在數字藝術的世界中，二維碼已經從單純的資訊承載工具轉變為可以展示藝術表達的媒介，這是通過使用Stable Diffusion的技術實作的，它可以將任何二維碼轉化為獨特的藝術作品，接下來，我們將一步步教你如何使用Stable Diffusion生成藝術二維碼，
需要的工具
你需要一款名為AUTOMATIC1111 Stable Diffusion GUI的軟體，它可以在Google Colab、Windows或Mac上使用，你還需要安裝一個名為ControlNet的擴展程式，
生成二維碼
你首先需要一個二維碼，為了提高成功的幾率，你需要使用滿足以下條件的二維碼生成器：
- 使用高容錯率設定（30%），
- 二維碼周圍有白色邊距（靜音區），
- 使用最基本的黑白方塊填充，
- 避免使用在黑色元素之間引入細白線的生成器，
使用Stable Diffusion裝飾二維碼
使用Stable Diffusion裝飾二維碼的方法開始于使用"文生圖"生成一個類似于二維碼的影像，但這不足以生成有效的二維碼，在取樣步驟中，會開啟ControlNet來將二維碼印在影像上，在取樣步驟接近結束時，會關閉ControlNet以提高影像的一致性，
以下是具體步驟：
- 在AUTOMATIC1111 WebUI中，導航到"文生圖"頁面，
- 選擇一個檢查點模型，我們將使用revAnimated，
- 輸入一個提示和一個負面提示，這個提示對你的成功非常重要，一些提示會自然地融入你的二維碼，
正面：
Full Photo shot of a lion, Yoji Shinkawa style, Jean-baptiste Monge, general plan, central composition, entirely on a sheet, Ink painting, expressive painting, watercolor, bold brushstrokes, Concept art, orange, (purple:1.2), gray and white, stylize, intricate detail, 8k, transparent background, (white background:1.4), 3D vector
負面：
Watermark, Text, censored, deformed, bad anatomy, disfigured
- 輸入以下影像到影像設定，
- 將二維碼上傳到ControlNet的影像畫布，
- 輸入以下ControlNet設定，
Control Weight（控制權重）：降低這個引數值，出圖結果更偏向提示詞
Starting Control Step：增加這個引數值，出圖結果更偏向提示詞
Ending Control Step：降低這個引數值，ControlNet會提前結束，如果您希望QR碼和影像更自然地融合，則可以將其減少，
這個程序可能需要一些嘗試，因為并不是每個影像都能生成一個功能性的二維碼，成功率大約是四分之一，你可能需要生成更多的影像并檢查哪些是可保留的，
結語
使用Stable Diffusion生成藝術二維碼是一個有趣且富有創意的程序，它將藝術與技術相結合，為我們提供了一種全新的方式來表達和傳遞資訊
最后跑出來的結果就是這樣的了！ 哈哈~
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