AI 教程：制作个性化二维码

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二维码已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，是否想过创建一个属于自己的个性化二维码呢？在这篇文章中，将向你展示如何使用 Stable Diffusion WebUI 来制作个性化二维码。

1、配置模型

在开始之前，我们需要下载和配置两个 ControlNet 模型：control_v1p_sd15_brightness 和 control_v1p_sd15_qrcode_monster。

• control_v1p_sd15_brightness 模型：该模型可以使用户给灰度图像上色或重新着色生成的图像。可以在 https://huggingface.co/ioclab/control_v1p_sd15_brightness 下载该模型。可以将文件命名为 control_v1p_sd15_brightness.safetensors。
• control_v1p_sd15_qrcode_monster 模型：该模型用于生成仍然可以扫描的创意二维码。可以在 https://huggingface.co/monster-labs/control_v1p_sd15_qrcode_monster 下载该模型。这里包括两个文件：control_v1p_sd15_qrcode_monster.safetensors 和 control_v1p_sd15_qrcode_monster.yaml。

将下载好的三个文件 control_v1p_sd15_brightness.safetensors 、control_v1p_sd15_qrcode_monster.safetensors、control_v1p_sd15_qrcode_monster.yaml 移动到目录stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models 下。

2、二维码原图制作

二维码最好通过链接文本来生成，因为目前网上各种二维码生成工具生成的二维码图片的点阵不具有连续性，如果直接拿这样的二维码图片来用于 AI 绘制，就必须在艺术性和可读性之间做取舍，要么扫不出来，要么不够好看。这里我们建议使用 Stable Diffusion WebUI 的 QR Toolkit 插件来制作二维码原图。

2.1、QR Toolkit 安装

在 Stable Diffusion WebUI 中安装 QR Toolkit 插件流程如图：

• 1）打开 Extensions 栏；
• 2）打开 Extensions 栏下的 Install from URL 栏；
• 3）在 URL for extension's git repository 下的输入框中输入 https://github.com/antfu/sd-webui-qrcode-toolkit；
• 4）点击 Install 按钮，等待安装成功；
• 5）重启 Stable Diffusion WebUI。

2.2、QR Toolkit 使用

QR Toolkit 的使用如下图所示：

这里面有很多参数可以控制生成二维码原图，其中需要注意的是：

• 1）Error Correction 容错率参数，设置越低越好；
• 2）Pixel Style 和 Marker 两个参数，样式都选择心形，这样可以最大化保证点阵的连贯性。

3、个性化二维码制作

制作完二维码原图，接下来我们就在它的基础上来生成个性化二维码。

由于制作个性化二维码依赖的模型都是 ControlNet 相关模型，所以文生图、图生图等多种方式均可以实现，我们以文生图来示例。整个流程如下图：

• 1）通过文生图配置区域填写提示词以及基本配置信息；
• 2）通过 ControlNet Unit0 输入准备好的原图二维码；
• 3）选中 Enable 和 Pixel Perfect 来开启 ControlNet 及完美像素匹配功能；
• 4）通过 Model 参数设置 control_v1p_sd15_qrcode_monster 模型；
• 5）通过 Control Weight、Starting Control Step、Ending Control Step 参数来配置模型权重以及开始结束控制步数，其中 Control Weight 大小决定扫描成功率，越大越好；
• 6）通过 ControlNet Unit1 输入准备好的原图二维码；
• 7）选中 Enable 和 Pixel Perfect 来开启 ControlNet 及完美像素匹配功能；
• 8）通过 Model 参数设置 control_v1p_sd15_brightness 模型；
• 9）设置 Control Weight、Starting Control Step、Ending Control Step 参数，Control Weight 这里设置为 0.3，Starting Control Step 和 Ending Control Step 设置为 0.7 和 1.0，这两个参数控制长按识别成功率，Starting Control Step 代表 70% 开始执行这个模型，100% 结束；
• 10）点击 Generate 开始生成任务。

生成效果图如下：

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