CN117115294A - 一种生成艺术化码图像的方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本说明书实施例公开了一种生成艺术化码图像的方法、装置、设备及介质。该方案可以包括：获取基于用户的触发操作生成的码图像生成请求；基于所述码图像生成请求，获取用户的用户图像；所述用户图像为可被所述用户自行设置的图像；基于所述码图像生成请求，生成初始二维码图像数据；采用生成式人工智能算法，将所述用户图像与所述初始二维码图像数据进行融合，得到艺术化码图像。
Description
技术领域
本申请涉及计算机数据处理技术领域，尤其涉及一种生成艺术化码图像的方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着科技的发展，生活越来越智能化，不管是交易、出行、还是进入小程序、关注公众号、个人名片或者是参观场所等都可以生成对应的二维码作为凭证，用户通过扫码可以进出场所、乘坐交通工具、添加好友、转账交易等。现有的二维码多是通过不规则的排布的多个黑白方格得到的二维码，美观性较差。并且二维码上也不能够显示与用户相关的信息，不能够满足用户的个性化需求。
发明内容
本说明书实施例提供一种生成艺术化码图像的方法、装置、设备及介质，以解决现有的生成二维码图像的方法存在的不能够满足用户个性化需求的问题。
为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
本说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的方法，包括：
获取基于用户的触发操作生成的码图像生成请求；
基于所述码图像生成请求，获取用户的用户图像；所述用户图像为可被所述用户自行设置的图像；
基于所述码图像生成请求，生成初始二维码图像数据；
采用生成式人工智能算法，将所述用户图像与所述初始二维码图像数据进行融合，得到艺术化码图像。
本说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的装置，包括：
请求获取模块，用于获取基于用户的触发操作生成的码图像生成请求；
用户图像获取模块，用于基于所述码图像生成请求，获取用户的用户图像；所述用户图像为可被所述用户自行设置的图像；
码数据生成模块，用于基于所述码图像生成请求，生成初始二维码图像数据；
图像数据融合模块，用于采用生成式人工智能算法，将所述用户图像与所述初始二维码图像数据进行融合，得到艺术化码图像。
本说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
获取基于用户的触发操作生成的码图像生成请求；
基于所述码图像生成请求，获取用户的用户图像；所述用户图像为可被所述用户自行设置的图像；
基于所述码图像生成请求，生成初始二维码图像数据；
采用生成式人工智能算法，将所述用户图像与所述初始二维码图像数据进行融合，得到艺术化码图像。
本说明书实施例提供的一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现一种生成艺术化码图像的方法。
本说明书一个实施例实现了能够达到以下有益效果：通过获取基于用户的触发操作生成的码图像生成请求，生成初始二维码图像数据，并获取用户的用户图像，采用生成式人工智能算法对用户图像以及初始二维码图像数据进行融合处理，得到艺术化码图像，以便于能够在二维码图像上显示用户图像的信息，使得不同的用户可以呈现出不同风格的码图像，满足用户的个性化需求，提高用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的方法的应用场景示意图；
图2是本说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的方法的流程示意图；
图3是本说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的方法的泳道图；
图4是本说明书实施例提供的对应于图2的一种生成艺术化码图像的装置的结构示意图；
图5是本说明书实施例提供的对应于图2的一种生成艺术化码图像的设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本说明书一个或多个实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书一个或多个实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书一个或多个实施例保护的范围。
