引
许久没有更新公众号，来分享一个新作：
ControlNet for QR Code
什么效果？有什么用处？来看下面的例子。
这是一张平平无奇，看上去略有些错乱的 Stable Diffusion 生成的风格化图像：
但给它加上三个定位点后，这张图就变成一个可以扫描识别的二维码了：
很神奇吧！下面是这个项目的缘起、训练过程和更多生图结果……
缘起
大二的时候，我和同学做了一个参数化二维码生成器，qrbtf.com（如何制作一个漂亮的二维码），出于各种（摆烂）原因，至今没有继续更新。记得一次和创新工场的咏刚老师交流时，突然聊到，能不能在任何肉眼观察完全正常的图像中编码隐藏的信息。在那个 GAN 的年代，机器学习的生态远没有如今活跃，不说有 Gradio Web UI、Diffusers 这样好用的框架，但配环境就足够劝退我了，这个想法就此搁置。
直到 Stable Diffusion 横空出世、ControlNet 席卷各大行业，经历了很长一段时间的摸索，我才重新开了这个坑，能不能用扩散模型生成一个看上去很像一张图片的二维码？
训练
ControlNet 训练的数据结构十分简单，仅为一张输入图（conditioning image）、一张输出图（image）和一段标注（caption）。官方给出了非常多预训练模型，包括 1.0 版本中的 Depth、HED、OpenPose 和 1.1 中非常有创意的 Shuffle、Tile 和 Instruct Pix2Pix 等。
ControlNet 的训练对数据量和算力均有较高要求，论文中记录的训练数据量从 8 万到 300 万不等，训练时间可达 600 个 A100 GPU 小时。好在作者提供了基础的训练脚本，HuggingFace 也做了 Diffusers 实现。
在此前的 JAX Sprint 中，我们有幸使用 Google TPU v4，非常快地完成了 300 万张图的训练。可惜活动结束，我们回到了实验室的 A6000 / 4090，训练了一个 10 万张图的版本，且学习率非常大，只为尽早出现“突变拟合”（Sudden Convergence）。
推理
测试模型训练完毕后，我们尝试了多种 Checkpoint + LoRA + QR Code ControlNet 的组合。得到了下面各式各样的可识别二维码。
中国传统纹样
LoRA 训练流程：aigc.ioclab.com/sd-showcase/chinese-ornament
LoRA 模型下载：civitai.com/models/29858/chinese-traditional-pattern
浮世绘风格
LoRA 训练流程：aigc.ioclab.com/sd-showcase/fuyue
LoRA 模型下载：civitai.com/models/25222/ukiyo-e-fuyue-style-background-mix
二次元和插画风格
水墨风格（MoXin）
水彩风格
立体风格
抽象风格
PCB 风格
Bonus：Ps 重绘
后记
本科毕业之际，疫情退散，看到了生成式 AI 如此蓬勃发展，不禁感叹，真想重读一次本科。
这次的 QR Code ControlNet 离不开和 @陈柏宇(时辰) @王照涵 @陈智勇 几位同学的通力合作，一起在三天内完成了数据集准备、训练和推理测试，以及来自吕欣老师、孙国玉老师实验室的 GPU 资源支持。也要隆重感谢 Google、HuggingFace 此前慷慨提供的 TPU 服务器，属实是爽了一把。
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