النقاط الرئيسية
- Fooocus واجهة مجانية ومفتوحة المصدر لـ Stable Diffusion XL تعمل بالكامل دون اتصال بالإنترنت، صُمِّمت لتقليل الضبط اليدوي إلى أدنى حد — يذكر المطوّر أن الوصول إلى أول صورة يتطلب أقل من ثلاث نقرات بالماوس.
- طوّرها Lvmin Zhang، واسمه على GitHub هو lllyasviel، طالب دكتوراه في علوم الحاسوب في جامعة Stanford، ومعروف أيضًا بتطوير ControlNet، الذي فاز بحثه بجائزة Marr Prize (أعلى جائزة لأفضل بحث في مؤتمر ICCV 2023).
- يُصرّح ملف README الخاص بالمشروع بأنه أصبح الآن في حالة "Limited Long-Term Support (LTS) مع إصلاح الأخطاء فقط": كان آخر إصدار موسوم هو v2.5.5 بتاريخ 12 أغسطس 2024، ولا توجد حاليًا خطط لدعم معماريات نماذج أحدث مثل FLUX.
- مستودع GitHub غير مؤرشف واستمر في استقبال التزامات (commits) (آخرها في ديسمبر 2025)؛ يحتفظ المساهم mashb1t بنسخة (fork) محدَّثة بنشاط على github.com/mashb1t/Fooocus.
- الحد الأدنى من الأجهزة هو 4 GB من VRAM على بطاقة Nvidia من سلسلة RTX 2000/3000/4000 بالإضافة إلى 8 GB من ذاكرة النظام مع تفعيل الذاكرة التبادلية الافتراضية؛ تحتاج بطاقات GTX 900/1000 الأقدم إلى نحو 8 GB من VRAM.
- تخضع Fooocus لرخصة GPL-3.0، وهي مجانية بنسبة 100% دون أي مستوى مدفوع — لكن نقاط التفتيش الافتراضية لـ SDXL التي تُحمَّل تلقائيًا (Juggernaut XL وRealisticStockPhoto وAnimaPencilXL) لكل منها رخصتها الخاصة المنفصلة على Civitai/Hugging Face.
ما هي Fooocus
Fooocus تطبيق محلي لتوليد الصور يعمل دون اتصال بالإنترنت، مبني بالكامل على معمارية Stable Diffusion XL (SDXL)، ويُوزَّع كبرمجية حرة ومفتوحة المصدر بموجب رخصة GPL-3.0. على عكس واجهة AUTOMATIC1111 التقنية القائمة على علامات التبويب أو محرر الرسم البياني العقدي (node graph) في ComfyUI، تُزيل Fooocus عمدًا معظم عناصر التحكم اليدوي — لا يوجد محدد sampler ظاهر، ولا شريط تمرير لمقياس CFG افتراضيًا، ولا شبكة دقة — وتستبدلها بمجموعة صغيرة من الإعدادات المسبقة (General وRealistic وAnime) بالإضافة إلى لوحة "Advanced" يمكن تجاهلها تمامًا.
يعمل المشروع على إطار Gradio، وهو نفس إطار واجهة الويب بلغة Python المستخدم في العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي المحلية الأخرى. وتستعير واجهته عمدًا قائمة ميزات Midjourney وLeonardoAI، مع تحويل كل أمر من أوامرهما (--style، --ar، اختلافات V1–V4، تكبير الدقة) إلى ما يُعادله في Fooocus، حتى يجد المستخدمون القادمون من تلك الأدوات السحابية نموذجًا ذهنيًا مألوفًا.
هدف التصميم المحوري، كما ورد صراحةً في وثائق المشروع نفسه، هو أن يكون عدد نقرات الماوس بين تحميل Fooocus وتوليد أول صورة أقل من ثلاث نقرات. هذا القيد التصميمي الواحد — وليس أي ابتكار نموذجي محدد — هو ما يميز Fooocus عن واجهات Stable Diffusion الأخرى: إنها طبقة واجهة/تجربة مستخدم (UI/UX)، وليست نموذجًا جديدًا.
📍 في جملة واحدة
Fooocus واجهة مجانية تعمل دون اتصال بالإنترنت ومبنية على Gradio لـ Stable Diffusion XL، تُخفي المعاملات التقنية خلف إعدادات مسبقة وتوسيع تلقائي للطلبات النصية، بهدف تحقيق تجربة "اكتب الطلب فقط".
💬 بعبارات بسيطة
إذا كانت AUTOMATIC1111 وComfyUI أشبه بلوحة تحكم تقنية ومخطط توصيلات، فإن Fooocus أقرب إلى زر واحد لـ"التوليد" — تتخذ معظم القرارات نيابةً عنك، ولا تُظهر الإعدادات المتقدمة إلا إذا بحثت عنها بنفسك.
تاريخ المشروع ومطوّره
طوّر Fooocus Lvmin Zhang، الذي ينشر باسم lllyasviel على GitHub؛ وأُنشئ مستودعه على GitHub في 9 أغسطس 2023. Zhang طالب دكتوراه في علوم الحاسوب في جامعة Stanford، ويبحث في النمذجة التوليدية القابلة للتحكم والرسوميات الحاسوبية.
