carte RTX 50: la versione Windows non funziona direttamente

L'archivio Windows 2.5.0 include PyTorch 2.1.0 per CUDA 12.1. Tuttavia, le schede RTX 50 (architettura Blackwell, sm_120) richiedono, a partire da PyTorch 2.7, versioni compilate per CUDA 12.8. Su una RTX 5090, una RTX 5060 o una RTX 5050 per portatili, diverse segnalazioni degli utenti, tra cui una del 24 agosto 2026 ancora aperta, descrivono l'errore « no kernel image is available for execution on the device ». Consultare la sezione sulla risoluzione dei problemi prima di scaricare.

#Installare Fooocus

01
Scaricare l'archivio
Dalla pagina GitHub ufficiale di Fooocus, segui il link per il download Windows: l'archivio .7z (Fooocus_win64_2-5-0.7z, circa 2 GB) contiene Python e tutte le dipendenze. Il README avverte che circolano siti falsi: scarica solo dal repository lllyasviel/Fooocus.
02
Decomprimere
Con 7-Zip, in una cartella con percorso breve e senza accenti, ad esempio C:\Fooocus. Evita il desktop e le cartelle sincronizzate in cloud.
03
Eseguire run.bat
Al primo avvio, Fooocus scarica automaticamente il suo modello predefinito in Fooocus\models\checkpoints. Se hai già questi file, copiali in questa cartella per risparmiare tempo. Calcola da dieci minuti a mezz'ora, a seconda della tua connessione.
04
Aprire l'interfaccia
Il browser si apre da solo sulla porta 7865 definita nel codice di avvio. Se non accade, l'indirizzo è visualizzato nella finestra nera del terminale, che devi lasciare aperta.

Dalla versione 2.1.60 sono forniti altri due script di avvio: run_realistic.bat carica realisticStockPhoto_v20, orientato alla fotografia, e run_anime.bat carica animaPencilXL_v500, orientato all'illustrazione. Dalla versione 2.3.0 è anche possibile cambiare preset nel browser. Ogni modello viene scaricato al primo utilizzo. Su Linux, il README propone un'installazione tramite Anaconda o tramite venv con Python 3.10:

Terminale

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

#La tua prima immagine

Descrivi l'immagine nel campo in basso, preferibilmente in inglese, poi clicca su Generate. Per default, Fooocus produce due immagini, secondo il codice della sua configurazione. Seleziona Advanced per far apparire le impostazioni che contano.

Prestazione: Speed per l'uso quotidiano, Quality per un'immagine finale e tre modalità rapide per iterare. La tabella qui sotto indica il numero di passi di ogni modalità.
Aspect Ratios: Il formato dell'immagine. Il codice definisce un elenco di formati SDXL, tra cui 1152 × 896 come formato predefinito e 1024 × 1024. Attieniti a questi formati: SDXL è stato addestrato su dimensioni precise e le sue prestazioni peggiorano al di fuori di queste.
Stili: Il preset predefinito seleziona tre stili: Fooocus V2, Fooocus Enhance e Fooocus Sharp. Aggiungine pochi: sovrapporne dieci rende il risultato confuso.
Seed: Deseleziona Random per fissare il seed e poter riprodurre la stessa immagine modificando soltanto un dettaglio del prompt.

Le cinque modalità di prestazioni, secondo il codice di Fooocus

Modalità	Numero di passi	LoRA di accelerazione	Uso
Quality	60	Nessuna	Immagine finale, la più lenta
Speed (predefinito)	30	Nessuna	Uso quotidiano: metà dei passi rispetto a Quality
Extreme Speed	8	sdxl_lcm_lora	Iterare rapidamente su un prompt
Lightning	4	sdxl_lightning_4step_lora	Bozze quasi istantanee
Hyper-SD	4	sdxl_hyper_sd_4step_lora	Bozze rapide, un'altra metodologia di accelerazione

Queste modalità sono un compromesso tra tempo e qualità: meno passi significano un risultato meno rifinito. Itera sul prompt in modalità rapida, poi ripeti la generazione con il seed migliore in Speed o in Quality.

