論文の概要: Text2QR: Harmonizing Aesthetic Customization and Scanning Robustness for
Text-Guided QR Code Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06452v2
- Date: Wed, 13 Mar 2024 03:14:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 10:59:16.047203
- Title: Text2QR: Harmonizing Aesthetic Customization and Scanning Robustness for
Text-Guided QR Code Generation
- Title（参考訳）: Text2QR:美的カスタマイズとロバストさの調和
テキストガイドQRコード生成
- Authors: Guangyang Wu, Xiaohong Liu, Jun Jia, Xuehao Cui, Guangtao Zhai
- Abstract要約: デジタル時代には、QRコードは仮想空間と物理領域を繋ぐリンチピンとして機能する。
一般的な方法は、カスタマイズとスキャナビリティのバランスをとるという、本質的な課題に対処します。
本稿では,安定拡散モデルを利用した先駆的アプローチであるText2QRを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.281805719692194
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In the digital era, QR codes serve as a linchpin connecting virtual and
physical realms. Their pervasive integration across various applications
highlights the demand for aesthetically pleasing codes without compromised
scannability. However, prevailing methods grapple with the intrinsic challenge
of balancing customization and scannability. Notably, stable-diffusion models
have ushered in an epoch of high-quality, customizable content generation. This
paper introduces Text2QR, a pioneering approach leveraging these advancements
to address a fundamental challenge: concurrently achieving user-defined
aesthetics and scanning robustness. To ensure stable generation of aesthetic QR
codes, we introduce the QR Aesthetic Blueprint (QAB) module, generating a
blueprint image exerting control over the entire generation process.
Subsequently, the Scannability Enhancing Latent Refinement (SELR) process
refines the output iteratively in the latent space, enhancing scanning
robustness. This approach harnesses the potent generation capabilities of
stable-diffusion models, navigating the trade-off between image aesthetics and
QR code scannability. Our experiments demonstrate the seamless fusion of visual
appeal with the practical utility of aesthetic QR codes, markedly outperforming
prior methods. Codes are available at \url{https://github.com/mulns/Text2QR}
- Abstract（参考訳）: デジタル時代には、QRコードは仮想空間と物理領域を繋ぐリンチピンとして機能する。
さまざまなアプリケーションにまたがる広範囲な統合は、スカンサビリティを損なうことなく、美的なコードに対する需要を浮き彫りにしている。
しかし、一般的な手法は、カスタマイズとスキャスタビリティのバランスをとるという本質的な課題に支障をきたす。
特に、安定拡散モデルは、高品質でカスタマイズ可能なコンテンツ生成のエポジックに定着している。
本稿では,ユーザ定義美学とスキャニングロバストネスの同時実現という,これらの進歩を活用する先駆的なアプローチであるText2QRを紹介する。
審美的QRコードの安定した生成を保証するため,QR Aesthetic Blueprint (QAB) モジュールを導入し,生成プロセス全体の制御を行うブループリント画像を生成する。
その後、Scanannability Enhancing Latent Refinement (SELR)プロセスは、潜在空間における出力を反復的に洗練し、走査堅牢性を高める。
このアプローチは、画像美学とQRコードスキャン可能性の間のトレードオフをナビゲートすることで、安定拡散モデルの強力な生成能力を活用する。
我々の実験は、視覚的魅力と美的QRコードの実用性とのシームレスな融合を実証し、従来の方法よりも顕著に優れていた。
コードは \url{https://github.com/mulns/Text2QR} で入手できる。
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