يُعرف Zhang بشكل مستقل في مجتمع Stable Diffusion بأنه مطوّر ControlNet، معمارية الشبكة العصبية التي أضافت تكييفًا مكانيًا دقيقًا (الوضعية، العمق، خرائط الحواف) إلى نماذج الانتشار من النص إلى الصورة. فاز بحث ControlNet بجائزة Marr Prize، وهي أعلى جائزة لأفضل بحث في المؤتمر الدولي لرؤية الحاسوب (ICCV) لعام 2023 — أحد أكثر مؤتمرات رؤية الحاسوب تنافسية. أصدر Zhang أيضًا أدوات ذكاء اصطناعي محلية أخرى، منها WebUI Forge (نسخة (fork) من AUTOMATIC1111 تركّز على الأداء)، وPaintsUndo، وIC-Light.
بُنيت Fooocus، بحسب المشروع نفسه، من مزيج من قاعدتَي كود AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI وComfyUI — مع إعادة استخدام تقنيات الاستدلال المُثبتة فيهما، مع تقديم واجهة مبسّطة بشكل جذري. حتى سبتمبر 2026، جمع المشروع أكثر من 52,000 نجمة على GitHub وأكثر من 8,600 نسخة (fork)، ما يجعله من بين أكثر أدوات توليد الصور المحلية تقييمًا على GitHub.
ملاحظة أمنية من المشروع نفسه مباشرةً: لا تملك Fooocus موقعًا رسميًا. يُحذّر ملف README صراحةً من أن نطاقات مثل fooocus.com وfooocus.net وfooocus.ai وfooocus.org وfooocus.pro وfooocus.one مزيّفة ولا علاقة لها بالمشروع الحقيقي — والمصدر الرسمي الوحيد هو مستودع GitHub نفسه.
هل لا تزال Fooocus تُصان في 2026؟
يتضمن ملف README لـ lllyasviel/Fooocus قسمًا بعنوان "Project Status: Limited Long-Term Support (LTS) with Bug Fixes Only"، يُصرّح بأن المشروع — المبني بالكامل على معمارية Stable Diffusion XL — يُعتبر الآن مكتملًا وظيفيًا، وأن "التحديثات المستقبلية ستركّز حصريًا على معالجة أي أخطاء قد تظهر". ويوضّح README صراحةً عدم وجود خطط حالية للانتقال إلى معماريات نماذج أحدث مثل FLUX أو دمجها، مع ترك الباب مفتوحًا إذا اتفق مجتمع المصادر المفتوحة على طريقة خَلَف واحدة مهيمنة.
بالنسبة إلى القراء الراغبين في أحدث النماذج، يوصي ملف README نفسه بمنصات بديلة — تحديدًا WebUI Forge (من المطوّر نفسه أيضًا) وComfyUI أو واجهته المبسّطة SwarmUI — بدلًا من الوعد بدعم FLUX داخل Fooocus نفسها.
هذا لا يعني أن المشروع مهجور. مستودع GitHub غير مؤرشف، ولا يزال مفتوحًا لتلقي المشكلات (issues) وطلبات الدمج (pull requests) (314 مشكلة مفتوحة وقت كتابة هذه المراجعة)، وتُظهر بيانات النشاط في GitHub نفسها التزامات (commits) وصلت إلى ديسمبر 2025 — أي بعد أكثر من عام على آخر إصدار موسوم. يشكر ملف README المساهم mashb1t على "جهود هائلة" في تقليل الأخطاء المتبقية في الكود، ويحتفظ mashb1t بشكل منفصل بنسخة (fork) على github.com/mashb1t/Fooocus استمرت في استقبال التزامات (commits) أحدث (آخرها في أكتوبر 2025) — رغم أن هذه النسخة أيضًا لم تُصدر إصدارًا موسومًا جديدًا منذ أغسطس 2024، مواكبةً وتيرة المشروع الأصلي نفسها.
الخلاصة العملية: Fooocus مستقرة وآمنة للتثبيت اليوم، لكن القارئ الذي يبحث تحديدًا عن FLUX أو SD 3.5 أو أي معماريات نماذج ما بعد 2024 ضمن واجهة مبسّطة لن يجد ذلك في Fooocus، وعليه النظر بدلًا منها إلى ComfyUI أو SwarmUI أو WebUI Forge.
📍 في جملة واحدة
لم يُهجَر مشروع Fooocus، لكن ملف README الخاص به يُصرّح بأن المشروع الأصلي في حالة "Limited Long-Term Support (LTS) مع إصلاح الأخطاء فقط"، دون أي إصدار موسوم منذ أغسطس 2024، ودون خطط لدعم معماريات أحدث مثل FLUX.
💬 بعبارات بسيطة
يمكن اعتباره أداة مستقرة ومكتملة أكثر من كونه أداة لا تزال تنمو — يرى المطوّر أن مجموعة الميزات القائمة على SDXL مكتملة أساسًا، ولا يسعى وراء كل إصدار نموذج جديد.
