Stable Diffusion二維碼:如何輕松建立獨特且令人印象深刻的二維碼
二維碼主要用于在 2D 圖像中編排文本或 URL。您可用手機的相機應用程式來讀取其中的資訊和通路頁面。但是一般圖檔都是比較古闆，如果你做一些特色的二維碼，可以使用stable diffusion來生成。
人形機器人
戰争科幻二維碼
在這篇文章裡，我們将教您如何使用stable diffusion制作漂亮酷炫的圖檔二維碼。
使用 AUTOMATIC1111 Stable Diffusion GUI，您可以輕松地建立 QR 碼。您可以在 Google Colab、Windows或Mac上使用此 GUI。
您還需要安裝 ControlNet 擴充。請按照本教程進行安裝。
如果您使用我們的 Colab Notebook，隻需在啟動時選擇 ControlNet。
生成二維碼
您需要一個二維碼。為了提高成功率，請使用符合以下條件的二維碼：
使用高容錯設定（30%）。 QR 碼周圍有白色邊緣（安靜區域）。 使用最基本的方形填充和黑白圖案。 避免在黑色元素之間引入細白線的生成器。 我們将在本教程中使用這個 QR 碼生成器。 https://cli.im/
步驟 1：選擇文本類型并輸入 QR 碼文本。
stable diffusion二維碼
以下是對原始段落的修改,使用了比喻和排比等修辭手法,并添加了更多的細節來豐富文本内容:
在AUTOMATIC1111 WebUI中,Img2img頁面的導航如下:
- • 步驟1:選擇檢查點模型。我們将使用 xsarchitecturalv3com_v3.ckpt [7bf72c55d3]。
- • 步驟2:輸入提示和否定提示。
提示對于您的成功非常重要。有些提示會與您的二維碼自然融合。
我們将使用以下提示【科幻、戰争、燃燒、高樓大廈】:
science fiction,warfare,burning,tall building,
否定提示：
ugly, disfigured, low quality, blurry, nsfw
- • 步驟3:上傳二維碼至img2img畫布。
通過邏輯推導,我們得出結論:使用img2img生成類似于QR碼的圖像,不足以生成有效的二維碼。為了生成有效的二維碼,我們需要在采樣步驟期間打開ControlNet,将QR代碼印到圖像上。在采樣步驟接近結束時,ControlNet被關閉,以提高圖像的一緻性。
分步指南:
- 1. 在AUTOMATIC1111 WebUI中,導航到Img2img頁面。
- 2. 選擇檢查點模型。我們将使用xsarchitecturalv3com_v3.ckpt [7bf72c55d3]。
- 3. 輸入提示和否定提示。
- 4. 将二維碼上傳至img2img畫布。
- • 步驟4：設定參數
在第一步中，将圖像處理程式設定好。接着調整圖像的大小，確定滿足需求。采樣方式采用DPM++2M Karras，并設定采樣步數為50。圖檔的寬度為768，高度也保持不變。CFG規模設定為7，以提高處理速度。同時，去噪強度設定為0.75，以減少雜質的幹擾。
在第二步，将二維碼上傳到ControlNet的圖像畫布。這樣，就可以進行圖像處理和分析了。
- • 步驟5：輸入以下 ControlNet 設定。
啟用：是
控制類型: 平鋪
預處理器：tile_resample
型号：control_xxx_tile
控制重量：0.87
起始控制步長：0.23
結束控制步長：0.9 - • 步驟6：按“生成”按鈕。
- • 步驟7：按檢查
手機上的二維碼掃描結果并不總是準确的。為了提高成功率,可以嘗試生成更多的圖像并進行檢查。
注意事項
并非所有二維碼都使用相同的原理。有些二維碼可能無法正常工作，而且它們隻能在适當的距離内進行閱讀。
有些提示與二維碼更相輔相成。例如，前面提到生成帶有雪屋頂的房屋的提示與二維碼完美融合，因為它們具有相似的視覺元素。
不同型号和提示的參數可能會有所不同。您需要微調以下參數，以便将二維碼和提示更好地融合在一起。
去噪強度：減少初始構圖多關注二維碼。但也不能過度縮小，否則隻會看到二維碼。這個參數通常設定在0.7以上。
控制權重：減少以顯示更多提示。
啟動控制步驟：增加以顯示更多提示。
結束控制步驟：減少提前停止ControlNet，使二維碼和圖像能夠更自然地融合。