Студент придумал модель для Stable Diffusion, которая генерирует изображения с «зашитыми» в них QR-кодами Статьи редакции

Пока он только показывает результаты, а саму модель обещает выложить позже.

• О проекте рассказал в своём блоге выпускник Китайского университета связи под ником ciaochaos. По его словам, несколько лет назад он со своим одногруппником придумал генератор «красивых QR-кодов» — QRBFT.
• Проект в итоге «заглох», но ciaochaos решил попробовать возродить идею: только взять изображение, сгенерированное нейросетью, и наложить на него параметры для считывания QR-кода.

• Как пишет ciaochaos, идею «зашить» QR-код в красивую картинку он вынашивал давно, но раньше для этого не было подходящих инструментов. Они появились сейчас, когда стали популярны нейросети для генерации изображений.
• Чтобы создать модель генерации QR-кодов, он использовал Stable Diffusion. Он тренировал модель для расширения к нейросети — ControlNet. С этим ему помогали несколько студентов и преподаватели из университета.

• После обучения тестовой модели ciaochaos использовал разные комбинации chekpoint и LoRa (второстепенные модели для точной настройки параметров генерации), чтобы получить изображения с QR-кодами.
  

• Подробнее о процессе обучения ciaochaos рассказывает на своём сайте, там же он в ближайшее время обещает выложить больше информации о технических параметрах и саму модель для генерации QR-кодов.

#нейросети #qrкоды