كيفية تثبيت وتشغيل Fooocus
توفّر Fooocus حزمة تثبيت بنقرة واحدة لنظام Windows، بالإضافة إلى مسارات تثبيت يدوية لـ Linux وMac وDocker — لا تحتاج إلى خطوة تحميل نموذج منفصلة للإعداد المسبق الافتراضي، لأن Fooocus تجلب نقطة التفتيش (checkpoint) الافتراضية الخاصة بها تلقائيًا عند أول تشغيل.
- 1حمّل حزمة Windows (أو استنسخ (clone) المستودع على Linux/Mac)
Why it matters: يحصل مستخدمو Windows على حزمة `.7z` مستقلة من [صفحة Releases على GitHub](https://github.com/lllyasviel/Fooocus/releases) تتضمن بيئة Python مدمجة — لا حاجة إلى تثبيت Python بشكل منفصل. أما مستخدمو Linux وMac فيستنسخون المستودع ويُعِدّون بيئة Conda أو venv بدلًا من ذلك. - 2استخرج الحزمة وشغّل run.bat
Why it matters: فُك ضغط الأرشيف الذي تم تحميله وانقر نقرًا مزدوجًا على `run.bat` — يُشغّل هذا الإعداد المسبق العام (General). يُشغّل `run_anime.bat` و`run_realistic.bat` بدلًا من ذلك الإعدادين المسبقين Anime وRealistic، ولكل منهما نقطة تفتيش (checkpoint) افتراضية مختلفة. - 3اترك Fooocus تُحمّل نموذجها الافتراضي تلقائيًا
Why it matters: عند أول تشغيل، تُحمّل Fooocus تلقائيًا نقطة التفتيش (checkpoint) الخاصة بالإعداد المسبق الذي شغّلته — Juggernaut XL v8 (Rundiffusion) لـ General، وRealisticStockPhoto v2.0 لـ Realistic، أو AnimaPencilXL v5.0 لـ Anime — إلى مجلد `Fooocus/models/checkpoints`. - 4اكتب الطلب النصي (prompt) واضغط على Generate
Why it matters: لا حاجة إلى اختيار sampler أو مقياس CFG أو الدقة — تطبّق Fooocus تلقائيًا قيمًا افتراضية معقولة. تظل عناصر التحكم المتقدمة متاحة خلف مفتاح "Advanced" لمن يرغب في استخدامها لاحقًا. - 5استخدم Image Prompt أو Inpaint أو Upscale/Vary حسب الحاجة
Why it matters: تُترجم Fooocus سير العمل بأسلوب Midjourney (طلب الصورة، الرسم الداخلي (inpainting)، تكبير الدقة، التنويع الخفيف/القوي) إلى لوحات واجهتها الخاصة، مستخدمةً نموذج الرسم الداخلي الخاص بها وخوارزمية طلب الصورة الخاصة بها بدلًا من إعداد ControlNet قياسي لـ SDXL. - 6انتقل إلى نقاط تفتيش المجتمع عند اكتساب الخبرة
Why it matters: يمكن وضع أي نقطة تفتيش (checkpoint) لـ SDXL من Civitai أو Hugging Face في مجلد `models/checkpoints` واختيارها داخل Fooocus، ما يوسّع الأداة إلى ما هو أبعد من الإعدادات المسبقة الثلاثة المدمجة.
توسيع الطلبات النصية والأساليب المدمجة
الميزة المميزة لـ Fooocus هي محرك معالجة طلبات نصية (prompt) يعمل دون اتصال بالإنترنت وقائم على GPT-2، يُعرَض في الواجهة كأسلوب "Fooocus V2". تُقارِن وثائق المشروع نفسها هذه الميزة بالمعالجة المسبقة الخفية للطلبات في Midjourney وبميزة "Prompt Magic" في LeonardoAI — والفكرة هي أن طلبًا قصيرًا مثل "بيت في حديقة" وطلبًا مكوّنًا من 1,000 كلمة يجب أن ينتجا كلاهما نتائج متماسكة ومصقولة، لأن نموذج التوسيع يملأ تلقائيًا التفاصيل الأسلوبية والتركيبية الناقصة.
إلى جانب Fooocus V2، تتضمن الواجهة عدة أساليب مسبقة مدمجة أخرى، منها "Fooocus Photograph" و"Fooocus Negative" وأسلوب "cinematic-default"، بالإضافة إلى أساليب SDXL إضافية ساهم بها أعضاء المجتمع المذكورون في ملف README الخاص بالمشروع (twri وثري ديفا 3Diva وMarc K3nt3L). يمكن دمج الأساليب، ويمكن تكديس عدة أساليب في لوحة Advanced لمن يرغب في تحكم أكبر مما توفره الإعدادات المسبقة الثلاثة الرئيسية.
من بين التقنيات الداخلية الأخرى الموثقة في README تبديل أصلي للمُصفّي (refiner) داخل k-sampler واحد (لتفادي فقدان الزخم الذي يحدث عندما يُبدّل AUTOMATIC1111 أو ComfyUI بين اثنين من الـ samplers المستقلين)، وتوجيه ADM سلبي مُعاير لأعلى مستوى دقة في SDXL، بالإضافة إلى نموذج رسم داخلي (inpainting) خاص وخوارزمية طلب صورة خاصة بدلًا من خط أنابيب (pipeline) ControlNet أو IP-Adapter القياسي لـ SDXL.
