Користувач Reddit з ніком nhciao опублікував серію художніх QR-кодів, створених з використанням моделі ШІ для синтезу зображень Stable Diffusion. Малюнки, виконані в стилі аніме та традиційного японського мистецтва, є реальними QR-кодами та можуть зчитуватися смартфоном.

Автор не розповів, як саме він використовує Stable Diffusion для створення зображень. Враховуючи назву спільноти, в якій був опублікований пост (“ControlNet for QR Code”), можна припустити навчання власних моделей ControlNet з використанням тонких налаштувань LoRA. Імовірно, наявні QR-коди були передані у генератор зображень Stable Diffusion, а ControlNet використовувався для збереження позиціювання даних QR-коду, ймовірно також застосовувалися письмові підказки.

Подібне використання Stable Diffusion можливе завдяки функції виправлення помилок, вбудованій у QR-коди. Вона дозволяє відновити частину даних QR-коду, якщо він пошкоджений чи прихований. У такий спосіб можна змінювати малюнок коду зі збереженням можливості його читання.

Всі коди у наведених прикладах вказують на URL qrbtf.com – генератора QR-кодів, що, ймовірно, належить nhciao. Технічно метод може працювати з будь-яким QR-кодом, хоча найбільш підходять ті з них, які несуть менше інформації. Створення художніх QR-кодів відкриває нові практичні можливості для творчості або маркетингу.

Stability AI запустила StableStudio — ШІ-програму для перетворення тексту в зображення з відкритим вихідним кодом

Джерело: Ars Technica