[AI繪圖] 如何用AI生成風格獨特的QR Code - Stable Diffusion進階應用(一)

閱讀時間約 6 分鐘
Unique QR code that can be used
AI繪圖當道,如果最近有在關心AI繪圖的你可能會看到一篇在國外Reddit的文章裡面展示了非常驚人的QR Code,但是很不幸的是這篇文章的圖片是利用特別訓練的Controlnet model來生成QR Code的,原來的作者並沒有發布這個特別訓練過的controlnet model (很有可能不會發佈)。但是在各個網友積極嘗試之下,也終於有人找到了方法可以用一搬的controlnet得到可以運作的QR Code,也就是類似我標題這樣的一張圖片(大家不妨試試看我的圖片,這是跟我合作的醫師所以會連結到她的網站)。 用這樣的方法生成的圖片,雖然沒有原本文章發表的那種QR code令人驚艷(幾乎看不到方塊的元素),但是一樣可以讓人耳目一新,所以我這邊就以我嘗試過的方法分享給各位。
首先這邊聲明,這邊是進階的教學,如果看完這篇教學要很快上手,那麼
1.你至少要已經安裝好Stable Diffusion Automatic1111
2.你要了解ControlNet如何使用並且也已經稍微操作過
3.如果稍微了解怎麼PS圖片那麼會幫助你微調一些已經接近滿意的照片
4.要有實驗精神,因為每個不同風格的圖片需要很多參數微調跟測試
好的,那麼接下來我們就說明如何生成這樣的QR Code圖片,首先你需要生成一張普通的QR Code,我這邊利用的是這個網站,但是任何可以免費幫你生成QR code的網站都可以。進入網站以後如下圖,請在最上方的網址列輸入你希望連結到的網址,以我們的例子來說是連結到我們合作醫師的網站,Image Size的部分請儘量選擇最大的,Error Correction Level 請選擇High(這點非常重要,會關係我們的QR Code辨識率)
QR code generator website
產生出來的QR code請大家先下載下來,可以先存檔為qr.png。
接下來我們進到Automatic1111 的介面這邊,並且進入到img2img依照以下的順序進行
1. 選擇合適的Model,我這邊範例使用的是Dreamshaper
2. 輸入合適的prompt & negative prompt,以我這邊的範例而言,我的目的是將這位合作醫師的形象能夠放在QR Code之中,所以我利用已經訓練好的LORA model搭配prompt,來產生出這樣的圖片。我會建議在沒有 controlnet的狀態下就先測試一下產出圖片的狀況,才能大致掌握加上QRCode會長什麼樣子。
3. 將qr.png 上傳到img2img的 輸入圖檔區域
4. 然後將 qr.png也輸入到Controlnet的Input image如下圖
QR code controlnet
關鍵參數如下:
Denoise: 決定主體的呈現,太高或是太低都不行,建議0.7~0.85之間。
Contronet type: 固定選用tile-resample
Controlnet Weight: 數值越高,controlnet影響越大,也就是說QR Code的影響力越大。
Controlnet starting control step: controlnet開始作動的步驟,越早開始作動,就會讓QR code的影響力越早浮現。如果圖片裡面看不到你要表達的主題而是只有QR code,那麼這個數值就應該調高一點。數值為0~1,起始值可以設定0.2
Contronet ending control step: controlnet結束作動的步驟,越早讓controlnet 結束,就可以讓SD開始修復你的構圖,也就是你想要表達的主角比較不會變形。如果圖片裡面看不到你要表達的主題而是只有QR code,那麼這個數值就應該調低一點。數值為0~1,起始值可以設定0.9。
接下來就是調整參數的時間,我們調整參數的目標是
1. 你要表達的主體可以完整呈現。
2. QR code 看來是完整的,沒有被表達的主體吃掉
3. 整體看起來美感是OK的。
要怎麼調整參數? 我們只能利用Prompt Matrix 的方式來做測試。以我們的例子來說,如下方的測試,我們可以看到這一組的Prompt可能Denoise:0.75, weight 0.95會有比較平衡的結果。
Denoise vs controlnet weight
那麼接下來固定Denoise & Weight以後的參數,我們就可以測試另外兩個參數
controlnet start /end guidance. 可以一樣使用Prompt matrix來測試
Controlnet start/end
這邊要兼顧美型還有QR code也必須要能掃描得出來,以這邊來說,Start 0.17 End 0.9感覺是比較合理的設定。最後我們依此設定,可以產出很多張圖,從裡面挑選可以Work然後也看得出人物的。
以下是一張我們從這次範例中挑選出來可以Work的QR Code。的確沒有我標題的那一張好看,但是還是可以掃,這是因為這次我用比較小的批量下去跑。
A Working QR Code for human face
這是用另一個QR code產生的, 一樣可以用
另外這邊也要強調,我們用人臉來當例子,是因為人臉是最最困難的例子,要讓人臉結合QR code,不是看起來像怪物,就是QRcode無法掃,如果換成別的主題,因為可以承受的美感問題降低很多,也就不需要製造這麼多張圖片百中選一了。
A flower QR Code
Japanese girl and mountains
A cup of capuccino
今天這個方法就介紹到這邊,目前我也覺得這樣的方法算不上完美,如果有網友有發現更有效率的方法,歡迎分享給我知道。






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生成式AI工具越來越多,有很多跟生成式AI繪圖工具相關的產品不斷冒出,那麼再往進階一些方向去,大家會想到的應該就是海報跟商業攝影之類的,也確實有一些網站開始打著即刻靠著生成式AI產出專業等級的商業攝影,今天我們這邊就跟大家一起實測一下,這其中最有名氣的 Flair.ai 是否能夠替你產出專業的海報。
在我們的上一篇文章,我們把神經網路的架構用簡化再簡化的方式來說明,本篇文章我們會說明神經網路怎麼透過很多輸入資料來調整神經網路裡面的權重跟誤差值,藉由得到接近完美個權重跟誤差值,來做到學習的效果
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在我的上一篇文章中,我們提到了人工智慧 & 機器學習 & 深度學習跟神經網路的關係,我們也了解到了所謂的深度學習是一種基於神經網路上的機器學習方法。那麼神經網路到底是什麼呢? 我們上一篇文章裡面提到的神經網路的層Layer究竟是什麼呢? 到底為什麼神經網路需要這麼多的神經元(Neurons)跟層數呢
我們這個系列就是希望以非常科普的角度來解釋人工智慧。本篇要釐清人工智慧(AI: Artificial Intelligence),機器學習 Machine Learning, 深度學習Deep Learning,另外還有類神經網路,到底互相是什麼關係呢?
在這篇示範裡面,我將教你如何利用AI繪圖工具Stable Diffusion產生出自己的一整套塔羅牌排組,而且這整套牌組還是套用上自己Training的LORA的,也就是塔羅牌的主角都可以是你或是你身邊的人(或是你的偶像明星),一旦掌握訣竅,用這篇的方法一天以內就可以完成這個工作。
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