📍 في جملة واحدة
تُشغّل Fooocus نموذج توسيع طلبات نصية (prompt) يعمل دون اتصال بالإنترنت وقائمًا على GPT-2، مُتاح كأسلوب باسم "Fooocus V2"، يضيف تفاصيل تلقائيًا إلى الطلبات القصيرة أو الغامضة قبل التوليد.
رخصة Fooocus والاستخدام التجاري
تخضع Fooocus لرخصة GPL-3.0 (رخصة جنو العمومية العامة، الإصدار 3)، كما تؤكد بيانات الرخصة الوصفية على مستودعها في GitHub. تسمح رخصة GPL-3.0 بالاستخدام والتعديل وإعادة التوزيع الحر لقاعدة كود Fooocus نفسها، شريطة أن يُنشر أي عمل مشتق يُوزَّع أيضًا بموجب GPL-3.0 (نسخ متروك — copyleft) — وينطبق هذا على كود التطبيق، وليس على الصور التي تُولّدها به.
نقاط التفتيش (checkpoints) الافتراضية الثلاث التي تُحمّلها Fooocus تلقائيًا — Juggernaut XL v8 (Rundiffusion) للإعداد المسبق General، وRealisticStockPhoto v2.0 لـ Realistic، وAnimaPencilXL v5.0 لـ Anime — هي إصدارات مُحسَّنة (fine-tunes) من Stable Diffusion XL دُرِّبها المجتمع، ومُستضافة بشكل مستقل على منصات مثل Civitai وHugging Face، ولكل منها رخصتها الخاصة المنفصلة (غالبًا نسخة من رخصة CreativeML OpenRAIL-M، لكن الشروط تختلف حسب نقطة التفتيش وقد تتغيّر). ينبغي لكل من يخطط لاستخدام الصور المُولَّدة تجاريًا مراجعة صفحة رخصة نقطة التفتيش المحددة أولًا — فرخصة GPL-3.0 الخاصة بـ Fooocus لا تمتد تلقائيًا إلى شروط أي نقطة تفتيش، ولا تُلغيها.
ليس للمشروع نفسه أي بُعد تجاري: يُصرّح ملف README بوضوح بأن Fooocus هي "a 100% non-commercial offline open-source software"، دون موقع رسمي أو منتج مدفوع أو أي شركة تبيعه — والتحذير الوحيد الذي ينبغي أخذه بعين الاعتبار هو التنبيه المتعلق بالنطاقات المزيفة الوارد في قسم تاريخ المشروع أعلاه.
📍 في جملة واحدة
يخضع كود تطبيق Fooocus لرخصة GPL-3.0 (رخصة جنو العمومية العامة، الإصدار 3)، وهو ما تؤكده بيانات الرخصة على مستودع GitHub الخاص به — لكن نقاط التفتيش (checkpoints) الافتراضية لـ SDXL التي تُحمَّل هي نماذج مجتمعية منفصلة، ولكل منها رخصتها الخاصة المختلفة.
💬 بعبارات بسيطة
برمجية Fooocus نفسها مفتوحة المصدر بالكامل وحرة الاستخدام أو التعديل؛ أما الرخصة المطبَّقة على الصور المُولَّدة فتعتمد على نقطة التفتيش (checkpoint) التي أنتجتها، ورخصة تلك النقطة — وليست رخصة Fooocus — هي التي تحكم الاستخدام التجاري لتلك الصور المحددة.
متطلبات الأجهزة
الحد الأدنى لتشغيل Fooocus هو 4 GB من VRAM من Nvidia بالإضافة إلى 8 GB من ذاكرة النظام مع تفعيل الذاكرة التبادلية الافتراضية، وفقًا لجدول المواصفات في ملف README الخاص بالمشروع نفسه. هذا يجعل Fooocus من بين واجهات Stable Diffusion المحلية الأقل عتبةً للدخول، إذ غالبًا ما تتطلب نقاط تفتيش SDXL من 8 إلى 12 GB من VRAM في واجهات أخرى تفتقر إلى تحسينات إدارة الذاكرة المدمجة في Fooocus.
يذكر مثال الاختبار الخاص بالمشروع نفسه جهاز لابتوب مزوّدًا ببطاقة Nvidia RTX 3060 (6 GB VRAM) و16 GB من ذاكرة النظام يُولّد الصور في نحو 1.35 ثانية لكل خطوة أخذ عينات (sampling) — وهو مرجع عملي مفيد، رغم أن السرعة الفعلية تعتمد على الدقة والإعداد المسبق وإصدار مُشغّل (driver) البطاقة الرسومية الحالي.
