[AI繪圖]如何用AI生成風格獨特的QR Code 方法二- Stable Diffusion進階應用(二)

在我們上一篇文章中，提到了生成AI Art QR Code的方法。今天這一篇中我們要實戰另一種生成AI QR Code的方法。上一篇的方法需要由經由 X/Y/Z測試去獲得最佳的參數，且套用不同的Model/Lora都需要去找最佳的甜蜜點，這樣難免比較累一點，今天我會介紹一個方式，是相對比較穩定的做法。同樣的，這是一篇進階的教學，如果看完我這篇文章希望可以馬上應用的話 1. 你需要熟悉Stable Diffusion Automatic1111 的介面 2. 你需要熟悉Controlnet 的使用 3. 新的需求 - 你需要去下載一個特別的controlnet mode。 請到這個地方去下載這兩個safetensor檔案，然後放到"你的stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet\models" 底下，注意每個人安裝stable diffusion webui的位置不同，記得要放到正確的路徑下。這是為了要可以使用brightness這個controlnet。

完成以後請大家打開Automatic1111的stable diffusion 介面，然後進到txt2img的模式裡面，打入自己要使用的prompt, negative prompt，以我的標題範例來說，我打入的prompt是(masterpiece), (best quality), (highly detailed),a leopard with square spot, 4k, 8k, bokeh。我打的negative prompt為 ugly, disfigured, low quality, blurry

接下來是重點，為了要使用這個方法，必須要開啟三層的Controlnet，不知道如何開啟多重Controlnet 方法的人可以到automatic1111的settings裡面參考我下方的設定，將multi-control設定為3

重新啟動Automatic1111以後回到主要畫面應該會看到如下有三個Controlnet。我這邊用的主要設定如下，解析度是768x768, samplig method跟sampling steps 等設定如下

最重要的是Controlnet的設定，第一層Controlnet設定如下，設定用的圖片上傳自己的QRCode，注意controlnet preprocessor 這邊設定為"none"，你沒看錯，就是完全不要使用preprocessor。 第一層controlnet method: tile Control weight: 0.5 Starting control step: 0.35 Ending control step: 0.6

第二層Controlnet設定如下，設定用的圖片上傳自己的QRCode，注意controlnet preprocessor 這邊設定為"none"。 第二層controlnet method: brightness Control weight : 0.35 Starting control step: 0.35 Ending control step: 0.6

第三層Controlnet設定如下，設定用的圖片上傳自己的QRCode，注意controlnet preprocessor 這邊設定為"none"。 第三層controlnet method: depth Control weight : 1 Starting control step: 0 Ending control step: 0.2 (這個數值設定很小 影響力就很強大了)

經過多次實測，這樣產生出來的QRCode不但可以保有美感，而產生出來真正可以掃描的QR Code機率也不低，我個人實測大概3到4張裡面會有一張可以穩定的掃出來，當然會跟你設定的prompt / model 各自有所不同，建議大家可以測試看看。如果有發現掃出來的機率太低的話，那麼建議把1st/2nd controlnet 的control weight稍微增加，然後再重新產圖試試看。

以下就是我用這個新的方式產生出來的一些圖片。