前段時(shí)間不是用stable diffusion畫二維碼很火嘛，我研究了一下，給大家分享一下使用體驗(yàn)與使用方法教程。

個(gè)人總結(jié)

我先說我自己基于嘗試的個(gè)人判斷，目前AI繪畫的二維碼就主打個(gè)未來可期，我在B站關(guān)注過一些以二維碼作為創(chuàng)作載體的UP，目前AI生成與人造的創(chuàng)意確實(shí)有著不小的差距，未來如果能夠抹平設(shè)計(jì)創(chuàng)意的差別，可能應(yīng)用場景會(huì)更大。

使用stable diffusion生成二維碼，其本質(zhì)就是把二維碼作為繪畫元素融合進(jìn)畫面。對二維碼的重新繪制會(huì)導(dǎo)致其碼點(diǎn)發(fā)生變化，從而整個(gè)二維碼的容錯(cuò)都會(huì)降低。

對于二維碼而言，最重要的使命就是傳播。傳播過程中，無論是圖床還是聊天工具都會(huì)壓圖，打印也會(huì)一定程度影響二維碼質(zhì)量，更何況還有掃描環(huán)境的過暗過亮，用戶的硬件問題。這一切都是對二維碼本身容錯(cuò)的考驗(yàn)。

為了解決容錯(cuò)低掃不了的問題，我還特意看了二維碼的原理邏輯，熬禿了頭終于還是想到了辦法。繪制方式和我優(yōu)化容錯(cuò)率的方法都放在下面教程里了。

具體應(yīng)用層就需要大家一起討論一下了，看看能不能找到更多使用場景。線下用的話，目前還是推薦直接找個(gè)漂亮的圖，把碼摳出來直接貼上去，簡單快捷，保證容錯(cuò)不出問題。

簡評

??經(jīng)過測試，美化后的二維碼可能可以規(guī)避視頻平臺(tái)對于二維碼本身的審查。
（個(gè)人賬號流量較低，需要更多數(shù)據(jù)作證）
??確實(shí)好看，很多創(chuàng)意可以直接融入二維碼本身，提高是掃碼的興趣。
?不再需要復(fù)雜的繪畫技巧，只要思路對，AI自己有辦法。
??二維碼重新生成之后，容錯(cuò)率極大降低，不好控制平衡，微信傳播幾輪就掃不出來了。
?雖說AI直接畫，但是創(chuàng)意定制需要很費(fèi)點(diǎn)兒心思，上手難度比較高。
?有些雞肋，AI時(shí)代之前就有人做這個(gè)事情，當(dāng)時(shí)就沒什么使用場景，現(xiàn)在恐怕依然是的，只是多了個(gè)不同的東西。

效果演示

詳細(xì)教程

https://vp54xnmcjq.feishu.cn/docx/MO6HdKMsvo28UAxadXhcQXSXnJu

文中隨便掃個(gè)二維碼就都是我的微信交流群，這次就不掛上了哈哈