{"id":272,"date":"2026-06-22T20:59:50","date_gmt":"2026-06-22T23:59:50","guid":{"rendered":"https:\/\/plugged.ninja\/ai\/tutoriais\/tutorial-fooocus-instalacao-uso-passo-a-passo-gerar-imagens-ia-2026\/"},"modified":"2026-06-22T21:40:34","modified_gmt":"2026-06-23T00:40:34","slug":"tutorial-fooocus-instalacao-uso-passo-a-passo-gerar-imagens-ia-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/plugged.ninja\/ai\/tutoriais\/tutorial-fooocus-instalacao-uso-passo-a-passo-gerar-imagens-ia-2026\/","title":{"rendered":"Tutorial Fooocus completo: instalar, usar inpaint, outpaint, upscale e face swap passo a passo"},"content":{"rendered":"

Resumo:<\/strong> Este \u00e9 um tutorial completo do Fooocus<\/a>, o app de gera\u00e7\u00e3o de imagens por IA criado por lllyasviel<\/em> (autor do ControlNet). Em vez de listar bot\u00f5es, aqui cada conceito \u00e9 explicado do zero: o que \u00e9 Stable Diffusion XL, como o prompt vira pixel, o que significa inpaint, outpaint, upscale, variations, image prompt e face swap \u2014 quando usar cada um e por que funcionam. Tudo offline, gratuito, no seu computador. Tempo previsto: 60 a 90 minutos do download \u00e0 primeira imagem refinada.<\/p>\n

Antes de come\u00e7ar: o que \u00e9 o Fooocus, na pr\u00e1tica<\/h2>\n

Geradores de imagem por IA dividem-se em dois mundos. De um lado, ferramentas como Midjourney e Adobe Firefly: simples, mas pagas, online e com censura de servidor. De outro, ferramentas como ComfyUI e WebUI: poderosas, mas com curva de aprendizado de pesquisador. O Fooocus mora no meio. Ele usa Stable Diffusion XL (SDXL) por baixo, mas esconde todos os par\u00e2metros t\u00e9cnicos atr\u00e1s de uma interface limpa, parecida com a do Midjourney. Voc\u00ea escreve um prompt, clica em Generate<\/em>, recebe uma imagem em alta qualidade. Quando quiser mais controle, basta marcar o checkbox Advanced<\/em>.<\/p>\n

Por baixo do cap\u00f4, o Fooocus aplica automaticamente uma s\u00e9rie de “truques” que normalmente exigiriam horas de configura\u00e7\u00e3o: expans\u00e3o de prompt via GPT-2 local (estilo “Fooocus V2”), negative ADM guidance, self-attention guidance ajustado, sampler DPM++ 2M com scheduler Karras, e CFG corrigido por TSNR. O resultado \u00e9 que prompts curtos como “house in garden” produzem imagens bonitas, sem que voc\u00ea precise saber o que cada uma dessas siglas significa.<\/p>\n

Como Stable Diffusion XL funciona (em 90 segundos)<\/h2>\n

Entender o b\u00e1sico do modelo evita 90% das frustra\u00e7\u00f5es com Fooocus. O SDXL \u00e9 um “modelo de difus\u00e3o”. Imagine come\u00e7ar com uma imagem 100% de ru\u00eddo (chuvisco de TV) e, em N passos (tipicamente 30), o modelo vai “removendo” ru\u00eddo de forma controlada at\u00e9 restar a imagem que o seu prompt descreveu. O n\u00famero de passos \u00e9 o steps<\/strong>. A intensidade com que o modelo “obedece” ao prompt \u00e9 o CFG Scale<\/strong> (3 a 7 costuma ser ideal no SDXL). O algoritmo que decide como remover o ru\u00eddo \u00e9 o sampler<\/strong> (o Fooocus usa DPM++ 2M Karras por padr\u00e3o). E o ponto de partida do ru\u00eddo \u00e9 definido pelo seed<\/strong> \u2014 se voc\u00ea fixar o seed, a mesma imagem se repete; se trocar, muda tudo.<\/p>\n

Importante: o SDXL foi treinado em algumas resolu\u00e7\u00f5es fixas. Por isso, no Fooocus, em vez de digitar largura e altura, voc\u00ea escolhe um Aspect Ratio<\/em> da lista \u2014 1024\u00d71024, 1216\u00d7832, 832\u00d71216, 1344\u00d7768, 768\u00d71344, entre outras. Sair dessas propor\u00e7\u00f5es degrada a qualidade.<\/p>\n