Nvidia RTX 2000-4000
- الحد الأدنى VRAM:
- 4 GB VRAM
- الحد الأدنى RAM:
- 8 GB + ذاكرة تبادلية
- ملاحظات:
- الفئة الأسرع؛ سلسلة RTX 4000 هي الأسرع
Nvidia GTX 900/1000
- الحد الأدنى VRAM:
- 8 GB VRAM (يُبلغ البعض عن 6 GB)
- الحد الأدنى RAM:
- 8 GB + ذاكرة تبادلية
- ملاحظات:
- أسرع من المعالج قليلًا فقط
Nvidia GTX أقدم من 900
- الحد الأدنى VRAM:
- غير مدعومة
- الحد الأدنى RAM:
- —
- ملاحظات:
- استخدم وضع المعالج فقط بدلًا منها
بطاقة AMD (Windows)
- الحد الأدنى VRAM:
- 8 GB VRAM (DirectML، بيتا)
- الحد الأدنى RAM:
- 8 GB + ذاكرة تبادلية
- ملاحظات:
- أبطأ بنحو 3 أضعاف من Nvidia RTX 3000
بطاقة AMD (Linux)
- الحد الأدنى VRAM:
- 8 GB VRAM (ROCm، بيتا)
- الحد الأدنى RAM:
- 8 GB + ذاكرة تبادلية
- ملاحظات:
- أبطأ بنحو 1.5 ضعف من Nvidia RTX 3000
Apple M1/M2 (غير رسمي)
- الحد الأدنى VRAM:
- ذاكرة نظام مشتركة
- الحد الأدنى RAM:
- مشتركة
- ملاحظات:
- أبطأ بنحو 9 أضعاف من Nvidia RTX 3000
المعالج فقط
- الحد الأدنى VRAM:
- لا يوجد (0 GB)
- الحد الأدنى RAM:
- 32 GB
- ملاحظات:
- أبطأ بنحو 17 ضعفًا من Nvidia RTX 3000
الأرقام مأخوذة مباشرةً من جدول "Minimal Requirement" في ملف README الخاص بـ lllyasviel/Fooocus، بتاريخ 2026-09-06 — يُصنّف المشروع نفسه صراحةً دعم AMD وMac كدعم تجريبي (بيتا)/غير رسمي، ويختلف الاستخدام الفعلي لذاكرة VRAM حسب الدقة وحجم الدفعة (batch) ومُشغِّلات الأجهزة (drivers) المثبَّتة.
الأسعار: مجانية، بلا مستوى مدفوع
Fooocus مجانية بالكامل، دون أي مستوى مدفوع أو اشتراك أو منتج تجاري رسمي من أي نوع. التطبيق برمجية مفتوحة المصدر مرخّصة بموجب GPL-3.0؛ والتكلفة الوحيدة على القارئ هي جهازه وفاتورة الكهرباء، ونقاط التفتيش (checkpoints) التي تُحمَّل افتراضيًا (Juggernaut XL وRealisticStockPhoto وAnimaPencilXL) مجانية أيضًا.
على عكس بعض أدوات الذكاء الاصطناعي المحلية الأخرى التي تجمع بين تطبيق مجاني ذاتي الاستضافة ومستوى سحابي مدفوع اختياري، لا تقدّم Fooocus أي شيء من هذا القبيل — يُصرّح ملف README بوضوح بأن المشروع لا يملك موقعًا رسميًا ولا شركة وراءه تبيع أي شيء. أي موقع يدّعي بيع نسخة "Fooocus Pro"، أو أي نطاق غير مستودع GitHub نفسه، ينبغي اعتباره غير مرتبط بالمشروع الحقيقي.
Fooocus مقابل البدائل
Fooocus
- الأفضل لـ:
- أقل عدد من النقرات للوصول إلى أول صورة؛ لا ضبط يدوي للمعاملات للمبتدئين
- إمكانية الاستضافة الذاتية:
- نعم — مجانية، بطاقة رسومية خاصة (حد أدنى 4 GB VRAM)
- الرخصة / التكلفة:
- GPL-3.0 (التطبيق)؛ نقاط التفتيش الافتراضية لكل منها رخصتها الخاصة
- أهم مقايضة:
- المستودع الأصلي في وضع إصلاح الأخطاء فقط منذ أغسطس 2024؛ SDXL فقط، بلا FLUX
AUTOMATIC1111 WebUI / WebUI Forge
- الأفضل لـ:
- واجهة تقنية قائمة على علامات التبويب بأكبر نظام إضافات (extensions) بين واجهات SD المحلية
- إمكانية الاستضافة الذاتية:
- نعم — مجانية، بطاقة رسومية خاصة
- الرخصة / التكلفة:
- AGPL-3.0، مجانية
- أهم مقايضة:
- تُظهر كل معامل مباشرةً — منحنى تعلّم أكثر حدة من Fooocus
ComfyUI
- الأفضل لـ:
- تحكم كامل في خط الأنابيب (pipeline) عبر رسم بياني عقدي (node graph) مرئي؛ عادةً الأول في دعم النماذج الجديدة
- إمكانية الاستضافة الذاتية:
- نعم — مجانية، بطاقة رسومية خاصة
- الرخصة / التكلفة:
- GPL-3.0، مجانية (يوجد مستوى سحابي/API مدفوع منفصل لـ ComfyUI)
- أهم مقايضة:
- واجهة الرسم البياني العقدي تنطوي على تعقيد إعداد حقيقي للمبتدئ تمامًا