以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。
现有技术中，生成的用于进入某些场所的二维码、用于出行的二维码以及用于表示用户的名片的二维码等多是黑白码。为了美观性，现在也有一些艺术二维码的生成方式，多是需要用户自行选择的艺术图像或填写图像描述，然后基于用户选择的图像或描述信息生成艺术二维码。这种方式需要用户自行设置的内容较多，比较繁琐，对用户要求也较高，并不能够显示与用户相关的信息，不能够满足用户的个性化需求，也不利于提高用户体验。
为了解决现有技术中的缺陷，本方案给出了以下实施例：
图1为本说明书实施例中提供的一种生成艺术化码图像的方法的应用场景示意图。
如图1所示，该方案主要可以包括：用户图像1、初始二维码图像数据2、服务器3以及艺术化码图像4。用户图像1可以是用户在应用中的用户头像、商户LOGO等可以表示用户信息的图像。初始二维码图像数据2可以是用于实现某种功能的二维码图像的数据，也可用于办理某种业务，如支付功能、进入小程序功能、出行功能、好友添加功能等，可以是基于常规的二维码编码规则生成的二维码图像，也可以是表示该二维码图像的相关信息。服务器3可以利用图像生成算法对获取的用户图像1以及初始二维码图像数据2进行融合处理，生成艺术化码图像4，还可以发送至终端进行显示，从而可以满足用户个性化的需求，提高用户体验。
接下来，将针对说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的方法结合附图进行具体说明：
图2为本说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的方法的流程示意图。从程序角度而言，流程的执行主体可以为搭载于应用服务器的程序或应用客户端。
如图2所示，该流程可以包括以下步骤：
步骤202：获取基于用户的触发操作生成的码图像生成请求。
本说明书实施例中的触发操作可以包括点击可以实现对应功能的图标、点击或摇动可以跳转至实现对应功能的H5页面，可以启动实现对应功能的二维码的语音以及使用启动可以实现对应功能的二维码的特殊手势等至少一种触发操作。码图像生成请求用于向服务器请求生成艺术化码图像。码图像可以是需要被用户使用的图像，如电子名片、交易码、乘车码、小程序码等。为保证用户安全性，请求生成的码图像可以是在一定时间段内有效的图像，如3分钟、1分钟等时间段，当码图像失效时，可以通过刷新操作重新生成图像。
步骤204：基于所述码图像生成请求，获取用户的用户图像；所述用户图像为可被所述用户自行设置的图像。
本说明书实施例中获取到的用户图像可以是在用户授权的基础上获取的。用户图像可以是表征用户的形象的图像，也可以能够表征用户与其他用户区别的图像，例如，用户本人的照片、用户喜好的照片、用户在终端应用或小程序中设置的用户头像等，若用户为商家用户，也可以为商家标识logo、商家的虚拟形象等图像。用户图像可以基于用户的操作进行改变，比如更换图像操作等。本说明书实施例中用户图像可以是服务器在获取到码图像生成请求后自动获取到的用户图像，无需用户操作选取。
步骤206：基于所述码图像生成请求，生成初始二维码图像数据。
本说明书实施例中的初始二维码图像数据可以是二维码图像，也可以是用于生成初始二维码图像的信息，如用于生成初始二维码图像的数据序列、初始二维码图像的描述信息、或者是初始二维码图像中需承载的链接对应的字符串等。码图像生成请求中可以携带有用户标识、页面标识以及与初始二维码图像的相关信息中的至少一种，以便能够根据码生成请求确定初始二维码图像的展示位以及功能等。
实际应用中，初始二维码图像数据对应的初始二维码图像可以是按照预设的编码规则生成的，例如常用的QR编码规则、小程序码编码规则等，初始二维码图像可以为静态二维码图像，也可以为动态二维码图像。初始二维码图像可以应用于交易、商家宣传活动、出入特定场所以及交友名片等场景中。
步骤208：采用生成式人工智能算法，将所述用户图像与所述初始二维码图像数据进行融合，得到艺术化码图像。