#Le funzioni che fanno la differenza

Upscale or Variation: Ingrandire un'immagine ben riuscita o richiederne varianti simili.
Image Prompt: Fornire immagini di riferimento, quattro per impostazione predefinita secondo la configurazione, per guidare lo stile, la composizione o un volto, senza addestrare alcun modello.
Inpaint or Outpaint: Ridipingere una zona che mascheri con il mouse, oppure estendere l'immagine oltre i suoi bordi. Al primo utilizzo viene scaricato il modello di inpainting specifico di Fooocus.
LoRA: Nella scheda Model sono disponibili cinque slot per LoRA SDXL. I file vanno inseriti nella cartella models/loras.

#Tre trucchi di prompt documentati nel README

Il README descrive una sintassi poco nota, illustrata nel blocco seguente. I caratteri jolly: una riga come __color__ flower estrae un colore a caso dal file wildcards/color.txt. Gli array: doppie parentesi quadre intorno a una lista producono un'immagine per elemento, a condizione di impostare il numero di immagini su 3 per tre elementi. I LoRA inline: il tag lora, con il nome del file e un peso, applica un LoRA al prompt, a condizione che il file si trovi in models/loras. Queste tre sintassi permettono di esplorare varianti su larga scala senza riscrivere il prompt.

Esempi di sintassi del README

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

#Modelli, configurazione e accesso alla rete

Dopo il primo avvio, Fooocus genera un file config.txt, in cui puoi cambiare la posizione delle cartelle dei modelli tramite chiavi come path_checkpoints e path_loras. È il modo corretto per riutilizzare modelli già scaricati per un'altra interfaccia, senza duplicarli. Il README consiglia di riflettere prima di modificare questo file e di eliminarlo se qualcosa smette di funzionare: Fooocus torna così alle impostazioni predefinite.

--listen e --share non richiedono nessuna password

Per impostazione predefinita, Fooocus ascolta solo sulla tua macchina. Il README precisa che l'opzione --listen, che apre l'interfaccia alla rete locale, e l'opzione --share, che crea un indirizzo pubblico gradio.live, sono entrambe prive di autenticazione per impostazione predefinita. Per renderla obbligatoria, crea un file auth.json nella cartella principale, con un elenco di oggetti contenenti le chiavi user e pass. Senza questo file, non usare --share su un computer che contiene immagini private.

#Risoluzione dei problemi: RTX 50 e altri errori

« no kernel image is available for execution on the device » (RTX 50): La scheda viene rilevata, ma la versione di PyTorch inclusa non riconosce la sua architettura. Il rapporto del 24 agosto 2026 relativo a una RTX 5050 per portatili elenca PyTorch 2.1.0 per CUDA 12.1 e architetture supportate che si fermano a sm_90. La correzione documentata da alcuni utenti consiste nell'installare una versione di PyTorch per CUDA 12.8 nella cartella python_embeded, ma il progetto non la supporta e il rapporto indica che Fooocus continuava a utilizzare la vecchia versione dopo l'aggiornamento. La soluzione più affidabile è passare a ComfyUI.
« RuntimeError: CPUAllocator »: La memoria virtuale di Windows è disattivata o insufficiente. Riattivala e lascia almeno 40 GB liberi su ogni disco, suggerisce il README.
« MetadataIncompleteBuffer » o « PytorchStreamReader »: Un file del modello è corrotto, spesso dopo un download interrotto. Scaricalo di nuovo.
Generazione decisamente troppo lenta: Verifica che la scheda sia correttamente rilevata nel terminale. Il README segnala anche, nel 2023, che alcuni driver NVIDIA successivi alla versione 532 potevano essere fino a dieci volte più lenti della 531: da testare solo se nient'altro spiega la lentezza.

