如何使用Stable Diffusion製作創意二維碼

使用Stable Diffusion 製作創意二維碼，主要藉助ControlNet 插件，它可以將二維碼的結構融入到生成的圖像中，使其既能被掃描識別，又具有藝術美感。

以下是詳細步驟和注意事項：

準備工作

1. 安裝Stable Diffusion WebUI (AUTOMATIC1111)：這是使用Stable Diffusion 的常用介面，提供了豐富的功能和擴充支援。

2. 安裝ControlNet 擴充功能：在WebUI 的“擴充功能”標籤中，選擇“從URL 安裝”，貼上ControlNet 的GitHub 倉庫位址（通常是https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet ），然後點擊“安裝」。安裝完成後，重新啟動WebUI。

3. 下載ControlNet 模型： ControlNet 需要搭配特定的模型使用。你需要下載與二維碼相關的模型，例如「control_v11f1p_sd15_qrcode.pth」或類似的。將下載的模型檔案放入stable-diffusion-webui/models/ControlNet資料夾中。

4. 安裝QR Toolkit (可選但推薦)： QR Toolkit 是一個方便產生和處理二維碼的工具，可以幫助你產生高品質的二維碼圖片。你可以在WebUI 的「擴充功能」標籤中搜尋並安裝它。

製作步驟

1. 產生二維碼：

• 使用QR Toolkit (建議)：開啟QR Toolkit 選項卡，輸入你想要編碼的資訊（例如網址、文字等），調整二維碼的參數（例如糾錯等級、尺寸等），然後下載產生的二維碼圖片。

• 使用其他二維碼產生器：你也可以使用線上二維碼產生器或本機軟體產生二維碼圖片。確保產生的二維碼清晰且對比度高。

2. 在Stable Diffusion WebUI 中設定：

• 採樣方法(Sampling method)： Euler a, DPM++ 2M Karras, DPM++ SDE Karras 等都是不錯的選擇。

• 採樣步數(Sampling steps)： 20-30 步通常足夠。

• CFG Scale： 7-12，較高的值會使影像更貼近提示詞，但也可能導致失真。

• 去噪強度(Denoising strength)：這是控制二維碼與影像融合程度的關鍵參數。較高的值（例如0.7-0.9）會使二維碼更明顯，但可能導致影像細節遺失。較低的值（例如0.4-0.6）會使二維碼更能融入影像，但可能會影響掃描辨識率。你需要根據具體情況進行調整。

• 預處理器(Preprocessor)：一般選擇「None」 即可，ControlNet 模型會自動處理二維碼影像。

• 「A futuristic cityscape with skyscrapers forming a QR code, neon lights, cyberpunk style」 (未來主義城市景觀，摩天大樓構成二維碼，霓虹燈，賽博龐克風格)

• 「A QR code made of blooming flowers in a vibrant garden, photorealistic」 (由盛開的花朵組成的二維碼，在充滿活力的花園中，照片寫實)

• 「A QR code integrated into a painting of a starry night, Van Gogh style」 (融入星夜畫作中的二維碼，梵谷風格)

• 上傳二維碼：在「ControlNet」標籤中，將你產生的二維碼圖片上傳到「Control Image」區域。

• 選擇ControlNet 模型：在「Control Type」下拉式選單中選擇「QR Code」。

• 寫提示詞(Prompt)：這是產生創意二維碼的關鍵。你需要描述你希望二維碼融入的場景或風格。例如：

• 負面提示(Negative Prompt)：同樣重要，用於排除不желаемых 的元素。例如： blurry, distorted, artifacts, text, numbers, bad quality (模糊，扭曲，偽影，文字，數字，品質差)

• 調整參數：

3. 生成圖像：點擊“生成”按鈕開始生成。

重要提示和技巧

• 二維碼的清晰度：原始二維碼的清晰度直接影響最終效果和掃描辨識率。使用高解析度的二維碼圖片。

• 提示詞的精確性：詳細、具體的提示詞可以更好地引導影像生成，使二維碼更好地融入場景。

• 去噪強度的調整：這是最重要的參數之一，需要在視覺效果和掃描辨識率之間找到平衡。多嘗試不同的數值，找到最佳效果。

• 多次生成和微調：由於AI 生成的隨機性，可能需要多次生成才能得到滿意的結果。可調整提示詞、參數或種子值微調。

• 掃描測試：產生後請務必使用手機或其他掃描裝置測試二維碼的辨識率。如果無法掃描，需要調整參數或重新產生。

• 使用不同的ControlNet 模型：除了專門的QR Code 模型，你也可以嘗試其他模型，例如Canny 或Depth，可能會產生意想不到的效果。但需根據模型特性調整參數。

• 後製：可使用影像編輯軟體對產生的影像進行後製，例如調整色彩、對比、銳利化等，以進一步提高影像品質。

透過以上步驟和技巧，你就可以使用Stable Diffusion 和ControlNet 製作出美觀又能正常掃描的創意二維碼。記住，練習和嘗試是關鍵，不斷探索新的提示詞和參數，你就能創造出令人驚豔的作品。