用 Stable Diffusion 和 ControlNet 兩款 AI 工具打造超美 QR Code - 蘋果仁

從年初到現在，AI 的發展持續日新月異，雖然熱度有一點點下降，但還是很多 AI 工具與創新一直推出。最近，中國有開發者利用 AI 工具創造出了一種獨特的 QR Code，這種 QR Code 不僅結合了藝術的風格，還可以真的被掃瞄出內容。

而且開發者還製作了超多組這樣的 QR Code，這裡我不是要教大家怎麼操作，單純分享他的創作過程和幾張他生成的超美 QR Code，如果有興趣看更多 QR Code 的話，可以搜尋他的文章去看看。

利用 Stable Diffusion + ControlNet 訓練製作 QR Code 圖片

這些超美的 QR Code 其實主要是希望可以把 QR Code 完美的隱藏在圖片裡面，希望不要那麼突兀。

而這些 QR Code 是利用 ControlNet 為主打造，ControlNet 可以生成具有特定條件的圖像，但是需要花費大量的時間和運算能力去訓練 AI 圖庫，訓練的資訊量從 8 萬到 300 萬不等。

而且訓練的時間也超長，要花上至少 600 個 A100 GPU 小時，但因為取得了開發腳本的關係，再加上 HuggingFace 也做了 Diffusers 實現，所以他自己在訓練時的過程變得相對容易。

在訓練的過程中，會需要一個輸入與輸出的參考，輸入的參考就是我們想要合成的圖片，輸出的參考就是一張 QR Code 的圖片，訓練的過程就是告訴他，最後的結果必須是要向 QR Code 那樣子。

然後上述的流程不斷反覆的訓練。也就是說，利用 ControlNet 可以生成符合特定條件圖片的特性，再搭配 Stable Diffusion 和以生成特定風格圖片的能力，就可以達到我們把 QR Code 和圖片融合在一起的要求。

下面我們就來看幾張他分享的超美 QR Code 吧

在他的個人部落格中其實還有更多類似的 QR Code 圖片，如果有興趣的話可以搜尋「AI 生成可掃碼圖像 — 新 ControlNet 模型展示」這篇文章。

整體來說，雖然還是看得到圖片上有三個 QR Code 的方框，但是在很多時候可以和圖片的背景融合在一起，例如下面這個圖就完美融合到房子的牆壁裡了。

所以如果可以把圖片變成像是下圖，QR Code 的突兀感就會比較低。

總結來說，這樣的作法對於 QR Code 來說真的算是一個蠻創新的呈現方式，雖然說如果以人工來做的話，當然可以特意為了迎合 QR Code 的格式，特地製作出可以把 QR Code 融合進去的圖像，但如果要利用 AI 做出來就真的不是那麼容易了，所以我個人是覺得這個真的是蠻厲害的應用。

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