Stable Diffusion借助ControlNet 生成艺术二维码教程

　　在数字化时代，二维码已成为商业和社交交流的重要工具。然而，近年来，一种全新的二维码形式——艺术化的二维码，正逐渐崭露头角。艺术化的二维码不仅具备传统二维码的功能，还融入了独特的艺术元素。艺术化二维码能够将品牌标识、图像或其他识别元素与二维码相融合，从而提升品牌的识别度和形象，加强品牌与用户之间的连接。通过图像元素的丰富性，可以传递更多的信息，如产品介绍、活动详情、网址链接等。用户可以通过扫描二维码获取更丰富的内容和互动体验。

　　在本文中，我们将分享生成艺术二维码的最佳实践。我们将以QRCode作为ControlNet的输入，将QRCode数据点融入到艺术图像中，同时仍然可以被QRCode阅读器扫描。借助这项技术，您可以将任何二维码转化为独特的艺术作品，以一种全新的方式来表达和传递信息。

　　优化二维码

　　二维码是一种借助特定几何图形分配，在二维空间上分布的、黑白相间的、记录数据符号信息的图形。二维码有多种不同的编码方式，我们此处采用通用度最高也是最基础的编码方式：QR Code。

　　在生成艺术二维码时，输入的二维码是至关重要的。我们主要关心以下两个特点：

1. 二维码中包含的信息量

　　无论二维码采用何种编码方式，承载的字符信息越多，二维码在视觉上呈现的黑白结构就越复杂。复杂的结构很容易导致我们在生成艺术创意时，受到二维码本身信息的制约。因此，首先要精简二维码中包含的字符长度。

　　对于大多数应用场景，二维码通常包含一个网页链接。为了提升二维码的美观性，我们需要对网页链接进行缩短。市面上有很多链接缩短工具可供选择。但需要注意，在中国大陆境内请选择有域名备案的缩链平台，以避免被微信、浏览器等拦截。

2. 二维码的呈现形式

　　随着技术的发展，二维码不再仅限于黑白方块状的图案样式，定位点和码元也支持多样化的呈现方式。在实际操作中，我们可以尝试多种不同的码点形式，以使生成的图像效果符合预期。

　　制作基础二维码

　　了解上述要点后，我们将开始使用二维码制作工具，生成一个输入给Stable Diffusion的基础二维码。互联网上有多种网页二维码生成工具可供选择，同时为了方便您使用，我们在Blog专用的AMI中已经预装了QRCode生成插件，只要从正确的版本中启用AMI，都可以直接在WebUI上找到Anthony’s QR Toolkit。接下来，我们将演示如何使用https://cli.im/来生成二维码。

　　完成二维码制作后，您可以下载到本地，或直接将二维码发送至ControlNet以进行下一步操作。

　　确定艺术风格

　　使用Stable Diffusion进行艺术创作的核心是选择合适的模型和提示词。在创作艺术二维码之前，建议先不使用ControlNet，先进行一次普通的图片生成，以测试生成效果。

　　对于二维码中有山川、蓝天、白云等自然景观的需求，我们可以使用以下参数来测试提示词和模型的生成效果：

　　生成参数：

　　Prompt: mountain, green grassland, sky, cloud, bird, blue sky, no human, day, wide shot, flying, border, outdoors, white bird, scenery

　　Negative prompt: easynegative

　　Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 4078355702, Face restoration: CodeFormer, Size: 512×512, Model hash: 876b4c7ba5, Model: cetusMix_Whalefall2, Clip skip: 2, Version: v1.3.2

　　在ControlNet中导入二维码

　　确认好图片风格后，我们将未经处理的二维码上传至ControlNet。请注意以下几个选项的配置：

　　“启用” 按钮：勾选以确保ControlNet在图片生成过程中生效。

　　模型选框：请选择 “control_v1p_sd15_qrcode_monster” 来加强二维码的控制力度。

　　控制权重：对于qrcode_monster模型，我们建议设置在1.1-1.6之间。

　　引导介入/终止时机：介入时机建议在0-0.1之间，终止时机建议为1。

　　在文生成图配置中，建议调整两组数值：

　　迭代步数：建议在30-50之间，因为默认值20可能不足以生成高质量的二维码图片。

　　宽度/高度：建议直接从ControlNet发送二维码原图的宽高比至上方。

　　参数全部配置完成后，点击生成即可，生成出一个效果不错的图片，使用手机扫码测试也能通过。

　　如果生成的二维码不能达到期望，可以微调以下几个参数，并增加生成的总批次数，不断尝试以逼近最终期望的效果：

　　提示词

　　采样方法

　　ControlNet控制权重

　　ControlNet引导介入/终止时机

　　必要时可以使用脚本中的X/Y/Z Plot，来对比不同参数下生成二维码的效果。