手元で出すときの難所は、入れることより調えることにある。抽樣の方式、段数、CFG、解像度、描き直しの強さ。画面いっぱいの設定を前に、互いの関係を掴むだけで週末が消え、その苦労に見合わない絵しか出ないこともある。Fooocus は逆の端から始める。その層をまとめて既定の裏へ隠し、面には語の欄と生成のボタンだけを残した。公式の例は具体的だ。forest elf とだけ書くと、仕上がった精霊の肖像が四枚返ってくる。

Stable Diffusion XL の上にまるごと建てられ、GPL の第 3 版で公開されている。自由に落とせ、完全に手元で動き、一枚ごとの代金もない。性格は網の上の生成サービスに近い。利用者は語と絵だけを見ればよく、抽樣とは何かを先に覚える必要はない。先に一つ断っておく。この案件に公式の場所はない。検索で出る同名の場所の多くは偽物で、判断の基準はコードの倉庫だけだ。

調えずに済む鍵は、内蔵された手元で動く語の処理の仕組みで、GPT-2 の上で走り、面では Fooocus V2 という作風として現れる。庭の家、と書けば、足りない作風、光、材質、組み立てを仕組みが埋めてからモデルへ渡す。長い語でも通り、公式の範囲は一言から千字まで。作風も当てずっぽうで選ばなくてよい。倉庫が内蔵の作風ごとに見本を一枚添えており、その数は二百を超える。写実の写真から映画の質感、漫画の挿絵まで届く。

Windows では独立した Python を同梱した一式が届く。好きな場所へ解き、開始の書を二度押せば、最初の起動で既定の SDXL の検査点がモデルの場所へ落ちてくる。落としてから最初の一枚までを三回の操作に収める、という公式の言い方は実際の流れと合っている。

別のモデルに替えるには、SDXL の検査点を検査点の場所へ置き、立ち上げ直せば面から選べる。既定の汎用のほかに、漫画向けと写実向けの二つの開始の書が用意され、それぞれ既定のモデルが付いてくる。

公式の下限は 4 GB の記憶を持つ N の板と 8 GB の系統の記憶、古めの板には 8 GB の記憶を勧める。手元で出す道具のなかでは低い側で、公式の例では 6 GB の記憶を持つ携帯の板で仕上げている。課題の管理の面では、使用量が狭い幅に収まっているのが見える。

板よりも系統の記憶のほうに注意が要る。公式の文書は仮想の記憶を整える手順に一节を割いている。記憶が詰まると補助の記憶を板の上の分頁の書から借りるので、それが切ってあったり小さすぎたりすると、出図はそのまま失敗する。初心者がいちばん踏みやすい穴で、組み立てのときに仮想の記憶を入れておけば、理由の分からない失敗をかなり減らせる。

絵から絵、描き直し、外への拡張はいずれも内蔵だ。絵を入れたあと、拡大か変化かを選べる。控えめと強めの二段があり、一倍半と二倍の拡大も付く。部分の描き直しは自前のアルゴリズムとモデルを使い、拡張は上、下、左、右の四方向。絵の語の機能では参考の一枚で作風と中身を動かせ、顔の入れ替えも内蔵の項目としてあり、別に環境を組む必要はない。

倉庫には状態を記した節がある。Fooocus はいま限られた長期の支えの中にあり、不具合を直すだけの段階で、すべて SDXL の上にある。作り手は今の力がほぼ揃ったと考え、今後の更新は出てくる問題の処理が主で、新しい組み立てへ移す予定はいまのところない。ただし共同体がある方向へ収まれば変わりうる。はっきり書いてあるのは助かる。入れたあと、毎週新しい版に押されることはない。それからもう一度。探すときはコードの倉庫を基準にし、同名の場所は信用しない。

一言でいえば、SDXL という熟した道を、いちばん手間の少ない形にしたものだ。新しいモデルは追わないが、一言書けばよい絵が出る、ということが安定して見通せる。不具合直しだけという状態が、頻繁な更新の中断も遠ざける。すぐ始めたい、板も最上級ではない、という人にとって、いちばん外しにくい選択になる。

向くのは、抽樣の理屈より先に絵が欲しい人だ。仕上がりの方向を細かく決めたい人には物足りないが、その場合は別の道具を選ぶ話になる。ここで引き受けるのは、設定に時間を落とさずに安定した結果を出す、という地味で確実な部分である。