InvokeAI
- الأفضل لـ:
- واجهة احترافية مصقولة بلوحة موحّدة وسير عمل موجّه للفرق
- إمكانية الاستضافة الذاتية:
- نعم — مجانية، بطاقة رسومية خاصة
- الرخصة / التكلفة:
- Apache 2.0، مجانية (توقفت خطة Invoke Cloud المدفوعة بعد استحواذ Adobe عام 2025)
- أهم مقايضة:
- نظام إضافات مجتمعي أصغر من AUTOMATIC1111 أو ComfyUI
SwarmUI (المعروف سابقًا باسم StableSwarmUI من Stability AI)
- الأفضل لـ:
- واجهة مبسّطة قائمة على علامات التبويب تعمل فوق نظام ComfyUI الخلفي (backend)
- إمكانية الاستضافة الذاتية:
- نعم — مجانية، بطاقة رسومية خاصة
- الرخصة / التكلفة:
- رخصة MIT، مجانية
- أهم مقايضة:
- مجتمع أصغر من ComfyUI أو AUTOMATIC1111؛ أقل تركيزًا على المبتدئين من Fooocus
هذا ملخص توضع (positioning)، وليس ترتيبًا مبنيًا على قياس أداء (benchmark). جرى التحقق من التراخيص وعدد النجوم وحالة الصيانة مباشرةً من مستودع GitHub الخاص بكل مشروع بتاريخ 2026-09-06، وقد تتغيّر — راجع مراجعة Stable Diffusion للاطلاع على عائلة النماذج الأساسية التي تعتمد عليها هذه المقالة وكل واجهة من الواجهات المذكورة أعلاه.
لمن تناسب Fooocus
- المبتدئ تمامًا الذي لم يُشغّل توليد صور بالذكاء الاصطناعي محليًا من قبل. يُزيل تصميم Fooocus القائم على الإعدادات المسبقة وتوسيع الطلبات النصية أكثر أجزاء منحنى تعلّم Stable Diffusion حدة — لا حاجة إلى تحديد sampler أو مقياس CFG أو الدقة للحصول على نتيجة قابلة للاستخدام.
- القارئ الراغب في تجربة قريبة من Midjourney دون اشتراك أو اعتماد على السحابة. تعكس مجموعة ميزات Fooocus عمدًا قائمة أوامر Midjourney (الأساليب، التنويعات، تكبير الدقة) بينما تعمل بالكامل دون اتصال بالإنترنت على أجهزة محلية.
- مالك بطاقة رسومية بذاكرة VRAM محدودة. الحد الأدنى البالغ 4 GB من VRAM (بدءًا من سلسلة Nvidia RTX 2000) أقل مما يوصي به عادةً AUTOMATIC1111 أو ComfyUI للاستخدام المريح لـ SDXL، ما يجعل Fooocus نقطة دخول معقولة على بطاقات رسومية أقدم أو أقل تكلفة.
- القارئ المكتفي بالنماذج القائمة على SDXL. إذا كانت مجموعة الإعدادات المسبقة الحالية (الاستخدام العام، الواقعي، الأنمي) تغطي بالفعل حالة الاستخدام لديك، فإن استقرار Fooocus وبساطتها يفوقان افتقارها لدعم المعماريات الأحدث.
- القارئ الذي يريد أن يعمل ترجيح الطلبات النصية بأسلوب Civitai بلا عناء. تستخدم Fooocus صياغة إعادة ترجيح الطلبات النصية الخاصة بـ AUTOMATIC1111، لذا تتصرف الطلبات المنسوخة مباشرة من Civitai كما هو متوقع دون الحاجة لإعادة تنسيقها.
لمن لا تناسب Fooocus
- القارئ الراغب في FLUX أو SD 3.5 أو أي معمارية نماذج ما بعد 2024. يُصرّح ملف README الخاص بـ Fooocus بأنه لا توجد حاليًا خطط لدعم معماريات أحدث — على القراء الراغبين في أحدث النماذج استخدام ComfyUI أو SwarmUI أو WebUI Forge بدلًا من ذلك.
- المستخدم المتقدم الراغب في تحكم دقيق في كل خطوة من خط أنابيب (pipeline) التوليد. تقوم فلسفة تصميم Fooocus بأكملها على إخفاء المعاملات؛ على من يريد فحص أو إعادة توصيل كل مرحلة من مراحل خط أنابيب الانتشار استخدام الرسم البياني العقدي في ComfyUI بدلًا من ذلك.
- القارئ المعتمد على المشروع الأصلي للحصول على إصلاحات سريعة للأخطاء أو ميزات جديدة. المستودع الأصلي في وضع إصلاح الأخطاء فقط صراحةً، دون خارطة طريق مُلتزَم بها — على من يحتاج إلى تطوير ميزات فعّال تقييم نسخة (fork) mashb1t/Fooocus التي يصونها المجتمع أو واجهة مختلفة تمامًا.
