Fooocus: instalar el generador de imágenes de IA gratuito

#Fooocus, ¿qué es?

Fooocus fue publicado en agosto de 2023 por lllyasviel, autor de ControlNet, bajo licencia GPL-3.0. El repositorio supera las 50.000 estrellas en GitHub. Su enfoque: ocultar los aspectos técnicos. Mientras que otras interfaces muestran decenas de controles deslizantes, Fooocus aplica automáticamente los ajustes que dan buenos resultados con SDXL y enriquece tu prompt en segundo plano gracias a un motor de procesamiento de prompts basado en GPT-2, que funciona sin conexión. El README lo compara con Midjourney y especifica que todo se ejecuta en tu equipo: sin cuenta, sin suscripción y sin enviar imágenes a un servidor.

Su estado cuenta tanto como sus funciones. El README lo presenta como «limited long-term support (LTS) with bug fixes only», sin planes de incorporar soporte para nuevas arquitecturas. La última versión publicada, la 2.5.5, es del 12 de agosto de 2024. Fooocus sigue siendo, por tanto, una muy buena herramienta para SDXL, no una plataforma que seguirá los modelos del futuro.

• Entender Stable Diffusion y sus versiones

#Configuración requerida

El README publica una tabla de requisitos mínimos por plataforma, con comparaciones de velocidad propias del proyecto, la mayoría de 2023. Tómalas como órdenes de magnitud, no como mediciones actuales.

En cuanto al espacio en disco, deja un margen amplio: el modelo predeterminado, juggernautXL_v8Rundiffusion, ocupa 7,11 GB en Hugging Face, y el modelo de inpainting que se descarga al realizar el primer retoque añade 1,28 GB. El README recomienda al menos 40 GB libres en cada disco si aparece el error «RuntimeError: CPUAllocator». Con 4 GB de VRAM, Fooocus se apoya en la memoria virtual de Windows, que está activada en la mayoría de los casos: eso es lo que hace que la ejecución sea posible y lenta.

#Instalar Fooocus

1. 01
   Descargar el archivo

   Desde la página oficial de GitHub de Fooocus, sigue el enlace de descarga para Windows: el archivo .7z (Fooocus_win64_2-5-0.7z, aproximadamente 2 GB) contiene Python y todas las dependencias. El README advierte de sitios falsos: descarga solo desde el repositorio lllyasviel/Fooocus.
2. 02
   Descomprimir

   Con 7-Zip, en un directorio con ruta corta y sin acentos, por ejemplo C:\Fooocus. Evita el Escritorio y los directorios sincronizados en la nube.
3. 03
   Ejecutar run.bat

   Al iniciar Fooocus por primera vez, descarga automáticamente su modelo predeterminado en Fooocus\models\checkpoints. Si ya tienes esos archivos, cópialos allí para ahorrar tiempo. Calcula entre diez minutos y media hora según tu conexión.
4. 04
   Abrir la interfaz

   El navegador se abre solo, en el puerto 7865 definido en el código de lanzamiento. Si no ocurre así, la dirección se muestra en la ventana negra del terminal, que debes dejar abierta.

Desde la versión 2.1.60 se incluyen otros dos lanzadores: run_realistic.bat carga realisticStockPhoto_v20, orientado a la fotografía, y run_anime.bat carga animaPencilXL_v500, orientado a la ilustración. Desde la versión 2.3.0, también se puede cambiar de preajuste en el navegador. Cada modelo se descarga la primera vez que se utiliza. En Linux, el README propone una instalación mediante Anaconda o mediante venv con 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

#Tu primera imagen

Describe la imagen en el campo inferior, preferiblemente en inglés, y luego haz clic en Generate. Por defecto, Fooocus produce dos imágenes, según el código de su configuración. Marca Advanced para que aparezcan los ajustes relevantes.

Rendimiento

Speed para el uso diario, Quality para una imagen final y tres modos rápidos para iterar. La tabla siguiente muestra el número de pasos de cada modo.

Aspect Ratios

El formato de la imagen. El código define una lista de formatos SDXL, entre ellos 1152 × 896 como opción predeterminada y 1024 × 1024. Utiliza estos formatos: SDXL se entrenó con dimensiones específicas y su rendimiento empeora si se usan otras.

Estilos

El ajuste predeterminado marca tres estilos: Fooocus V2, Fooocus Enhance y Fooocus Sharp. Añade pocos: combinar diez hace que el resultado sea confuso.

Seed

Desmarca Random para fijar la semilla y poder reproducir la misma imagen modificando solo un detalle del prompt.

