使用Stable Diffusion生成艺术二维码

文章介绍了如何使用StableDiffusion和AUTOMATIC1111StableDiffusionGUI软件,结合ControlNet扩展程序,将二维码转化为艺术作品。通过调整参数和提示词,用户可以生成具有高容错率和独特设计的艺术二维码,尽管成功率约为四分之一,但这一过程展示了数字艺术和技术的创新结合。

在数字艺术的世界中,二维码已经从单纯的信息承载工具转变为可以展示艺术表达的媒介。这是通过使用Stable Diffusion的技术实现的,它可以将任何二维码转化为独特的艺术作品。接下来,我们将一步步教你如何使用Stable Diffusion生成艺术二维码。

需要的工具

你需要一款名为AUTOMATIC1111 Stable Diffusion GUI的软件,它可以在Google Colab、Windows或Mac上使用。你还需要安装一个名为ControlNet的扩展程序。

生成二维码

你首先需要一个二维码。为了提高成功的几率,你需要使用满足以下条件的二维码生成器:

  1. 使用高容错率设置(30%)。
  2. 二维码周围有白色边距(静音区)。
  3. 使用最基本的黑白方块填充。
  4. 避免使用在黑色元素之间引入细白线的生成器。

使用Stable Diffusion装饰二维码

使用Stable Diffusion装饰二维码的方法开始于使用"文生图"生成一个类似于二维码的图像。但这不足以生成有效的二维码。在取样步骤中,会开启ControlNet来将二维码印在图像上。在取样步骤接近结束时,会关闭ControlNet以提高图像的一致性。

以下是具体步骤:

  1. 在AUTOMATIC1111 WebUI中,导航到"文生图"页面。
  2. 选择一个检查点模型,我们将使用revAnimated。
  3. 输入一个提示和一个负面提示。这个提示对你的成功非常重要。一些提示会自然地融入你的二维码。

正面:

Full Photo shot of a lion, Yoji Shinkawa style, Jean-baptiste Mon

### 使用 Stable Diffusion 创建艺术二维码 #### 准备工作 为了创建艺术二维码,需准备如下工具和环境设置[^2]。确保安装并配置好 Python 环境以及 GPU 支持(如果可用),因为这能显著加速图像生成过程。 #### 安装依赖库 首先,需要安装 `diffusers` 和其他必要的 Python 库来支持 Stable Diffusion 的运行。可以通过 pip 来完成这些包的安装: ```bash pip install diffusers transformers accelerate safetensors torch torchvision torchaudio gradio ``` #### 获取预训练模型 接着下载或克隆一个适合用于控制网络 (ControlNet) 插件工作的预训练模型版本。通常可以从 Hugging Face Model Hub 找到合适的模型权重文件[^4]。 #### 构建基础 QRCode 图像 使用标准库如 qrcode 或 myqr 生成普通的黑白二维码作为输入模板。此步骤对于后续的艺术化处理至关重要,因为它提供了结构上的指导信息给神经网络理解哪些部分应该保持不变以便扫描设备读取成功[^3]。 ```python import qrcode def create_basic_qr(data="https://example.com", filename='basic_qr.png'): qr = qrcode.QRCode( version=1, error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L, box_size=10, border=4, ) qr.add_data(data) qr.make(fit=True) img = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white") img.save(filename) ``` #### 调整 ControlNet 参数 加载选定的 ControlNet 模型,并调整其超参数以适应具体的创意需求。比如调节 guidance scale 可影响最终输出风格的程度;而 conditioning image 则决定了原始图案如何被转换成新的视觉形式[^1]。 #### 运行生成流程 最后一步就是调用 API 接口执行实际创作任务了。这里给出一段简化版代码片段示意整个操作逻辑: ```python from diffusers import StableDiffusionControlnetPipeline, ControlNetModel import torch controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("lllyasviel/sd-controlnet-qrcode") pipe = StableDiffusionControlnetPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", controlnet=controlnet).to("cuda") prompt = "a beautiful painting style" image = pipe(prompt=prompt, image="./basic_qr.png").images[0] image.save('artistic_qr_output.png') ``` 上述脚本展示了怎样结合文字提示与初始二维码图形共同作用于生成管道内,从而得到既美观又不失功能性的艺术二维码成果物。
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