SD web UI 全稱 Stable Diffusion web UI，是本次要搭配使用 ControlNet 的 AI 繪圖工具。看這篇文章前，請先看過我稍早寫的另一篇基礎教學，這是比較進階的教學，一樣是搭配預處理器 Tile Resample 跟 Tile 控制模型，不過這次會先生成以原始 QR Code 圖生圖（img2img）一張底圖再進行二次元動漫風格 QR Code 的生成，我先用 qrbtf.com 產生正中央空缺、整體圓潤、訊息點和定位點顯著的原始 QR Code，接著以該圖直接做一次圖生圖，只要保留定位點清楚就好，重繪幅度可以抓 0.5~0.75 之間，接著才是重頭戲，把這張重繪的圖放回圖生圖，搭配重繪幅度 0.75，在外加載入原始 QR Code 的 ControlNet，用預處理器 Tile Resample 跟 Tile 控制模型，控制權重設到 1.5，就能很高機率生成可以掃描的二次元動漫風格 QR Code！希望這個進階教學能幫助大家。
提詞：masterpiece, (best quality:1.3), Amazing, beautiful detailed eyes, 1girl, solo, finely detail, depth_of_field, extremely detailed CG unity 8k wallpaper, long hair, dress, bare shoulders, white dress, outdoors
參數：Steps: 50, Sampler: DPM++ 2M, CFG scale: 7, Size: 768x768, Model: breakdomain_M2150, Denoising strength: 0.75, ControlNet 0: "preprocessor: tile_resample, model: control_v11f1e_sd15_tile [a371b31b], weight: 1.5, starting/ending: (0, 1), resize mode: Crop and Resize, pixel perfect: True, control mode: ControlNet is more important, preprocessor params: (512, 1, 1)"
▲ 把稍早重繪的圖放回圖生圖，這張主要的目的是誘導 AI 把人物的頭部生成在正中央，另外也能強化 QR Code 的重點「定位點」，就是左上、右上、左下的三顆圓球。
▲ 圖生圖的重點參數是重繪幅度，這裡實驗 0.75 最佳，也能自行微幅調整以達到可能更好的效果。
▲ ControlNet 這邊要記得是載入原始的 QR Code，預處理器 Tile Resample 跟 Tile 控制模型，控制權重設到 1.5，這個參數同樣可以自行調整以達到可能更好的效果。
QR Code 成品展示
▼ 實際用手機掃描 QR Code 的螢幕錄影
這次生成的結果僅供參考，不同模型和生成環境可能會有不同的結果。就像其他類型的 AI 生成作品一樣，需要運氣好才能生成一個更好看的 QR Code。失敗率是有的，資訊點可能會被 AI 破壞，所以可以多生成幾張，或是運用局部重繪等技巧來完成。祝大家生成愉快！歡迎您到萌芽論壇分享您的作品、相關資訊。
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