Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diffusion-based Aesthetic QR Code Generation via Scanning-Robust Perceptual Guidance

論文の概要: Diffusion-based Aesthetic QR Code Generation via Scanning-Robust Perceptual Guidance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15878v1
Date: Sat, 23 Mar 2024 16:08:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-26 20:42:03.561877
Title: Diffusion-based Aesthetic QR Code Generation via Scanning-Robust Perceptual Guidance
Title（参考訳）: 走査ロバスト知覚誘導による拡散型審美QRコード生成
Authors: Jia-Wei Liao, Winston Wang, Tzu-Sian Wang, Li-Xuan Peng, Cheng-Fu Chou, Jun-Cheng Chen,
Abstract要約: 日々のアプリケーションで広く使われているQRコードは、従来の白黒デザインのために視覚的な魅力を欠いている。本稿では,事前学習した制御ネットを利用して,拡散モデルに基づく新しい審美的QRコード生成パイプラインを提案する。定量的、質的、主観的な実験により、提案手法は様々な審美的なQRコードを詳細に生成できることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.905296922309157
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: QR codes, prevalent in daily applications, lack visual appeal due to their conventional black-and-white design. Integrating aesthetics while maintaining scannability poses a challenge. In this paper, we introduce a novel diffusion-model-based aesthetic QR code generation pipeline, utilizing pre-trained ControlNet and guided iterative refinement via a novel classifier guidance (SRG) based on the proposed Scanning-Robust Loss (SRL) tailored with QR code mechanisms, which ensures both aesthetics and scannability. To further improve the scannability while preserving aesthetics, we propose a two-stage pipeline with Scanning-Robust Perceptual Guidance (SRPG). Moreover, we can further enhance the scannability of the generated QR code by post-processing it through the proposed Scanning-Robust Projected Gradient Descent (SRPGD) post-processing technique based on SRL with proven convergence. With extensive quantitative, qualitative, and subjective experiments, the results demonstrate that the proposed approach can generate diverse aesthetic QR codes with flexibility in detail. In addition, our pipelines outperforming existing models in terms of Scanning Success Rate (SSR) 86.67% (+40%) with comparable aesthetic scores. The pipeline combined with SRPGD further achieves 96.67% (+50%). Our code will be available https://github.com/jwliao1209/DiffQRCode.
Abstract（参考訳）: 日々のアプリケーションで広く使われているQRコードは、従来の白黒デザインのために視覚的な魅力を欠いている。審美性を維持しながら審美性を統合することは、課題である。本稿では,QRコード機構を組み込んだScanning-Robust Loss (SRL) に基づく新しい分類器ガイダンス (SRG) を用いて,事前学習した制御ネットを活用する,新しい拡散モデルに基づくQRコード生成パイプラインを提案する。審美性を維持しながらスキャン性をさらに向上するため,SRPG(Scanning-Robust Perceptual Guidance)を用いた2段階パイプラインを提案する。さらに,SRLに基づくSRPGD(Scanning-Robust Projected Gradient Descent)後処理技術により,生成QRコードのスキャン性をさらに向上させることができる。定量的、質的、主観的な実験により、提案手法は様々な審美的なQRコードを詳細に生成できることを示した。さらに、SSR(Scanning Success Rate)の86.67%(+40%)と同等の美的スコアで既存のモデルを上回っています。 SRPGDと組み合わせたパイプラインはさらに96.67%(+50%)を達成した。私たちのコードはhttps://github.com/jwliao1209/DiffQRCode.comで利用可能です。

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