呕心沥血整理AI美化二维码系列教程1

我们将研究几种利用 Stable Diffusion 天生二维码的方法。

利用带有二维码掌握的文生图模型利用图生图的分块（Tile）掌握模型利用带有二维码掌握的图生图模型方法 1 更易于掌握，颜色更鲜艳。
但并非所有提示都适用。
方法 2 许可更广泛的提示，但可能存在颜色问题。
方法 3 产生的图像质量介于方法 1 和方法 2 之间。
教程准备

由于之前推举的liblib平台暂不支持二维码天生的分外设定，咱们只能在本地安装StableDiffusion，推举利用【秋葉SD整合包】。
同时，要确保你的电脑有英伟达独立显卡，且至少4GB显存。

二维码天生推举【草料二维码天生器】，大略且完备免费

为了提高成功率，请利用符合以下标准的二维码：

利用高容错设置（30%）在二维码周围留有白色边距（静区）利用最基本的黑白方块添补图案避免利用会在玄色元素之间引入细白线的天生器方法一、利用带有二维码掌握的文生图模型安装模型

大模型该方法可以利用任何大模型，推举【anything-v5-PrtRE】和【适用于AI二维码的大模型_V69.4】

ControlNetControlNet模型必须利用【QRPattern_v2_9500】

文本到图像设置

大模型：【anything-v5-PrtRE】提示对付你的成功至关主要。
有些提示与你的二维码自然领悟。
你可以用这个做测试：

Art paintings, cute little dog, full-body close-up, bright colors, refreshing style.艺术画作，可爱的小狗，全身特写，通亮的色彩，清爽的画风

反向提示词：

Mutated hands and fingers,deformed,Bad anatomy,Disfigured,Poorly drawn face,Mutated,Extra limb,Ugly,ugly man,Poorly drawn hands,Missing limb,Floating limbs,Disconnected limbs,Malformed hands,Long neck,Long body,反向提示词随意马虎引起不适， 不放翻译了

Sampling Method: DPM++ 2M Karras 采样方法：DPM++ 2M KarrasSampling Step: 30 采样步数：30（20-40）过低图像不成形，过高二维码扫不出来，自己多次生产以得到最佳结果Hires Fix: On – Upscaler: Latent. Upscale by 2. Denoising strength: 0.7 高分辨率修复：开启 – 放大器：潜在空间。
放大倍数：2。
降噪强度：0.7Width: 512 宽度: 512Height: 512 高度: 512CFG Scale: 7 提示词勾引系数：7ControlNet设置

在 text2img 页面，展开 ControlNet 部分。
你该当会在 ControlNet Unit 0 > 单张图像下看到一个空缺的图像画布。

将二维码上传到图像画布。
Enable: Yes 启用：是 Pixel Perfect: Yes 完美像素模式：是

ControlNet Model: QRPattern_v2_9500 ControlNet 模型: QRPattern_v2_9500Control Weight: 1.1 (This needs to be adjusted for each prompt) 掌握权重：1.1（此值需根据不同提示词进行调度）

天生

你该当会得到类似这样的图片

康康大佬的作品，经由多次考试测验，微调提示词和设置，你也能得到这种级别的天生结果

软件获取方法