Tạo mã QR phong cách anime bằng Stable Diffusion

• Một người dùng Reddit tên nhciao đã sử dụng ControlNet + LoRA để tạo ra các mã QR phong cách anime thực sự hoạt động được
• Điều này khả thi nhờ chức năng Error Correction vốn có của mã QR
• Có thể ứng dụng theo nhiều phong cách khác nhau như hoa văn truyền thống Trung Quốc, ukiyo-e, hoạt hình 2D, tranh thủy mặc, màu nước, lập thể, trừu tượng, PCB, v.v.
• Có thể xem chi tiết trong bài viết gốc được viết bằng tiếng Trung

[yinn27]

Thật tuyệt vời, đúng là một ý tưởng hay…

[qkreoaksn]

Trời ơi.....

[popup]

Thử quét QR thì thấy vẫn nhận được. Thật kỳ diệu.

[kuroneko]

Về mặt lý thuyết thì tôi cũng hiểu là chuyện đó có thể, nhưng dù vậy tôi vẫn hoàn toàn không sao chấp nhận nổi việc thứ đó thật sự quét được. Thật sự quá kỳ diệu.

[xguru]

Bài viết blog bằng tiếng Trung: https://mp.weixin.qq.com/s/i4WR5ULH1ZZYl8Watf3EPw

[kuroneko]

Khi đưa bài gốc vào công cụ tóm tắt thì nó cho ra như sau.

• Bài viết này bàn về một mô hình ControlNet mới có thể tạo ảnh mã QR có thể quét được. ControlNet có thể mã hóa thông tin ẩn trong những hình ảnh trông bình thường với mắt người.
• Tác giả và các bạn cùng khóa trước đây đã tạo một trình tạo mã QR có tham số hóa, nhưng không tiếp tục cập nhật. Ý tưởng hiện tại được nảy ra sau khi Stable Diffusion ra mắt.
• Thử nghiệm ControlNet ban đầu là huấn luyện trên các hoa văn truyền thống Trung Quốc. Tác giả cho biết đã huấn luyện bằng tài liệu AIGC All in One và HuggingFace JAX/Diffusers.
• Để huấn luyện ControlNet cần một lượng lớn dữ liệu và sức mạnh tính toán. Nghiên cứu đã sử dụng tới 300.000 hình ảnh và 600 giờ GPU A100. Tác giả đã huấn luyện một phiên bản với 100.000 hình ảnh ở mức learning rate lớn.
• Sau khi huấn luyện, tác giả đã thử nhiều tổ hợp Checkpoint + LoRA + QR Code ControlNet để tạo ra các mã QR có thể quét được với nhiều phong cách khác nhau như hoa văn truyền thống Trung Quốc, ukiyo-e, 2D, mực, phối cảnh, trừu tượng và phong cách PCB.
• Các mã QR được tạo ra có phong cách như hoa văn truyền thống Trung Quốc, ukiyo-e, hoạt hình, minh họa, mực, màu nước, 3D và trừu tượng.
• Dự án này dựa vào sự hợp tác của một số bạn cùng khóa và tài nguyên GPU của phòng thí nghiệm. Máy chủ Google TPU cũng đã giúp tăng tốc độ huấn luyện.
• Tác giả dự định trong tương lai sẽ công bố mô hình và tài liệu kỹ thuật trên tài khoản chính thức WeChat và website.
• Bài viết cho biết các mô hình tạo sinh AI đang phát triển rất nhanh, đồng thời bày tỏ mong muốn được học đại học lại.
• Tác giả cảm ơn Google và HuggingFace vì đã cung cấp máy chủ TPU, nói rằng nhờ vậy anh ấy đã "có khoảng thời gian rất vui".

[lunamoth]

Bạn có thể cho mình biết bạn đã dùng dịch vụ nào cho công cụ tóm tắt không?

[kuroneko]

Tôi đang sử dụng Universal Summarizer của Kagi.

[lunamoth]

Cảm ơn bạn đã cho biết