- فريق يحتاج إلى معالجة دفعية (batch) بمستوى إنتاجي أو سير عمل يعتمد على API بالدرجة الأولى. بُنيت Fooocus حول واجهة Gradio لمستخدم واحد، وليست خادم API — على من يبني خط أنابيب آليًا النظر إلى وضع API في ComfyUI أو InvokeAI بدلًا من ذلك.
- القارئ المحتاج إلى تكييف قوي للوضعية/العمق بأسلوب ControlNet. تستخدم Fooocus نظامها المبسّط الخاص "Image Prompt" بدلًا من إتاحة الاختيار الكامل لنماذج ControlNet؛ على من يحتاج إلى تحكم دقيق في الوضعية أو العمق استخدام AUTOMATIC1111 أو WebUI Forge أو ComfyUI مع نماذج ControlNet مخصصة.
الأسئلة الشائعة
هل Fooocus مجانية؟
نعم. Fooocus برمجية مجانية ومفتوحة المصدر مرخّصة بموجب GPL-3.0، دون مستوى مدفوع أو اشتراك أو منتج تجاري رسمي. نقاط التفتيش (checkpoints) الافتراضية لـ SDXL التي تُحمَّل (Juggernaut XL وRealisticStockPhoto وAnimaPencilXL) مجانية أيضًا، لكن لكل منها رخصتها الخاصة المنفصلة التي تحكم الاستخدام التجاري للصور المُولَّدة.
هل لا تزال Fooocus تُحدَّث؟
هي في حالة نشاط منخفض، وليست مهجورة. يُصرّح ملف README الخاص بالمشروع بأنه في وضع "Limited Long-Term Support (LTS) مع إصلاح الأخطاء فقط": كان آخر إصدار موسوم هو v2.5.5 بتاريخ 12 أغسطس 2024، ولا توجد خطط لدعم معماريات نماذج أحدث مثل FLUX. مستودع GitHub غير مؤرشف واستمر في استقبال التزامات (commits) حتى ديسمبر 2025، ويحتفظ المساهم mashb1t بنسخة (fork) محدَّثة بنشاط على github.com/mashb1t/Fooocus.
من طوّر Fooocus؟
طوّر Fooocus Lvmin Zhang، الذي ينشر باسم lllyasviel على GitHub. Zhang طالب دكتوراه في علوم الحاسوب في جامعة Stanford، ومعروف أيضًا بتطوير ControlNet، الذي فاز بحثه بجائزة Marr Prize (أعلى جائزة لأفضل بحث في مؤتمر ICCV 2023)، بالإضافة إلى WebUI Forge وPaintsUndo وIC-Light.
كم من VRAM تحتاج Fooocus؟
الحد الأدنى هو 4 GB من VRAM على بطاقة Nvidia من سلسلة RTX 2000 أو 3000 أو 4000، بالإضافة إلى 8 GB من ذاكرة النظام مع تفعيل الذاكرة التبادلية الافتراضية. تحتاج بطاقات Nvidia GTX 900/1000 الأقدم إلى نحو 8 GB من VRAM، وتحتاج بطاقات AMD إلى نحو 8 GB من VRAM عبر DirectML (على Windows، بيتا) أو ROCm (على Linux، بيتا)، ويمكن التشغيل بالمعالج فقط مع 32 GB من ذاكرة النظام، لكنه يعمل بشكل أبطأ بنحو 17 مرة من بطاقة Nvidia من سلسلة RTX 3000.
ما هو توسيع الطلبات النصية القائم على GPT-2 في Fooocus؟
هو محرك معالجة طلبات نصية (prompt) يعمل دون اتصال بالإنترنت، يُعرَض في الواجهة كأسلوب "Fooocus V2"، يوسّع تلقائيًا الطلبات القصيرة أو الغامضة بتفاصيل أسلوبية وتركيبية إضافية قبل التوليد — وهو مشابه من حيث المفهوم للمعالجة المسبقة الخفية للطلبات في Midjourney أو ميزة "Prompt Magic" في LeonardoAI. يعمل محليًا ولا يتطلب اتصالًا بالإنترنت.
هل Fooocus أفضل من AUTOMATIC1111 أو ComfyUI؟
يعتمد ذلك على هدفك. Fooocus أسهل للبدء بها لأنها تُخفي المعاملات التقنية خلف إعدادات مسبقة، على حساب التحكم الدقيق. تُظهر واجهة AUTOMATIC1111 (أو نسختها WebUI Forge) كل معامل مباشرةً، وتملك أكبر نظام إضافات (extensions) بين واجهات Stable Diffusion المحلية. تُقدّم ComfyUI تحكمًا كاملًا في خط الأنابيب عبر رسم بياني عقدي، وعادةً ما تكون الأولى في دعم إصدارات النماذج الجديدة. عادةً ما ينتقل القراء الذين يتجاوزون إمكانات إعدادات Fooocus المسبقة إلى أحد هذين الخيارين.
