今天給大家介紹的是一種專為生成個性化二維碼而設計的新方法Face2QR，可以將美觀、人臉識別和可掃描性完美地融合在一起。

下圖展示為Face2QR 生成的面部圖像（第一行）和二維碼圖像（第二行）。生成的二維碼不僅忠實地保留了面部識別功能，還可以進行掃描，以后個人名片就這樣用了！

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• 論文：http://arxiv.org/abs/2411.19246v1

• 代碼：https://github.com/cavosamir/Face2QR（即將開放）

論文閱讀

摘要

現有的生成美觀二維碼的方法，例如圖像和風格轉換技術，在結合人臉識別時，往往會損害二維碼的視覺吸引力或可掃描性。為了解決這些缺陷，論文提出了 Face2QR——一種專為生成個性化二維碼而設計的新型流程，將美觀、人臉識別和可掃描性完美地融合在一起。

Face2QR引入了三個創新組件。首先，ID 精煉二維碼集成 (IDQR) 將背景樣式與人臉 ID 無縫交織在一起，利用統一的穩定擴散 (SD) 框架和控制網絡。其次，ID 感知二維碼 ReShuffle (IDRS) 有效地糾正了人臉 ID 和二維碼模式之間的沖突，重新排列二維碼模塊以保持面部特征的完整性，而不會影響可掃描性。最后，ID 保留 可掃描性增強 (IDSE) 通過潛在代碼優化顯著提高了掃描穩健性，在人臉 ID、美學質量和 QR 功能之間取得了微妙的平衡。

在綜合實驗中，Face2QR 表現出卓越的性能，優于現有方法，特別是在自定義 QR 碼設計中保留面部識別特征方面。

方法

Face2QR 的流程是一個無需訓練的過程，用于生成與 ID 一致且 可掃描的二維碼圖像。我們的流程有三個階段，分別用藍色、紅色和綠色箭頭表示。IDRS 模塊在控制過程中解決了人類身份和二維碼圖案之間的沖突 ，而 IDSE 模塊減少了編碼錯誤，以確保輸出可掃描。

IDRS（左）和 IDSE（右）的圖示。在 IDRS 中，保留面部和標記區域（紅色和黃色蒙版）內的信息代碼，并相應地重新映射其余模塊。在 IDSE 中，論文加強了查找器和對齊模式，并使用自適應損失在潛在空間中進行更新，以增強可掃描性。

結果

不同方法的視覺比較

收集的普通人真實面部圖像（第 1 行），使用 StyleGAN2生成逼真的 面部（第 3 行左側三張），并生成卡通面部（第 3 行右側三張）以及相應的 QR 圖像（第 2 行和第 4 行）。

身份保存與 InstantID 的視覺比較。

使用不同姿勢的人臉圖像（第一行）生成二維碼圖像（第二行）。

結論

論文提出了Face2QR方法，可在二維碼生成過程中無縫集成人臉 ID、 美學設計和可掃描性。通過引入三個關鍵模塊，即用于將人臉 ID 與美學背景相結合的 IDQR、用于解決人臉 ID 和二維碼圖案之間沖突的 IDRS 以及用于在保留人臉 ID 和美學質量的同時增強可掃描性的 IDSE，

該方法能夠在三個固有沖突的控制信號之間取得平衡，并生成同時保留人臉 ID、美學質量和可掃描性的二維碼。大量實驗表明，Face2QR 明顯優于以前的方法，為生成保留 ID 的美學二維碼建立了新的基準。