Scannable QR Code - Leopard
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
Set Multi-controlnet number to 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
Stable diffusion settings 設定
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
First controlnet
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
2nd controlnet
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)
3rd Controlnet
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。
The great wave - ukiyo-e
An Owl
An Owl 2
