AI绘画 – 二维码美化

前期准备

二维码生成:

二维码解码:

模型:

Tile的control_v11f1e_sd15_tile模型:(该模型有checkpoint模型,可以尝试什么效果)

qrcode_monster:

Brightness Control:

原理

在二维码中有3个码眼与定位点,在可以识别到码眼与定位点时,基本上就可以提取到二维码的信息。

大致流程图:

图片[1]-AI绘画 – 二维码美化-简枫博客

生成二维码

在二维码生成工具中,有一项参数为容错率,L(7%)、M(15%)、Q(25%)、H(30%),

容错率越高,则生成的二维码越复杂,但是会提高美化后的识别成功率

但是图形越复杂,美化时可能效果没那么好,所以容错率需要按实际需求调整,建议参数首先调整为 Q 进行美化

码眼与定位点样式修改:自行测试

边距:二维码四周留白的区域

噪声:二维码留白的区域添加噪点

边距与噪声按实际选择,区别在于二维码是全图,还是只是在图片中的某一处地方

开始美化

将二维码放入 ControlNet ,使用 qrcode_montser 模型处理,权重需要稍高些,比如 1.3

生成完成后,有概率生成为一张可以直接识别的图片,但是几率较小,需要对图片进行下一步处理

将图片送至图生图,依旧使用 qrcode_montser 模型处理,将权重调高,

但是权重越高,二维码的特征就越明显

默认图生图中,重绘强度较高,可能会对图片做很大的修改,如果想整体保持不变,则需要再添加 ControlNet 中的 Tile 模型进行控制。

优化

在识别率不够的情况下,除了增加 qrcode_montser 模型的权重,还可以使用PS对图片进行处理。

PS给图片加高斯模糊

在识别效果不理想或识别不出来时,可以给图片增加高斯模糊,建议参数为 2 及更低。

如果二维码只在图片的某个区域,则可以单独为二维码区域增加高斯模糊,实现部分清晰,部分清楚小果 如:

图片[2]-AI绘画 – 二维码美化-简枫博客

原理:

在对模糊的二维码进行扫描时,会对二维码进行一个算法补全,从而达到识别成功

brightness模型优化

PS处理过后的图片,有很明显的缺点,就是图片必定会模糊,或者局部模糊。

这时候使用 brightness 模型进行进一步优化

依旧是图生图模式,

第一个 ControlNet 保持不变

第二个 ControlNet 模型不变,图片为刚刚处理过的图片

第三个 ControlNet 使用 brightness 模型,由于该模型会对图片影响较大,建议权重降低,以及参与时间缩短(引导开始与终止时机,建议 80-90之间)

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THE END
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