---
title: QR Code Monster
emoji: 🧟
colorFrom: purple
colorTo: gray
sdk: gradio
sdk_version: 4.44.0
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`](https://huggingface.co/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:

```bash
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

```bash
pip install -r requirements.txt
python app.py
```

Braucht ca. 6 GB VRAM bei 768×768.