Requisitos m\u00ednimos por hardware<\/h2>\n

O Fooocus precisa de GPU Nvidia a partir de 4 GB de VRAM<\/strong> e 8 GB de RAM<\/strong>, com swap do sistema habilitada. Roda em AMD com penalidade (3\u00d7 mais lento via DirectML no Windows; 1,5\u00d7 via ROCm no Linux). Roda em Mac M1\/M2 com penalidade pesada (9\u00d7 mais lento). Roda em CPU em \u00faltimo caso (17\u00d7 mais lento, ~30 minutos por imagem). Para uso confort\u00e1vel, uma RTX 3060 6 GB ou superior j\u00e1 entrega cerca de 1,35 segundo por itera\u00e7\u00e3o. Tenha pelo menos 40 GB livres em disco \u2014 os modelos pesam 6 a 8 GB cada, e o cache cresce r\u00e1pido.<\/p>\n

Passo 1: Download e instala\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

Windows (o caminho de menor fric\u00e7\u00e3o)<\/h3>\n
    \n
  1. Abra github.com\/lllyasviel\/Fooocus<\/code> e baixe Fooocus_win64_2-5-0.7z<\/code>. Cuidado com golpes:<\/strong> existem sites falsos como fooocus.com<\/em>, fooocus.ai<\/em> e fooocus.net<\/em>. O \u00fanico canal oficial \u00e9 o reposit\u00f3rio do GitHub.<\/li>\n
  2. Descompacte com 7-Zip em uma pasta com bastante espa\u00e7o (ex.: D:Fooocus<\/code>). N\u00e3o use caminhos com espa\u00e7os, acentos ou caracteres especiais.<\/li>\n
  3. Entre na pasta e execute run.bat<\/code>. N\u00e3o precisa instalar Python \u2014 o Fooocus traz uma vers\u00e3o embarcada.<\/li>\n<\/ol>\n

