Fooocus

免費圖片生成 Fooocus 臉部一致、無限出圖、搶攻AI虛擬網紅商機Fooocus Midjourney Stable Diffusion  [YT LINK]
下載安裝與使用教學  https://gogoplus.net/?p=14334
1.下載壓縮檔案  https://github.com/lllyasviel/Fooocus?tab=readme-ov-file  下拉至DOWNLOAD ，進行解壓縮，大約5G多。
>>> Click here to download <<<  After you download the file, please uncompress it and then run the "run.bat". 
2. 執行解壓縮資料夾內的run，等待執行DOS畫面，不可關閉。
3. 安裝後會開啟主畫面，使用 http://127.0.0.1:7865 可繼續來到主畫面。

中文化教學   https://gogoplus.net/?p=14360
1.下載zh.json [LINK]， 將zh.json或cn.json複製到language資料夾裡。
2.將滑鼠移至run.bat檔案修改，使用筆記本開啟run.bat，於第一行最後加入 --language zh
.\python_embeded\python.exe -s Fooocus\entry_with_update.py --language zh
pause

Google翻譯 

一位年輕帥氣的日本男性大學教授，在時尚明亮的大學教室空間中，站在左側，講授時尚行銷課程，展示服裝趨勢與數據分析。右側座位上有多位時尚美麗的年輕女大學生，專注聆聽。背景包含數據趨勢圖與服裝設計概念展示，平面資訊圖示風格，整體光影寫實、具有現代時尚感。 

A young and handsome Japanese male university professor stands on the left side in a stylish and bright university classroom space, teaching a fashion marketing course and demonstrating clothing trends and data analysis. There are several fashionable and beautiful young female college students sitting in the seats on the right, listening attentively. The background includes data trend charts and clothing design concept displays in a flat infographic style. The overall light and shadow are realistic and have a modern and fashionable feel.

【圖片生成AI 2】Fooocus中文化 媲美 Midjourney與Stable Diffusion的免費圖片生成AI – 進階教學    [LINK]   https://gogoplus.net/   

生成虛擬網紅常常失敗，想要增加成功率，那就是反向提示詞，而什麼是反向提示詞（Negative Prompts）？ 反向提示詞，顧名思義，就是在提示詞中加入一些否定的詞彙，用來排除我們不希望出現在生成圖像中的元素。 透過合理使用Negative Prompts，我們可以避免生成影像中出現一些不必要的、幹擾性的內容，從而使產生的影像更加符合我們的預期。

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網紅生成提示詞

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模型、LoRA、Fine-tune差異   https://chatgpt.com/share/67ba1df0-dbb4-800b-b452-f6b52529e813   

模型（Model） 指的是 AI 用來生成圖片的核心系統，這是一組經過深度學習訓練的神經網路，可以根據文字提示（prompt）產生相應的圖像。
🔹 常見的 AI 圖像生成模型：
✅ DALL·E（OpenAI）— ChatGPT 內建的圖片生成 AI
✅ Stable Diffusion（Stability AI）— 開源，可自訂與微調
✅ Midjourney（Midjourney 團隊）— 風格獨特，適合藝術創作
✅ Runway ML（Runway）— 適用於影片與動畫生成

📌 模型的關鍵點：
基礎模型（Base Model）：這是 AI 的原始版本，例如 Stable Diffusion 1.5 / SDXL。
擴展模型（Extended Model）：經過微調的版本，例如 DreamBooth、LoRA 或 Fine-tune 過的模型，可以生成更個性化的圖片。

2️⃣ LoRA（Low-Rank Adaptation） 🎨
📌 LoRA（低秩適應） 是一種 輕量化微調技術，可以讓 AI 在不改變整個模型的情況下，學習新的風格或主題。
🔹 LoRA 的優勢：
✅ 訓練快速（只需幾分鐘到幾小時，取決於數據量）
✅ 檔案小（LoRA 模型通常只有幾 MB，而完整模型可能超過 2GB）
✅ 可與多個 LoRA 疊加使用（例如同時套用「和風插畫」+「霓虹未來風格」）

🔹 LoRA 的應用：
📌 假設你有一個 Stable Diffusion 模型，但你希望它畫出「日系潮流服裝設計」，你可以：
1️⃣ 訓練一個「日系潮流時尚」的 LoRA
2️⃣ 使用這個 LoRA 來影響 AI 生成的風格
3️⃣ 只需載入 LoRA，不用修改整個模型

🔹 常見的 LoRA 應用場景：

訓練 AI 學習特定 服裝設計風格、讓 AI 繪製某位設計師的特定 藝術風格、微調 AI 生成特定 品牌形象或商業設計

3️⃣ Fine-tune（微調） 🛠
📌 Fine-tune（微調） 是指 使用特定數據集來重新訓練 AI 模型，使其在特定領域表現更好。這與 LoRA 類似，但 Fine-tune 會影響整個模型，而 LoRA 只是附加的調整。
Fine-tune VS LoRA 的差異：
                          Fine-tune                                                                 LoRA
影響範圍  會改變整個模型的能力                                         只會影響局部風格或主題
檔案大小  可能數 GB                                                                 幾MB
運算需求  需要大量算力（如 GPU）                                         訓練較快，對硬體要求低
適合場景  訓練專門的 AI，如「只會畫高級訂製服」的 AI 想在現有 AI 上加入特定風格

A young and beautiful Asian woman, with fashionable clothes, a sweet smile and elegant temperament.