Fooocus 및 Stable Diffusion XL을 활용하여 오프라인 시각적 제작을 수행하는 Openclaw Skills용 종합 로컬 이미지 생성 도구입니다.
설치 및 다운로드
1. ClawHub CLI
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install fooocus-image-gen
2. 수동 설치
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
3. 프롬프트 설치
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 fooocus-image-gen 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
다운로드를 원하시나요?
ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.
Fooocus 이미지 생성 스킬란 무엇인가요?
Fooocus 이미지 생성 스킬은 강력한 오픈 소스 Fooocus 소프트웨어를 AI 에이전트 환경에 직접 통합합니다. 클라우드 기반 API와 관련된 개인 정보 보호 문제나 비용 없이 Stable Diffusion XL (SDXL)을 사용하여 로컬에서 고품질 이미지를 생성해야 하는 사용자를 위해 설계되었습니다. 이 스킬은 Openclaw Skills 사용자를 위해 전문적이고 개발자 친화적인 워크플로우를 유지하면서 텍스트-이미지 생성, 이미지 변형 및 얼굴 교체와 같은 복잡한 작업에 최적화된 인터페이스를 제공합니다.
Fooocus를 활용함으로써 이 스킬은 SDXL의 본질적인 복잡성을 사용자 친화적인 로직 뒤에 숨기면서 inpainting 및 outpainting과 같은 고급 기능을 노출합니다. 오프라인 환경이나 로컬 모델 및 LoRAs를 통해 높은 키워드 밀도와 특정 예술적 제어가 필요한 프로젝트에 특히 유용합니다.
Fooocus 이미지 생성 스킬 활용 사례
- 로컬 SDXL 모델을 사용하여 고충실도 캐릭터 초상화 및 풍경 생성.
- 스타일 전송, 업스케일링 또는 예술적 변형을 통해 기존 이미지 변환.
- 수동 inpainting을 사용하여 이미지의 특정 영역 편집 또는 outpainting을 통해 캔버스 경계 확장.
- 특수 시작 프리셋을 사용하여 일관된 2D 애니메이션 또는 실사 콘텐츠 생성.
- 기존 이미지에서 프롬프트 및 메타데이터를 추출하여 특정 예술적 스타일 학습 및 복제.
Fooocus 이미지 생성 스킬 작동 원리
- 이 스킬은 Python 3.10+, CUDA 가용성 및 로컬 Fooocus 설치를 확인하기 위해 환경 체크를 수행하여 초기화됩니다.
- 2D 스타일의 경우 run_anime.bat 또는 사진의 경우 run_realistic.bat와 같은 컨텍스트별 스크립트를 사용하여 Fooocus 서비스를 트리거합니다.
- AI 에이전트는 Fooocus Gradio API 또는 Web UI와 인터페이스하여 프롬프트, 부정 프롬프트 및 스타일 선택을 입력합니다.
- 이미지-투-이미지 작업의 경우, 이 스킬은 참조 이미지 업로드와 PyraCanny 또는 CPDS와 같은 가중치 설정을 용이하게 합니다.
- 생성 중에 스킬은 WebSockets를 통해 실시간 진행 상황을 모니터링하고 최종 이미지가 렌더링될 때까지 업데이트를 제공합니다.
- 생성된 자산과 관련 메타데이터는 쉽게 검색할 수 있도록 구조화된 로컬 디렉토리에 저장됩니다.
Fooocus 이미지 생성 스킬 설정 가이드
Prerequisites
최소 4GB VRAM이 장착된 NVIDIA GPU와 10GB의 여유 디스크 공간이 있는지 확인하세요.
Installation Steps
# 1. Verify your system environment
python "${SKILL_ROOT}/scripts/check_env.py"
# 2. Install Fooocus and download base models
python "${SKILL_ROOT}/scripts/install_fooocus.py" --path ~/Fooocus --download-models
# 3. Start the service (Manual first-time recommended)
cd ~/Fooocus
python entry_with_update.py
Openclaw Skills를 통해 요청을 보내기 전에 로컬 URL (http://127.0.0.1:7865)이 활성화될 때까지 기다리세요.
Fooocus 이미지 생성 스킬 데이터 스키마 및 분류 체계
이 스킬은 Fooocus 루트 내의 여러 주요 디렉토리에서 데이터를 관리합니다.
| Component | Path | Description |
|---|---|---|
| Outputs | outputs/YYYY-MM-DD/ |
생성된 PNG/WebP 이미지 및 로그가 포함된 일일 폴더. |
| Checkpoints | models/checkpoints/ |
기본 SDXL 모델 (.safetensors) 저장소. |
| LoRAs | models/loras/ |
미세 조정된 스타일 또는 캐릭터 모델용 디렉토리. |
| Inpaint | models/inpaint/ |
로컬 이미지 편집 및 복구를 위한 특수 모델. |
| Metadata | Embedded in PNG | 복제를 위한 프롬프트, 시드, 스타일 및 성능 설정 포함. |
Fooocus 이미지 생성 스킬 고급 기능
- 멀티 스타일 블렌딩: 200개 이상의 내장 스타일(예: SAI Anime + MRE Anime)을 결합하여 독특한 예술적 결과 달성.
- 고급 제어 엔진: 스타일 마이그레이션 중 엣지 제어를 위해 PyraCanny를 사용하고 구조 보존을 위해 CPDS를 활용.
- 메타데이터 추출: Describe 기능을 사용하여 기존 이미지에서 프롬프트를 역공학.
- 개발자 디버그 모드: Openclaw Skills 내에서 파워 유저 최적화를 위해 Sampler 유형, Scheduler (Karras) 및 Guidance Scale과 같은 세밀한 매개변수에 액세스.
- 실시간 업스케일링: 최적화된 SDXL refiner 워크플로우를 사용한 고속 1.5배 및 2배 업스케일링.
SKILL.md
로드 중
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