生成式人工智能AIGC(人工智能生成内容，AI Generated Content)，也叫做生成式AI，就是用人工智能来生成内容，它可以用输入数据生成相同或不同种类型的内容。本说明书实施例中可以通过AIGC(AI Generated Content)实现对用户图像以及初始二维码图像数据的融合，使得二维码图像中可以呈现出用户图像的特征。可以理解的是，艺术化码图像中包含用于表示用户图像的特征，也可以理解为艺术化码图像是将二维码图像中增加了用户图像的风格特征。
本说明书实施例中艺术化码图像中包含用于表示用户图像的图像特征。可以将该用户图像对应的特征与初始二维码图像数据进行融合，得到能够体现该用户图像的特点的艺术化码图像。也可以通过其他现有的融合模型对用户图像以及初始二维码数据进行融合，如LORA模型、GAN、显著性模型、任务驱动、不同分辨率下的融合模型、引导滤波辅助的模型等模型。艺术化码图像不仅可以实现对应的功能，还是可以展示出与用户相关的一些信息，满足用户的个性化需求，也提高了用户的体验。
应当理解，本说明书一个或多个实施例所述的方法其中部分步骤的顺序可以根据实际需要相互交换，或者其中的部分步骤也可以省略或删除。
图2中的方法，通过获取基于用户的触发操作生成的码图像生成请求，生成初始二维码图像数据，并获取用户的用户图像，采用生成式人工智能算法对用户图像以及初始二维码图像数据进行融合处理，得到艺术化码图像，以便于能够在二维码图像上显示用户图像的信息，满足用户的个性化需求，提高用户体验。
基于图2的方法，本说明书实施例还提供了该方法的一些具体实施方案，下面进行说明。
实际应用中，一些图像生成算法可以基于一些表示风格的关键词进行图像的风格迁移，得到包含风格特征的图像。本说明书实施例中可以通过确定用户图像对应的用于描述特征的关键词，基于关键词对初始二维码图像数据进行处理，以便能够生成含有用户图像的特征的艺术化码图像。可选的，本说明书实施例中所述采用生成式人工智能算法，将所述用户图像与所述初始二维码图像数据进行融合，得到艺术化码图像，具体可以包括：
获取所述用户图像对应的多个关键词；所述关键词用于描述所述用户图像中包含的对象、图像风格中至少一种特征；
将所述多个关键词和所述初始二维码图像数据输入至所述生成式人工智能算法，得到艺术化码图像。
本说明书实施例中可以通过图像风格识别模型对用户图像进行识别处理，确定用户图像中含有的特征风格。可以理解的是，图像风格模型可以是通过对图像进行识别，基于图像中的特征生成文字描述的模型。用户图像中还可以包括视觉元素、艺术风格等关键词，视觉元素可以包括图形、文字、形状、色彩等信息。
实际应用中，还可以利用SD(Stable Diffusion)模型基于初始二维码图像数据生成含有各个关键词对应的图像特征的艺术化码图像，也可以是采用其他具有生图功能的模型如VAE、GAN等模型，基于初始二维码图像数据以及关键词等生成艺术化码图像。若用户是商家，还可以根据商家提供的商家标识图像训练用于表示商家特征的风格模型，如lora模型。可以理解的是，lora模型作为SD模型中的一种插件，可以利用训练后的lora模型控制SD模型中的参数的，从而能够基于lora模型所表示的商家的特征数据与初始二维码图像进行融合。实际应用中可以预先建立商家与训练后的lora模型的对应关系，便于提取与商家对应的模型生成码图像。也可以建立各个特征与关键词之间的对应关系，以便在模型识别出用户图像的特征后，基于对应关系确定对应的关键词，对初始二维码图像数据进行处理。
作为一种实施方式，可选的，本说明书实施例中所述获取所述用户图像对应的多个关键词，具体可以包括：
利用具有识别图像风格功能的模型对所述用户图像进行识别，得到多个关键词。
本说明书实施例中具有识别图像风格功能的模型可以是现有的图像特征识别模型，如LeNet-5模型、Alex Net模型等。在确定用于生成艺术化码图像的关键词时，也可以结合用户偏好，从多个关键词中确定出表示用户偏好的风格特征的关键词。可以基于这些符合用户偏好的关键词对初始二维码图像数据进行融合处理，得到符合用户偏好的艺术化码图像。
艺术化码图像可以被应用于多种不同的场景中，可选的，本说明书实施例中所述用户图像可以包括商家标识图像、应用程序中用户设置的用户头像中至少一种；
和/或，所述艺术化码图像包括用于其他用户与所述用户建立联系的图像、用于其他用户与所述用户传输资源的图像中至少一种。
本说明书实施例中艺术化码图像可以是用户名片，可以与其他用户进行添加好友的操作；也可以是通过注册会员得到的会员码，便于通过扫码核销商家发放的资源等；也可以是用于近距离信息传输，连接蓝牙传输文件的信息共享码；也可以是收款码、付款码等用于资源交易的码图像；也可以是便于用户了解信息的公众号码及程序码等。