L'insidia delle RTX 50 riguarda anche molti altri software: la funzione torch.cuda.is_available() può restituire True anche se il primo calcolo reale fallisce. Verifica sempre con un calcolo reale, non basandoti soltanto su questo indicatore.

#I limiti da conoscere nel 2026

Fooocus rimane limitato all'architettura SDXL. Le famiglie uscite successivamente, come Flux, Stable Diffusion 3.5 o Z-Image, non vi sono supportate, e il README stesso rimanda a WebUI Forge o ComfyUI/SwarmUI per i modelli più recenti. Il repository riceve ormai solo ritocchi minori: i suoi ultimi tre commit, risalenti a gennaio e settembre 2025, correggono un percorso nel README, rimuovono un link e aggiornano uno strumento di integrazione continua. Il README menziona l'esistenza di fork da provare, la cui manutenzione va verificata caso per caso.

Quale strumento per quale esigenza

Il tuo bisogno	Lo strumento giusto
Una prima immagine in locale, senza dover imparare nulla, con una scheda NVIDIA precedente alla serie 50	Fooocus
Ritoccare, estendere e creare varianti di un'immagine SDXL in modo semplice	Fooocus
Utilizzare Flux, SD 3.5, video o una scheda RTX 50	ComfyUI
Un'interfaccia classica a schede, con molte estensioni	Forge (fork Neo per i modelli recenti) o AUTOMATIC1111
Un Mac	Draw Things

#FAQ

FAQ

Fooocus è veramente gratuito?+

Sì, completamente. Il software è open source sotto licenza GPL-3.0 e i modelli si scaricano gratuitamente. Fai attenzione ai siti che vendono Fooocus o offrono una versione online: il README cita fooocus.com, fooocus.net, fooocus.ai o fooocus.org, indicandoli tutti come falsi, e precisa che il progetto ha un'unica fonte ufficiale, il suo repository GitHub.

Fooocus funziona su una scheda RTX 50?+

Non con l'archivio Windows fornito. Include PyTorch 2.1.0 per CUDA 12.1, che non supporta l'architettura Blackwell, e diversi report degli utenti descrivono l'errore «no kernel image». Un aggiornamento di PyTorch a CUDA 12.8 è documentato dalla comunità, senza garanzia del progetto. ComfyUI, la cui documentazione si rivolge a CUDA 13.0, è la via più sicura.

Fooocus funziona su Mac?+

Sì, su Apple Silicon, tramite un'installazione manuale con conda e PyTorch nightly, ma il README la presenta come non ufficiale e circa nove volte più lenta di una RTX 3000. Su Mac, l'applicazione Draw Things, la cui versione gratuita esegue i calcoli offline, è una scelta migliore per iniziare.

Fooocus funziona con una scheda AMD?+

Sì, in beta. Su Windows, tramite DirectML, modificando run.bat, con una velocità circa tre volte inferiore rispetto a una RTX 3000 secondo il README. Su Linux, tramite ROCm, circa 1,5 volte più lento. Con una scheda AMD, ComfyUI dà risultati migliori: il suo Desktop Windows supporta ufficialmente ROCm dal gennaio 2026.

È possibile utilizzare le immagini di Fooocus a fini commerciali?+

Spesso sì. SDXL è soggetto alla licenza CreativeML Open RAIL++-M, che consente l'uso commerciale con restrizioni. Verifica comunque la licenza di ogni modello o LoRA comunitario aggiunto: molti ne vietano l'uso commerciale. Il modello predefinito, juggernautXL, ha una sua scheda da leggere prima di ogni vendita di immagini.

Fooocus ha bisogno di Internet?+

Solo per l'installazione e il primo download di ogni modello. Successivamente, tutto funziona offline: il prompt e le immagini non lasciano il tuo computer, a meno che tu non attivi --share, che crea un indirizzo pubblico. Il README specifica che questa modalità e --listen sono senza password per impostazione predefinita.

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