    Linux (Anaconda \u2014 recomendado)<\/h3>\n
    git clone https:\/\/github.com\/lllyasviel\/Fooocus.git\ncd Fooocus\nconda env create -f environment.yaml\nconda activate fooocus\npip install -r requirements_versions.txt\npython entry_with_update.py<\/pre>\n
    Para abrir a interface acess\u00edvel na rede local (\u00fatil para usar do celular ou de outro PC): adicione --listen --port 8888<\/code>. Para AMD no Linux, troque o PyTorch padr\u00e3o pelo ROCm: pip install torch torchvision torchaudio --index-url https:\/\/download.pytorch.org\/whl\/rocm5.6<\/code>.<\/p>\n
    Mac (Apple Silicon M1\/M2)<\/h3>\n
    Use Miniconda, PyTorch nightly com MPS (siga o guia oficial da Apple), clone o reposit\u00f3rio e rode python entry_with_update.py<\/code>. Se o carregamento de modelos travar, adicione --disable-offload-from-vram<\/code>. Espere paci\u00eancia: uma imagem que sai em 30 segundos em uma RTX 3060 leva 4 a 5 minutos em um M2.<\/p>\n
    Google Colab (sem GPU local)<\/h3>\n
    Abra o notebook oficial fooocus_colab.ipynb<\/code> no Colab, edite a \u00faltima c\u00e9lula para !python entry_with_update.py --share --always-high-vram<\/code> e rode. O --share<\/code> cria um link p\u00fablico .gradio.live<\/code> que dura enquanto a sess\u00e3o estiver viva. Funciona no tier gratuito (T4), com o refiner desativado para caber na VRAM.<\/p>\n
    Passo 2: Primeira execu\u00e7\u00e3o (o que est\u00e1 acontecendo)<\/h2>\n
    Quando voc\u00ea roda run.bat<\/code> pela primeira vez, o Fooocus baixa automaticamente o checkpoint padr\u00e3o \u2014 o juggernautXL v8 Rundiffusion<\/strong> (~6,6 GB), um SDXL refinado para qualidade fotogr\u00e1fica geral. Os arquivos v\u00e3o para Fooocusmodelscheckpoints<\/code>. O navegador abre em http:\/\/127.0.0.1:7865<\/code>. Se quiser pular para outro fluxo de uso, dois launchers alternativos baixam outros modelos:<\/p>\n
      \n
    • run_realistic.bat<\/code> \u2014 baixa realisticStockPhoto v20<\/strong>, ideal para retratos, produto e fotografia editorial.<\/li>\n
    • run_anime.bat<\/code> \u2014 baixa animaPencilXL v500<\/strong>, ideal para ilustra\u00e7\u00e3o estilizada, mang\u00e1 e personagens.<\/li>\n<\/ul>\n
      Voc\u00ea pode alternar entre presets dentro da interface depois, mas a primeira inicializa\u00e7\u00e3o sempre baixa o modelo correspondente \u2014 ent\u00e3o escolha conforme o uso principal.<\/p>\n
      Passo 3: Anatomia de um bom prompt<\/h2>\n
      O SDXL foi treinado em ingl\u00eas com legendas descritivas de fotos e arte. Por isso, prompts em ingl\u00eas entregam resultado bem melhor que em portugu\u00eas. A receita que funciona consiste em quatro blocos colados na mesma frase, na ordem: tipo de imagem + sujeito + cen\u00e1rio\/ilumina\u00e7\u00e3o + termos t\u00e9cnicos de c\u00e2mera\/qualidade<\/strong>.<\/p>\n
      Exemplo, comentado:<\/p>\n
      professional portrait of a smiling woman in her 30s,    \u2190 sujeito\nsitting at a sunlit coffee shop, warm window light,     \u2190 cen\u00e1rio + ilumina\u00e7\u00e3o\nCanon 5D Mark IV, 85mm lens, f\/1.8, shallow depth of    \u2190 c\u00e2mera\/lente\/abertura\nfield, bokeh background, photorealistic, ultra detailed \u2190 qualidade<\/pre>\n
      Vocabul\u00e1rio fotogr\u00e1fico ajuda muito: golden hour<\/em>, Rembrandt lighting<\/em>, softbox<\/em>, cinematic<\/em>, bokeh<\/em>, shallow depth of field<\/em>. Para evitar resultados ruins, use o Negative Prompt<\/strong> (em Advanced > Setting<\/em>) com algo curto: cartoon, illustration, anime, painting, 3D render, extra fingers, deformed, low quality<\/code>. Diferente do SD 1.5, o SDXL n\u00e3o precisa de negative prompts longos.<\/p>\n
      Para refor\u00e7ar uma palavra, use peso: (red dress:1.3)<\/code> d\u00e1 30% mais \u00eanfase. Para reduzir, [blue sky:0.8]<\/code>. Esses valores s\u00e3o opcionais.<\/p>\n
      Passo 4: O painel Advanced explicado<\/h2>\n
      Marque Advanced<\/strong> (canto inferior direito). Aparecem tr\u00eas abas que valem entender:<\/p>\n
      Aba Setting<\/h3>\n
        \n
      • Performance:<\/strong> Speed (30 steps), Quality (60 steps), Extreme Speed (8 steps via LCM), Lightning (4 steps). Speed \u00e9 o equil\u00edbrio padr\u00e3o. Quality dobra o tempo, melhora detalhe. Lightning \u00e9 para iterar prompts rapidamente.<\/li>\n
      • Aspect Ratios:<\/strong> sempre escolha um da lista \u2014 n\u00e3o tente propor\u00e7\u00f5es customizadas, o SDXL distorce.<\/li>\n
      • Image Number:<\/strong> quantas imagens gera por clique. 4 \u00e9 um bom n\u00famero para “iterar visualmente”.<\/li>\n
      • Image Seed:<\/strong> deixe em “Random” enquanto explora; quando achar uma composi\u00e7\u00e3o boa, anote o seed e fixe para refinar com pequenas mudan\u00e7as no prompt.<\/li>\n
      • Image Sharpness:<\/strong> entre 0 e 30. Padr\u00e3o 2. Acima de 5, a pele e a textura ficam sint\u00e9ticas. Reduza para 1 ou 0 se quiser pele mais natural em retratos.<\/li>\n
      • Guidance Scale (CFG):<\/strong> 3 a 7 funciona. Acima de 8, a imagem fica “saturada” e o modelo super-obedece de forma feia. Para produto e composi\u00e7\u00e3o limpa, 6 a 8 funciona. Para retrato natural, 3 a 5.<\/li>\n<\/ul>\n
        Aba Style<\/h3>\n
        S\u00e3o dezenas de “estilos” pr\u00e9-definidos que o Fooocus injeta na frente e atr\u00e1s do seu prompt. Use 2 ou 3 combinados. Combina\u00e7\u00f5es que funcionam muito bem:<\/p>\n