Text2QR: Harmonizing Aesthetic Customization and Scanning Robustness for Text-Guided QR Code Generation

在数字时代，QR码作为连接虚拟和物理领域的关键点。它们在各种应用中的普遍集成凸显了对既具有美感又不影响扫描质量的码的需求。然而，现有的方法在平衡定制化和扫描质量方面面临内在的挑战。值得注意的是，稳定扩散模型开启了高质量、可定制内容生成的新时代。本文介绍了Text2QR，一种开创性的方法，利用这些进展来解决一个基本问题：同时实现用户定义的美学和扫描稳健性。为确保美学QR码的稳定生成，我们引入了QR美学蓝图（QAB）模块，生成一张蓝图图像，对整个生成过程进行控制。随后，扫描稳健性增强潜在细化（SELR）过程在潜在空间中迭代地优化输出，增强扫描稳健性。这种方法利用了稳定扩散模型强大的生成能力，平衡了图像美学和QR码扫描质量之间的权衡。我们的实验表明，美学QR码的视觉吸引力与实用性的无缝融合，明显优于以前的方法。代码可在\url{https://github.com/mulns/Text2QR}上获取。

如何在保证二维码美观的前提下提高其可扫描性？

使用QR Aesthetic Blueprint (QAB)模块生成蓝图图像，控制生成过程，再通过Scannability Enhancing Latent Refinement (SELR)过程迭代地在潜空间中优化输出，提高二维码的可扫描性。

论文提出了Text2QR方法，结合了稳定扩散模型和QAB、SELR模块，实现了美观和可扫描性的平衡。实验结果表明该方法优于现有方法，代码已开源。

近期的相关研究包括基于GAN的二维码生成和基于深度学习的二维码识别，如《Deep Qr: Towards Unsupervised Qr Code Detection and Decoding via Deep Learning》和《Qr-gan: Generative adversarial networks for generating qr codes》。