Estos modos son un equilibrio entre tiempo y calidad: menos pasos significa menos refinamiento. Itera en modo rápido sobre el prompt, luego vuelve a ejecutar la mejor semilla en Speed o en Quality.

#Las funciones que hacen la diferencia

Upscale or Variation

Ampliar una imagen que ha quedado bien o pedir variantes similares.

Image Prompt

Proporcionar imágenes de referencia, cuatro por defecto según la configuración, para guiar el estilo, la composición o un rostro, sin entrenar un modelo.

Inpaint or Outpaint

Repintar una zona que enmascaras con el ratón o extender la imagen más allá de sus bordes. En el primer uso se descarga el modelo de inpainting específico de Fooocus.

LoRA

Hay cinco espacios para LoRA SDXL disponibles en la pestaña Model. Los archivos se colocan en el directorio models/loras.

#Tres trucos de prompt que documenta el README

El README describe una sintaxis poco conocida, ilustrada en el bloque siguiente. Los comodines: una línea como __color__ flower selecciona un color al azar del archivo wildcards/color.txt. Los arrays: los corchetes dobles alrededor de una lista generan una imagen por elemento, siempre que se configure el número de imágenes en 3 para tres elementos. Los LoRA en línea: la etiqueta lora, con el nombre del archivo y un peso, aplica un LoRA al prompt, siempre que el archivo esté en models/loras. Estas tres sintaxis permiten explorar variantes a gran escala sin reescribir el prompt.

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

#Modelos, configuración y acceso a red

Después del primer lanzamiento, Fooocus genera un archivo config.txt, donde puedes mover los directorios de modelos con claves como path_checkpoints y path_loras. Esta es la forma correcta de reutilizar modelos ya descargados para otra interfaz, sin duplicarlos. El README recomienda reflexionar antes de modificar este archivo, y eliminarlo en caso de error: Fooocus vuelve a sus valores por defecto.

#Solución de problemas: RTX 50 y otros errores

« no kernel image is available for execution on the device » (RTX 50)

La tarjeta se detecta, pero el PyTorch integrado no conoce su arquitectura. El informe del 24 de agosto de 2026 sobre una RTX 5050 portátil indica PyTorch 2.1.0 para CUDA 12.1 y arquitecturas compatibles que terminan en sm_90. El parche documentado por usuarios consiste en instalar PyTorch para CUDA 12.8 en el directorio python_embeded, pero el proyecto no lo soporta, y el informe indica que Fooocus continuaba usando la versión anterior tras la actualización. Lo más confiable es pasar a ComfyUI.

«RuntimeError: CPUAllocator»

La memoria virtual de Windows está desactivada o es insuficiente. Vuelve a activarla y mantén al menos 40 GB libres en cada disco, según recomienda el README.

« MetadataIncompleteBuffer » o « PytorchStreamReader »

Un archivo de modelo está dañado, normalmente después de una descarga interrumpida. Descárgalo de nuevo.

Generación demasiado lenta

Verifica que la tarjeta se detecte correctamente en el terminal. El README también señala, en 2023, que algunos controladores NVIDIA posteriores a la versión 532 podían ser hasta diez veces más lentos que la versión 531: probar solo si nada más explica la lentitud.

El problema de las RTX 50 afecta a muchos otros programas: la función torch.cuda.is_available() puede devolver True aunque el primer cálculo real falle. Prueba siempre con un cálculo real, no solo con este indicador.

• Fuente: el informe de error de la RTX 5050 para portátiles (24 de agosto de 2026)
• Fuente: el informe RTX 5090 (febrero 2025)
• Fuente: PyTorch 2.7 y soporte para Blackwell

#Límites que hay que conocer en 2026

Fooocus sigue limitado a la arquitectura SDXL. Las familias lanzadas posteriormente, como Flux, Stable Diffusion 3.5 o Z-Image, no son compatibles con Fooocus, y el propio README remite a WebUI Forge o ComfyUI/SwarmUI para los modelos recientes. El repositorio ya solo recibe retoques menores: sus tres últimos commits, en enero y septiembre de 2025, corrigen una ruta en el README, eliminan un enlace y actualizan una herramienta de integración continua. El README menciona la existencia de forks que se pueden probar, cuyo mantenimiento debe comprobarse caso por caso.

• ComfyUI: el siguiente paso lógico cuando Fooocus ya no es suficiente
• AUTOMATIC1111: instalar Stable Diffusion WebUI
• Panorama de herramientas de generación de imágenes en local
• El kit de imágenes IA
• El repositorio oficial de Fooocus en GitHub

#FAQ