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大家好，這里是和你們一起探索 AI 繪畫的花生~

之前為大家出了一期制作風格化二維碼的教程，是用 Stable Diffusion WebUI 加上 controlnet 插件在黑白方塊中融入插畫。不過很快這種二維碼就發展出更神奇的樣式——黑白色塊完全融入到畫面中，第一眼根本看不出，但是依舊可以被手機掃描和識別。而達到這樣的效果只需要一個新的 controlnet 模型 QR code monster，今天展示一下具體的制作過程。

了解 Stable Diffusion WebUI 和 Controlnet 插件：

一、安裝 QR Toolkit 插件

QR Toolkit 網頁版： /uploads/pic/20230919/ppQR Toolkit 插件 git 網址： https://github.com/antfu/sd-webui-qrcode-toolkit

插件功能介紹：Refining AI Generated QR Code (antfu.me)

QR Toolkit 是一個 WebUI 插件，也有網頁版，功能非常全面，可以生成多種樣式的美化 QR 碼，它具體安裝步驟如下：

進入 WebUI 后打開「擴展」界面，點擊「從網址安裝」復制插件的 git 網址： /uploads/pic/20230919/sd-webui-qrcode-toolkit ，粘貼到“擴展的 git 倉庫網址”一欄。點擊安裝，等待安裝完成，然后重啟 WebUI。

二、生成二維碼

安裝完成后，點擊進入 QR Toolkit 界面，開始生成二維碼。二維碼的樣式和細節直接影響最終圖像的生成效果，設置正確的參數有助于生成更好用的二維碼。QR Toolkit 的操作步驟及相關參數介紹如下，你也可以直接使用圖中我的參數作為參考。設置完畢后，點擊「Download」將二維碼保存到本地。

填寫鏈接：將你想制作成二維碼的鏈接填入文本框，鏈接不要太長。太長的話建議使用工具轉換為短鏈接： 百度短網址 (dwz.cn)容錯率（Error Correction）：二維碼的抗損毀能力，可以讓二維碼在部分區域損毀的情況下，也可以被識別。數值越高，抗損毀能力越強，但也有更多的信息冗余。為了保證二維碼變成圖像后依舊被識別，這里建議選擇 Q 或 H 兩檔中的一個。Boost ECC：直接勾選遮罩圖案（Mask Pattern）：二維碼樣式，可以逐個對比查看，選擇黑白點分布比較均勻的樣式。 不要選擇一塊特別密集一塊特別稀疏的樣式，會導致生成的圖像構圖很奇怪。旋轉（Rotate）：對二維碼進行旋轉。可以將二維碼中 3 個非常顯眼的定位方塊旋轉調整到畫面下方，在生成圖想時更容易被隱藏起來。風格（style）：調整二維碼風格細節，點陣由方方正正變成更圓潤連貫的外形，建議選擇第二種風格。Markers/Sub Markers：調整點陣細節，還是以"黑白分布均勻"為基準進行微調。其中 Marker Inner 決定 3 個非常顯眼的定位方塊的外形，最好選擇第一種，保證生成的圖像在微信中能被直接識別Margin（白邊）：在二維碼邊緣添加噪點，讓二維碼的形式感弱化。推薦設置 3-5，太高在微信中會難以識別。Effect(特效)：有 Crystallize （晶格化）和 Liquidify（液化）兩種特效，可以修改黑白方塊之間的分明的界限，可以讓生成的圖像更自然，熟練后可以嘗試使用。三、安裝 After Detailer 插件

插件 git 網址： https://github.com/Bing-su/adetailer

這是一款非常強大的、專門針對人臉進行修復的插件，可以解決生成全身圖時人物面部扭曲/模糊的問題，安裝方式和前面一樣。

插件 After Detailer 界面

四、安裝 QR Code Monster 模型

模型下載地址： /uploads/pic/20230919/main （附件有打包資源）

QR Code Monster 是專門為生成藝術二維碼而訓練的一款 Controlnet 模型，下載完成后，將模型復制到 WebUI 根目錄的 Extensions → Controlnet → models 文件夾內，然后重啟 WebUI。

五、設置 WebUI 參數

上面的內容都準備好之后，就可以開始生成操作了，下面是我使用的參數，大家可以作為參考

大模型：SHMILY 古典炫彩_v1.0（大模型選一個自己常用的就行，建議優先用插畫風大模型，更方便和二維碼融合，等熟練之后再用寫實風格模型或者與 lora 模型結合使用）正面提示詞：(masterpiece, top quality, best quality, 1 girl, full body, flowers（畫面中有建筑、街道這些元素成功率會更高）負面提示詞：((nsfw)), (worst quality, low quality:2) , ng_deepnegative_v1_75t, EasyNegative, badhandv4 （文末可下載 embedding 模型打包資源）步數：50采樣器：DPM++ 2M SDE KarrasCFG scale: 7尺寸：512*512 px開啟高清修復（Hires.fix）：參數默認即可

然后啟用 After Detailer 插件，模型選擇 face_yolov8n.pt 或者 mediapipe_face_full，在「蒙版處理」中將第三項的數值設置為 -4。

六、設置 Controlnet 參數

啟用 Controlnet 插件，上傳我們準備好的二維碼，勾選完美像素模式，其他參數設置如下：

預處理器：無 / 模型：control_v1p_sd15_qrcode_monster控制權重：1.0 - 1.75（數值越高，二維碼的影響越強，識別成功率越高）引導接入時機：0 - 0.1引導終止時機：0.8-0.9控制模式：均衡縮放模式：縮放后填充空白

七、生成圖像

參數都設置好之后，就可以點擊「生成」按鈕進行抽卡了。圖像生成后，可以然后在手機上檢測二維碼能否被直接識別；如果不能，就靈活調整控制權重、引導接入/終止時機的 3 項數值，同一個數值可以多生成幾張，確定沒有可用圖像后，再調整參數。

（圖像生成后，原始圖像全尺寸較大，記得縮小至原來的一半或者三份之一，在手機上直接識別成功的概率會更高）

最后結果：

以上就是利用 Stable Diffusion WebUI 配合 Controlnet 新模型 QR Code Monster，制作無痕 AI 藝術二維碼的相關教程，喜歡本期推薦的話記得點贊收藏支持一波，之后會繼續為大家推薦更多實用的 AI 繪畫干貨內容。

文中提到的相關模型資源已經打包好，可以直接文末下載使用。