AI 生成可扫码图像 — 新 ControlNet 模型展示

{文章来源:Isle of Chaos公众号,文章摘要:作者介绍了他们团队的最新研究成果ControlNet for QR Code。该项目利用Stable Diffusion模型,通过添加初始关键点来生成可被扫描识别为二维码的图像。作者详细介绍了项目的缘起、训练过程和部分生成结果。他们希望通过新技术,实现在普通图像中隐藏信息的目的。}

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{文章总结: 第一,作者详述了ControlNet for QR Code项目的研究缘起。该项目受2012年作者的一个生成二维码项目启发,希望利用当前机器学习技术,在普通图像中隐藏信息。直到最近,作者利用Stable Diffusion和ControlNet技术实现了这个概念。 第二,作者介绍了项目的训练过程和所用数据集。作者利用10万张数据训练了ControlNet模型,并通过降低学习率加速训练。作者配合不同的Conditional输入,实现了光影控制、中国传统纹样风格等多种效果。 第三,作者展示了该项目生成的部分效果图。这些图像在外观上类似普通图片,但在指定的关键点处生成了二维码,在扫描后可以跳转到指定网址。这实现了在一般图像中隐藏信息并可以被提取的目的。 第四,作者感谢了谷歌、HuggingFace为项目提供的技术与算力支持。作者也感谢合作者在短期内完成数据集准备、训练和测试等工作。作者表示,重读一次本科可以目睹人工智能技术的飞速发展,这也激励了作者开启这个研究项目。 最后,作者表示后续会在公众号和官网上发布更详细的技术文档和模型下载等内容。作者欢迎更多研究者和开发者关注并学习这个项目。 } ====== {我的看法:作者在这篇文章中详细介绍了一个非常有创意的研究项目。我对这个项目以及作者团队的工作表示认可与赞赏。我的看法如下: 首先,这个项目的想法非常新颖创造性。利用现代机器学习技术在普通图像中隐藏信息,并使之可被读取,这一思路具有很大的应用前景和市场价值。作者抓住机遇,通过创新思维将想法转化为现实,实属难能可贵。 其次,作者团队在短期内完成训练、测试和效果图生成,这显示出他们的工作效率与技术实力。作者也感谢支持者为项目提供的数据集、算力与技术,这体现出作者的谦逊态度。这些素质都值得我们学习。 再次,作者在文章中详细阐述了项目的研究过程,这为读者提供了机会理解并学习这一创新成果。作者也表示会提供更详尽的技术文档,这有助于研究成果的推广与应用。作者的开放与分享精神值得我们借鉴。 最后,作者指出在本科阶段能见证机器学习和生成模型技术的飞速发展,这激励了他们开展这个项目。这表示作者对技术进步保持强烈的好奇心与学习精神。这些品质同样值得我们学习。 总体来说,我认为这是一篇介绍有意义创新研究项目的佳作。作者团队的工作精神、学习态度与成果分享精神都值得我们借鉴。技术创新需要这些素质加持与推动。我期待作者后续提供的技术文档,相信这一项目可以推动更广泛的应用与学习。这也是人工智能技术真正造福人类的一种方式。 }

原文：https://mp.weixin.qq.com/s/i4WR5ULH1ZZYl8Watf3EPw