为了让大家更直观的了解图生图功能，明白图生图功能到底是干嘛的，能做什么事情？今天我们继续介绍图生图的实用案例-精美二维码的制作。
对于新朋友，想详细了解Stable Diffusion 的话，请查看往期文章：
AI 绘画Stable Diffusion 研究（一）sd整合包v4.2 版本安装说明
AI 绘画Stable Diffusion 研究（二）sd模型ControlNet1.1 介绍与安装
AI 绘画Stable Diffusion 研究（三）sd模型种类介绍及安装使用详解
AI 绘画Stable Diffusion 研究（四）sd文生图功能详解（上）
AI 绘画Stable Diffusion 研究（五）sd文生图功能详解（下）
AI 绘画Stable Diffusion 研究（六）sd提示词插件
AI 绘画Stable Diffusion 研究（七） 一文读懂 Stable Diffusion 工作原理
AI 绘画Stable Diffusion 研究（八）sd采样方法详解
AI 绘画Stable Diffusion 研究（九）sd图生图功能详解-老照片高清修复放大
老规矩，这里还是以案例穿插知识点说明的方式进行讲解。
各位朋友，可以根据我的步骤一边进行实操，一边进行理论知识的学习，这样能提高学习效率。
精美二维码制作案例
最近发现有很多朋友把二维码艺术化变成一张非常好看的图片，看着效果不错，毕竟现在二维码的的应用太广了，而现在大多数二维码，都一堆的小黑点，毫无美感可言。
那么，这些二维码怎么制作呢？
那就是利用Stable Diffusion 图生图功能，配合ControlNet的Brightness模型，生成融合图片效果。
Brightness这个模型比较特殊，它不是官方的ControlNet的模型。
下面是详细的制作步骤。
如果你还没安装过ControlNet的Brightness模型，请前往下载安装，已安装过的朋友请忽略。
1、Brightness模型下载安装
（1）、Brightness模型下载
https://huggingface.co/ioclab/control_v1p_sd15_brightness/tree/main
如下图：
打开下载地址，点击下载 diffusion_pytorch_model.safetensors 文件即可。
如果上面的网站下载比较慢，也可以在这里免费下载control_v1p_sd15_brightness。
（2）、将下载后的模型文件重新命名为：control_v1p_sd15_brightness.safetensors
放到models\ControlNet目录下
\sd-webui-aki-v4.2\models\ControlNet\control_v1p_sd15_brightness.safetensors
如图：
2、准备好你的二维码
二维码要求中间最好没有图标，需要是一张纯二维码，否则会影响后面生成图像的质量。
如果没法获得纯二维码，那可以用 联图网、 草料二维码或者其他二维码之类的工具，生成纯二维码。
3、设置支持最少2个以上contrlnet窗口
在设置 -> controlnet中，设置不少于2个的contrlnet模型数量。
比如4个， 设置完成后，需要点击顶部“保存设置”按钮，然后再点击“重载前端”按钮，重新加载界面。
4、图生图参数设置
（1）、导入图片
（2）、反推提示词
图生图反推提示词功能介绍：
反推提示词是Stable diffusion图生图中的功能，图生图的基础逻辑是通过上传的图片，可使用反推提示词或自主输入提示词，基于选择的Stable diffusion模型进行生成相似风格的图片。
- CLIP 反推
CLIP反推提示词，是根据在图生图中上传的图片，使用自然语言描述展示。clip反推速度，相对较慢。
- DeepBooru反推
DeepBooru反推提示词，是根据在图生图中上传的图片，使用关键词的形式展示。DeepBooru反推速度更快，更专业。
因此，这里我们选择使用DeepBooru反推提示词。
然后再填写上固定反向提示词：
NSFW, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality,(monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, (ugly:1.331),duplicate:1.331), (morbid:1.21), (mutilated:1.21), (tranny:l.331), mutated hands, (poorly drawnands:1.5), blurry, (bad anatomy:1.21), (bad proportions:1.331), extra limbs, (disfigured:1.331),missing arms:1.331), (extra legs:1.331), (fused fingers:1.61051), (too many fingers:1.61051),unclear eyes:1.331), lowers, bad hands, missing fingers, extra digit,bad hands, missing fingers.((extra arms and legs)))
（3）、设置参数
- 设置缩放模式：仅调整大小
- 设置迭代步数：28
- 选择采样方法：dpm++ sde karras
- 勾选面部修复
- 设置重绘制尺寸：点击下三角，自动获取原图尺寸
- 重回幅度、提示词默认
如图：
5、ControlNet 插件设置
（1）、将准备好的二维码，导入到 ControlNet 图片区域
（2）、勾选启用 ，控制类型选择默认
（3）、设置第一个 ControlNet
- 预处理选择：inpaint_global_harmonious
- 模型选择：control_v1p_sd15_brightness
- 控制权重设置：0.3，其他保持默认
（4）、设置第二个controlnet
- 预处理选择：inpaint_global_harmonious
- 模型选择：control_v11file_sd15_title
- 控制权重设置：0.5，开始step设置0.35，end step设置0.75
ControlNet设置好之后，会发现后面显示2unit，并且下面两个ControlNet窗口都变成绿色，说明这两个ControlNet都启用了。
6、生成并调试参数
点击生成按钮查看效果。
当发现二维码的痕迹比较深，而图像的痕迹比较浅，则适度调低第一个controlnet的权重weight
建议调试范围在0.2-0.4之间（调试间隔为0.05）
当发现二维码和图像融合较好，但是扫描不出来二维码的信息时，可以适度调高第二个contrlnet的参数
建议调试范围在0.5以上（调试间隔为0.05）
7、最后二维码和图像基本融为一体，变成了艺术化的二维码
如图：
这个精美的二维码图片效果，各位可还满意？
好了，我们的第二个图生图的功能案例就到此结束。
