Qrcode

🚀 Stable Diffusion 2.1用QRコード条件付きControlNetモデル

このプロジェクトは、Stable Diffusion v2.1用のQRコード条件付きControlNetのsafetensorsとdiffusersバージョンを提供します。QRコードを条件とした画像生成に特化したモデルで、様々なアプリケーションで利用できます。

🚀 クイックスタート

diffusersを使った使用方法

まずは必要なライブラリをインストールします。

pip -q install diffusers transformers accelerate torch xformers

次に、以下のPythonコードを実行して画像生成を行います。

import torch
from PIL import Image
from diffusers import StableDiffusionControlNetImg2ImgPipeline, ControlNetModel, DDIMScheduler
from diffusers.utils import load_image

controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("DionTimmer/controlnet_qrcode-control_v11p_sd21",
                                             torch_dtype=torch.float16)

pipe = StableDiffusionControlNetImg2ImgPipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-2-1",
    controlnet=controlnet,
    safety_checker=None,
    torch_dtype=torch.float16
)

pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
pipe.scheduler = DDIMScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
pipe.enable_model_cpu_offload()

def resize_for_condition_image(input_image: Image, resolution: int):
    input_image = input_image.convert("RGB")
    W, H = input_image.size
    k = float(resolution) / min(H, W)
    H *= k
    W *= k
    H = int(round(H / 64.0)) * 64
    W = int(round(W / 64.0)) * 64
    img = input_image.resize((W, H), resample=Image.LANCZOS)
    return img


# play with guidance_scale, controlnet_conditioning_scale and strength to make a valid QR Code Image

# qr code image
source_image = load_image("https://s3.amazonaws.com/moonup/production/uploads/6064e095abd8d3692e3e2ed6/A_RqHaAM6YHBodPLwqtjn.png")
# initial image, anything
init_image = load_image("https://s3.amazonaws.com/moonup/production/uploads/noauth/KfMBABpOwIuNolv1pe3qX.jpeg")
condition_image = resize_for_condition_image(source_image, 768)
init_image = resize_for_condition_image(init_image, 768)
generator = torch.manual_seed(123121231)
image = pipe(prompt="a bilboard in NYC with a qrcode",
             negative_prompt="ugly, disfigured, low quality, blurry, nsfw", 
             image=init_image,
             control_image=condition_image,
             width=768,
             height=768,
             guidance_scale=20,
             controlnet_conditioning_scale=1.5,
             generator=generator,
             strength=0.9, 
             num_inference_steps=150,
            )

image.images[0]

✨ 主な機能

• Stable Diffusion 2.1用のQRコード条件付きControlNetモデルを提供します。
• 画像生成時にQRコードの形状を条件として利用できます。
• 様々なパラメータを調整することで、QRコードの形状と出力画像のスタイルをバランスさせることができます。

📦 インストール

最も簡単な方法は、.safetensorsモデルとその.yaml設定ファイルを、他のControlNetモデルがインストールされているフォルダに配置することです。このフォルダはアプリケーションによって異なります。

auto1111で使用する場合は、webui/models/ControlNetフォルダに配置できます。ControlNetのWebUI拡張機能を使用してロードでき、この拡張機能はwebuiの拡張タブ（https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet）からインストールできます。ControlNetユニットを有効にし、入力画像をQRコードに設定してください。基本のStable Diffusionモデルに応じて、SD2.1または1.5バージョンのモデルを設定しないとエラーが発生します。前処理器は必要ありませんが、異なる結果を得るために反転前処理器を使用することもできます。生成には768の解像度が推奨されます。

🔧 技術詳細

モデルの性能と制限

これらのモデルはほとんどの場合で良好に機能しますが、100%正確ではありません。場合によっては、QRコードの形状が期待通りに再現されないことがあります。QRコードの形状を強調するには、ControlNetの重みを増やすことができます。ただし、これは出力のスタイルに悪影響を与える可能性があるため、注意が必要です。

スタイルと形状のバランスを取るには、個々の入力、目的の出力、および適切なプロンプトに基づいて、コントロール重みを微調整する必要があります。一部のプロンプトは、重みを大幅に増やさないと機能しません。これらの要素間の適切なバランスを見つけるプロセスは、一部がアートで、一部が科学です。最良の結果を得るには、768の解像度でアートワークを生成することをお勧めします。これにより、最終製品の詳細レベルが高まり、QRコードベースのアートワークの品質と有効性が向上します。

📄 ライセンス

このプロジェクトはOpenRAIL++ライセンスの下で提供されています。