هل تدعم Fooocus نموذج FLUX أو Stable Diffusion 3.5؟
لا. تُبنى Fooocus بالكامل على معمارية Stable Diffusion XL، ويُصرّح ملف README الخاص بها بأنه لا توجد حاليًا خطط لإضافة دعم لمعماريات أحدث مثل FLUX. على القراء الراغبين في استخدام FLUX أو SD 3.5 ضمن إعداد محلي مماثل استخدام ComfyUI أو SwarmUI أو WebUI Forge بدلًا من ذلك.
من أين أحمّل Fooocus؟
المصدر الرسمي الوحيد هو مستودع GitHub الخاص بـ lllyasviel/Fooocus، حيث تُنشَر حزمة تثبيت بنقرة واحدة لنظام Windows في قسم Releases. يُحذّر ملف README الخاص بالمشروع صراحةً من أن نطاقات مثل fooocus.com وfooocus.net وfooocus.ai وfooocus.org وfooocus.pro وfooocus.one مواقع مزيّفة لا علاقة لها بالمشروع الحقيقي.
ما هو النموذج الافتراضي الذي تستخدمه Fooocus؟
تُحمّل Fooocus تلقائيًا نقطة تفتيش (checkpoint) افتراضية مختلفة لـ SDXL حسب الإعداد المسبق الذي تُشغّله: Juggernaut XL v8 (Rundiffusion) للإعداد General، وRealisticStockPhoto v2.0 لـ Realistic، وAnimaPencilXL v5.0 لـ Anime. جميعها نقاط تفتيش دُرِّبها المجتمع ومُستضافة بشكل مستقل عن Fooocus نفسها.
هل يمكنني استخدام الصور المُولَّدة بواسطة Fooocus تجاريًا؟
تُغطي رخصة GPL-3.0 الخاصة بـ Fooocus كود التطبيق، وليس الصور التي تُنتجها. يخضع الاستخدام التجاري للصورة المُولَّدة لرخصة نقطة التفتيش (checkpoint) المحددة المستخدمة في إنشائها — نقاط التفتيش الافتراضية (Juggernaut XL وRealisticStockPhoto وAnimaPencilXL) لكل منها رخصتها الخاصة المنفصلة، غالبًا ما تكون نسخة من رخصة CreativeML OpenRAIL-M، منشورة على صفحتها في Civitai أو Hugging Face. يُرجى مراجعة تلك الصفحة قبل الاستخدام التجاري.
الحكم النهائي
تستحق Fooocus سمعتها كأسهل طريقة لتشغيل Stable Diffusion محليًا — يُزيل تصميمها القائم على الإعدادات المسبقة وتوسيع الطلبات النصية فعليًا أكثر أجزاء منحنى التعلّم حدة، وهو ما يجعل AUTOMATIC1111 وComfyUI مخيفَين للمستخدم لأول مرة، وتفعل ذلك مع العمل بالكامل دون اتصال بالإنترنت على أجهزة متواضعة كبطاقة رسومية بذاكرة VRAM قدرها 4 GB. أما التحفظ الصريح فيتعلق بالصيانة: يضع ملف README الخاص بالمشروع الأصلي نفسه في وضع إصلاح الأخطاء فقط، دون إصدار موسوم منذ أغسطس 2024، ودون خطط لدعم FLUX أو معماريات أخرى ما بعد 2024، رغم أن المستودع يظل نشطًا وغير مؤرشف. سيجد القراء الراغبون في أبسط نقطة دخول ممكنة إلى توليد الصور المحلي القائم على SDXL، والذين لا يحتاجون إلى أحدث معماريات النماذج أو تحكم دقيق في خط الأنابيب، أن Fooocus تُقدّم بالضبط ما تَعِد به. أما من يبحث عن تحكم أكبر (ComfyUI، AUTOMATIC1111/WebUI Forge) أو نماذج أحدث ضمن إعداد محلي مماثل (ComfyUI، SwarmUI) فعليه النظر إلى ما هو أبعد من Fooocus صوب تلك الخيارات — ويُفضَّل بعد التحقق مباشرةً من github.com/lllyasviel/Fooocus من الحالة الراهنة للمشروع.
المصادر
- lllyasviel/Fooocus — مستودع GitHub وملف README — المصدر الأساسي للميزات، والتثبيت، وجدول الحد الأدنى لمتطلبات الأجهزة، والرخصة، وتصريح حالة الصيانة "Limited Long-Term Support".
- lllyasviel/Fooocus — Releases — سجل الإصدارات وتواريخها، بما في ذلك أحدث إصدار موسوم، v2.5.5 (12 أغسطس 2024).
- mashb1t/Fooocus — مستودع GitHub — نسخة (fork) يصونها المجتمع بنشاط أحدث في الالتزامات (commits) من المستودع الأصلي.
- lllyasviel/ControlNet — مستودع GitHub — مشروع سابق للمطوّر Lvmin Zhang، أُشير إليه كخلفية عن المطوّر.
- Lvmin Zhang — الصفحة الأكاديمية الشخصية — خلفية سيرة ذاتية وبحثية عن المطوّر.
- Scientific American — ملف تعريفي عن Lvmin Zhang — ملف تعريفي مستقل يغطي عمل Zhang في أدوات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك Fooocus وControlNet.
