必装插件:
Adetailer插件:https://github.com/Bing-su/adetailer
QRcode toolkit插件:https://github.com/antfu/qrcode-toolkit
Contorlnet插件:https://github.com/lllyasviel/ControlNet
必装模型:
qrcode_monster模型https://huggingface.co/monster-labs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main
brigntness 模型:https://huggingface.co/ioclab/ioc-controlnet/tree/main/models
webui目录\extensions\sd-webui-controlnet\models
1.先将自己的二维码提取url信息
2.进入Stable Diffusion的QR Toolkit插件页面
Error Correction:二维码的细节,LMQH复杂度递增(识别率增高,融合率下降)
建议选择L或M
Mask Pattern:二维码形状,选择色块分布较为均匀的
建议选择1或6(不同网址二维码色块分布不同,具体根据自己情况)
Rotate:二维码旋转角度
建议选择180°
Pixel Style:二维码像素风格,选择较为圆滑的(生硬导致融合率下降)
建议选择第二个
Marker Pixel:位置探测图形分隔符,选择较为圆滑的
建议选择第二个
Marker Shape:二维码框风格,选择较为圆滑的
建议选择第二个或倒数第二个(最后一个长按无法识别)
Marker Inner:位置探测图形,选择较为圆滑的
建议选择第二个或第三个
Sub Markers:二维码子标记风格,选择对整体影响较小的
建议选择最后一个
Margin:边缘
建议调到1
Margin Noise:边缘噪点
建议不勾选
Safe Space:安全空间
建议选择Full
Render Type:二维码区域选择
选择All
Seed:种子
默认
Background:背景
默认
Colors:颜色
默认
Min Version:二维码最小细节 (细节高识别度高,融合率低)
建议选择1
Max Version:二维码最大细节
默认(应大于最小细节)
Pixel Size:分辨率
建议拉满
Effect:
建议选择None
Transfrom:空间旋转角度
建议XY保持默认或按需微调
Scale:边缘
建议1.05-1.06
3.点击Download并测试生成二维码在摄像头下与截图下长按是否都可识别
长按无法识别尝试调整二维码Marker Pixel
4.配置ControlNet
进入设置页面,找到ControlNet栏,将Multi-ControlNet:ControlNet unit number (requires restart)调制2或2以上
重启Stable Diffusion
进入文生图下拉找到ControlNet
ControlNet Unit 0和ControlNet Unit 1的图像都上传刚刚在QR Toolkit插件生成的二维码并勾选启用和Pixel Perfect
ControlNet Unit 0的模型选择control_v1p_sd15_qrcode_monster_v2
ControlNet Unit 1的模型选择control_v1p_sd15_brightness
Control Weight:控制权重
Starting Control Step:启动控制步数(从x%时开始渲染)
Ending Control Step:结束控制步数(从x%时结束渲染)
control_v1p_sd15_qrcode_monster_v2(功能:增加二维码与关键词融合度)
Control Weight过高导致图片更容易被识别,但会降低融合度
Control Weight建议设置1.1
Starting Control Step建议设置0
Ending Control Step建议设置1
其余保持默认即可
control_v1p_sd15_brightness(功能:调节明暗度)
Control Weight过高导致图片色彩与二维码过于相似,但会增加识别度
Control Weight建议设置0.3
Starting Control Step建议设置0.65
Ending Control Step建议设置0.8
其余保持默认即可
5.进行正常的tag生成图片操作
为了提高效率,可尝试提高生成批次和每批数量,关闭面部修复,拉低高度和宽度
找到合适的图片之后查看图片信息,找到种子号
6.正式生成艺术二维码
将种子号填入seed
拉高长度宽度
打开面部修复
找到ADetailer插件,勾选Enable ADetailer,选择face_yolov8n.pt模型其余保持默认
7.生成完成后
ARC官网-腾讯
https://arc.tencent.com/zh/ai-demos/imgRestore优化模型自行选择,优化后记得检查是否可扫描识别
Tips:
- 二维码无法被正常扫描拉高control_v1p_sd15_qrcode_monster_v2的Control Weight
- 二维码可被正常扫描但无法长按识别拉高control_v1p_sd15_brightness的Ending Control Step
- 如果可被直接扫描和长按识别也可尝试为了融合度降低一些识别度
- 可关闭随机种子,逐步调整参数至最均衡效果
- control_v1p_sd15_qrcode_monster_v2模型需要control_v1p_sd15_qrcode_monster_v2.yaml不要忘记下载并放到与模型同一目录下
- 如果Stable Diffusion没有面部修复可尝试回退版本或用局部重绘自行优化