基于扩散的美学二维码生成：通过扫描鲁棒感知引导
计算机视觉与模式识别
2024-03-26 v1
摘要
二维码在日常应用中普遍存在，但由于其传统的黑白设计而缺乏视觉吸引力。在保持可扫描性的同时融入美学是一个挑战。本文提出了一种新颖的基于扩散模型的美学二维码生成流水线，利用预训练的ControlNet和通过基于二维码机制定制的新型扫描鲁棒损失（SRL）的新型分类器引导（SRG）进行引导迭代细化，从而确保美学和可扫描性。为了在保持美学的同时进一步提高可扫描性，我们提出了一种具有扫描鲁棒感知引导（SRPG）的两阶段流水线。此外，我们还可以通过基于SRL且具有收敛性证明的扫描鲁棒投影梯度下降（SRPGD）后处理技术对生成的二维码进行后处理，进一步增强其可扫描性。通过大量的定量、定性和主观实验，结果表明所提出的方法能够生成多样化的美学二维码，且细节灵活。此外，我们的流水线在扫描成功率（SSR）上以86.67%（+40%）优于现有模型，同时具有相当的美学评分。结合SRPGD的流水线进一步达到了96.67%（+50%）。我们的代码将在https://github.com/jwliao1209/DiffQRCode提供。
引用
@article{arxiv.2403.15878,
title = {Diffusion-based Aesthetic QR Code Generation via Scanning-Robust Perceptual Guidance},
author = {Jia-Wei Liao and Winston Wang and Tzu-Sian Wang and Li-Xuan Peng and Cheng-Fu Chou and Jun-Cheng Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.15878},
year = {2024}
}