为保证得到的码图像可以是被使用的，还可以对艺术化码图像进行检验。可选的，本说明书实施例中所述方法还可以包括：
对所述艺术化码图像进行识别检验，得到检验结果；
若所述检验结果表示所述艺术化码图像能够被成功识别，则发送所述艺术化码图像至所述用户。
本说明书实施例中可以将被成功识别的艺术化码图像发送至用户终端，显示给用户，以便其他用户扫描该用户可以出示的二维码图像，实现二维码相应的功能；也可以把被成功识别的艺术化码图像打印成实物，提供给用户。若检验结果表示艺术化码图像不能够被成功识别，可以基于初始二维码图像以及用户图像重新生成艺术化码图像。
实际应用中，艺术化码图像可以是基于多个不同版本的初始化码图像生成的多个码图像，可以对每个艺术化码图像进行识别检验，可以将能够被成功识别的艺术化码图像筛选出来，若筛选出来的可被成功识别的艺术化码图像仅有一个，可以将艺术化码图像发送至用户。若筛选出来的可被成功识别的艺术化码图像存在多个，可以利用预设的评分规则对各个可被成功识别的艺术化码图像进行评分，可以将分值最高的发送给用户，也可以将分值大于阈值的发送给用户。预设的评分规则可以是基于艺术化码图像的美观性进行评分，也可以基于艺术化码图像中含有的用户特征的数量进行评分，也可以通过训练后的评分模型对艺术化码图像进行评分。上述不同版本的初始二维码图像，可以包括按照不同的模板版本、不同掩码等方式生成的二维码图像，还可以包括将二维码图像进行镜像、旋转等操作后得到的二维码图像。
可以基于艺术化码图像中的二值化数值对艺术化码图像进行识别检验，以提高检验的准确性。可选的，本说明书实施例中所述对所述艺术化码图像进行识别检验，具体可以包括：
获取所述艺术化码图像中的若干个采样点的二值化数值；
根据所述若干个采样点的二值化数值，确定所述若干个采样点中存在的异常采样点；所述异常采样点的二值化数值与预设二值化数值不一致；所述预设二值化数值为生成初始二维码图像采用的编码数据流中的二值化数值；
根据所述异常采样点的数量，确定所述艺术化码图像可被识别的概率。
本说明书实施例中采样点可以表示艺术化码图像中用于填充数据的单元格，也可以称为码元。单元格可以是基于二维码版本对应的矩阵划分的，比如二维码版本的矩阵为17*17，可以将二维码图像划分为17*17的单元格，以便在对应单元格填充对应的二值化数值。二值化数值可以是对艺术化码图像中的采样点的像素值进行二值化处理得到的，可以是对像素的RGB值进行二值化处理得到的，也可以是对像素值进行灰度化处理后，再进行二值化处理得到的。可以根据异常采样点确定正常采样点在全部采样点中的占比，得到码图像可被识别的概率，判断概率是否大于或等于阈值，若大于或等于阈值，可以发送给用户。若小于阈值，可以重新生成艺术化码图像。正常采样点可以表示采样点的二值化数值与初始二维码图像中的二值化数值一致的采样点。
实际应用中，还可以基于异常采样点在全部采样点的占比确定是否发给用户。具体的，可以判断该占比是否小于或等于预设异常阈值，若该占比小于或等于预设异常阈值，可以确定该艺术化码图像可被识别的概率较大，可以发送给用户；若该占比大于预设异常阈值，可以确定该艺术化码图像可被识别的概率较小，甚至被识别成功的概率为0，可以不发送至用户，重新生成艺术化码图像。预设异常阈值可以是根据初始二维码图像的纠错码对应的可识别破损率确定的，比如初始二维码图像的纠错等级为H，可以使得破损率为35％的二维码图像被成功识别，可以将30％、25％等小于或等于破损率的数值设置为预设异常阈值，从而提高识别检验的准确性。
本说明书实施例中还可以结合地理信息，生成不同风格的艺术化码图像。可选的，本说明书实施例中所述方法还可以包括：
获取所述用户的位置信息；
确定所述位置信息对应的第一特征信息；所述第一特征信息为与所述位置信息表示的地理区域的特征相关的特征信息；
所述将所述用户图像与所述初始二维码图像数据进行融合，具体包括：
将所述用户图像以及所述第一特征信息与所述初始二维码图像数据进行融合。
本说明书实施例中的位置信息可以是用户授权后，服务器获取到的。第一特征信息可以表示地理区域的风格特征的文字性描述信息、风格图像或者风格模型等。不同的地理区域可以具有不同的风格特征，比如若用户1的位置信息对应的地理区域为江南地区，可以将江南地区的江南水乡风格与用户图像进行结合，与初始二维码图像数据进行融合，生成即具有用户头像风格，又具有江南水乡风格的可以被识别的艺术化码图像。若用户2的位置信息对应的地理区域为某地方的草原地区，可以将草原作为该地理区域的风格与用户图像进行结合，与初始二维码图像数据进行融合，可以向用户2展示具有草原风格以及用户图像特征的艺术化码图像。这样即使两个不同用户选用了同一张图像作为同一个终端应用的用户头像，也可以生成不同风格的艺术化码图像，可以更好的满足用户需求。
