README.md

metadata

title: QR Code Monster
emoji: 🧟
colorFrom: purple
colorTo: gray
sdk: gradio
sdk_version: 6.25.0
app_file: app.py
pinned: false
license: openrail++
short_description: Künstlerische, scanbare QR-Codes mit ControlNet

QR Code Monster Space

Erzeugt künstlerische, weiterhin scanbare QR-Codes mit monster-labs/control_v1p_sd15_qrcode_monster (v2) auf Basis von Stable Diffusion 1.5.

Space anlegen

1. Auf huggingface.co → New Space → SDK Gradio, Hardware ZeroGPU (gratis für Pro) oder T4 small (ca. 0,40 $/h).
2. app.py, requirements.txt und README.md ins Repo pushen:

git clone https://huggingface.co/spaces/DEIN_NAME/qr-code-monster
cd qr-code-monster
cp /pfad/zu/{app.py,requirements.txt,README.md} .
git add . && git commit -m "init" && git push

3. Der Build dauert einige Minuten; die Modelle (~4 GB) werden beim ersten Start geladen.

Anderes Basismodell

SD-1.5-Checkpoints lassen sich per Environment-Variable tauschen — in den Space-Settings unter Variables z. B.:

BASE_MODEL=SG161222/Realistic_Vision_V5.1_noVAE

Wichtig: Es muss ein SD 1.5-Modell sein, SDXL ist mit diesem ControlNet nicht kompatibel.

Parameter-Faustregeln

Ziel	Einstellung
Code scannt nicht	ControlNet-Stärke ↑ (1.5–2.0), Denoising ↓ (0.75–0.85)
Zu offensichtlich als QR	ControlNet-Stärke ↓ (1.0–1.2), Denoising ↑ (0.95–1.0)
Rettung eines Bildes	Ergebnis als Start-Bild hochladen, Stärke max, Denoising minimal, dann langsam erhöhen

Fehlerkorrektur H und kurze URLs (weniger Module) erhöhen die Scanbarkeit deutlich.

Lokal ausführen

pip install -r requirements.txt
python app.py

Braucht ca. 6 GB VRAM bei 768×768.