【Fooocus 深度学习】SDXL，AIGC生图，源码解读

本文介绍: 用用户输入的prompt来替换风格字符串可能存在的{prompt}，然后使用splitlines()方法，得到字符串的list返回（使用splitlines()或许有深层次考虑，但我没发现）。prompt和negative_prompt都可以通过apply_wildcards函数来实现通配符替换，apply_wildcards会从txt中随机找一个出来。每个key中是一个2个元素的元组，即是 prompt和negative_prompt。

文章目录

使用通配符增加prompt多样性
Fooocus的风格实现

使用通配符增加prompt多样性

prompt和negative_prompt都可以通过apply_wildcards函数来实现通配符替换，apply_wildcards会从txt中随机找一个出来。

prompt='sunshine, river, trees, __artist__'
task_prompt = apply_wildcards(prompt, task_rng)
task_negative_prompt = apply_wildcards(negative_prompt, task_rng)

在这里插入图片描述

def apply_wildcards(wildcard_text, rng, directory=wildcards_path):
    for _ in range(wildcards_max_bfs_depth):
        placeholders = re.findall(r'__([w-]+)__', wildcard_text)
        if len(placeholders) == 0:
            return wildcard_text

        print(f'[Wildcards] processing: {wildcard_text}')
        for placeholder in placeholders:
            try:
                words = open(os.path.join(directory, f'{placeholder}.txt'), encoding='utf-8').read().splitlines()
                words = [x for x in words if x != '']
                assert len(words) > 0
                wildcard_text = wildcard_text.replace(f'__{placeholder}__', rng.choice(words), 1)
            except:
                print(f'[Wildcards] Warning: {placeholder}.txt missing or empty. '
                      f'Using "{placeholder}" as a normal word.')
                wildcard_text = wildcard_text.replace(f'__{placeholder}__', placeholder)
            print(f'[Wildcards] {wildcard_text}')

    print(f'[Wildcards] BFS stack overflow. Current text: {wildcard_text}')
    return wildcard_text

Fooocus的风格实现

Fooocus可选多种风格，都是以更改prompt和negative_prompt来实现。

风格s传入apply_style函数中，得到prompt和negative_prompt：

注意：空列表+空列表仍旧是一个空列表，非空列表加空列表等于没加空列表。

positive_basic_workloads = []
negative_basic_workloads = []
style_selections = ['Fooocus Enhance', 'Fooocus Sharp']
task_prompt='sunshine, river, trees,'
for s in style_selections:
   p, n = apply_style(s, positive=task_prompt) # 得到prompt和negative_prompt
   positive_basic_workloads = positive_basic_workloads + p 
   negative_basic_workloads = negative_basic_workloads + n

apply_style函数则为：

def apply_style(style, positive):
    p, n = styles[style]
    return p.replace('{prompt}', positive).splitlines(), n.splitlines()

styles是一个全局字典，目前有213个key，则是有213种风格。每个key中是一个2个元素的元组，即是 prompt和negative_prompt
在这里插入图片描述
p.replace(‘{prompt}’, positive).splitlines()
用用户输入的prompt来替换风格字符串可能存在的{prompt}，然后使用splitlines()方法，得到字符串的list返回（使用splitlines()或许有深层次考虑，但我没发现）。