作为一种实施方式，可选的，本说明书实施例中所述第一特征信息可以包括能够表示所述位置信息所在的地理区域的特征的图像；或者，所述第一特征信息包括所述位置信息对应的区域风格模型；所述区域风格模型具体包括采用所述位置信息表示的地理区域相关的图像训练预设风格模型得到的风格模型。
本说明书实施例中第一特征信息还可以包括能够描述位置信息所在的地理区域的特征的风格词语，可以将这些风格词语、用户图像的关键词，与二维码图像数据均输入至SD模型中，得到具有区域风格以及用户图像特征的艺术化码图像。也可以按照地理位置的图像训练风格模型如lora模型，将风格模型配置到SD模型中，并且输入用户图像或用户图像的关键词，以及初始二维码图像数据，得到艺术化码图像。
本说明书实施例中可以按照划分的地理区域中特征图像对lora模型进行训练，得到与各个地理区域对应的训练后的lora模型，并建立地理区域与对应的lora模型的对应关系。在训练lora模型时，可以是将地理区域中的景点图像、地理区域的标志物图像、地理区域的建筑风格图像等作为样本，对lora模型进行训练。在生成艺术化码图像时，也可以结合当前的季节，比如，若是春天，可以采用青春活力的风格，如嫩绿的新芽等，若是秋天，可以采用表示硕果累累的风格，如黄色等；若是冬天，可以采用较为萧瑟的风格，如雪景等。也可以结合天气生成艺术化码图像，比如阴晴雨雪等天气。
作为一种实施方式，还可以结合推广对象生成艺术化码图像。可选的，本说明书实施例中所述方法还可以包括：
获取推广对象对应的第二特征信息；所述第二特征信息用于体现所述推广对象的特征；
所述将所述用户图像与所述初始二维码图像数据进行融合，具体包括：
将所述用户图像以及所述第二特征信息与所述初始二维码图像数据进行融合。
本说明书实施例中的推广对象可以是大型活动、IP形象、景点、热点事件、赛事等。第二特征信息可以是用于描述推广对象的特征的文字性描述信息，也可以是用于表示推广对象的特征的图像，也可以是基于推广对象的特征进行训练后的风格模型。可以将描述推广对象的特征的文字性描述信息、用户图像的关键词，与二维码图像数据均输入至SD模型中，得到艺术二维码图像。也可以按照推广对象的图像训练lora模型，将lora模型配置到SD模型中，并输入用户图像或用户图像的关键词，以及初始二维码图像数据，生成艺术化码图像。实际应用中，还可以结合季节以及天气等信息生成艺术化码图像。
作为一种实施方式，可选的，本说明书实施例中所述推广对象包括大型活动、旅游景点中至少一种；所述方法还可以包括：
获取所述用户已购买的关于所述推广对象的票证的票证信息；
所述获取推广对象对应的特征信息，具体可以包括：
获取与所述票证信息对应的观看对象相关的特征信息。
实际应用中获取到的票证信息可以是在用户授权允许获取后，服务器获取到的。票证信息可以包括票证的使用期限、票证的使用场所、票证对应的活动名称等信息。票证信息对应的观看对象可以包括竞技比赛事件，如游戏比赛、运动项目比赛、书法比赛等；还可以包括艺术演出事件，如演奏会、歌剧表演、戏剧表演等；还可以包括场所参观事件，如博物馆、天文馆、动物园等。若观看对象为竞技比赛事件，对应的特征信息可以包括表示竞技比赛赛事的特征信息、竞技比赛赛事中的竞技比赛项目的特征信息、表示竞技比赛赛事的赛事结果的特征信息、表示竞技比赛赛事中的竞技比赛项目的比赛结果的特征信息等与赛事相关的特征信息中至少一种；若观看对象为艺术演出事件，特征信息可以包括参与艺术演出的人物、演出的目录、舞台或者彩排的图像等。可以理解的是，特征信息是具有观看对象的特征的信息，这里不再一一列举。
为了更清楚明白的说明本说明书实施例中提供的一种生成艺术化码图像的方法，图3是本说明书实施例提供的一种生成艺术化码图像的方法的泳道图。如图3所示，该方法可以包括码图像生成阶段、码图像检验阶段以及展示阶段，具体可以包括：
步骤302：终端基于用户的操作生成码图像生成请求。
本说明书实施例中的用户的触发操作可以是点击、摇动终端等操作。码图像生成请求中可以包括触发页面的相关信息，以便服务器可以生成与该页面对应的码图像。例如，点击“二维码名片”控件，可以发送请求生成二维码名片的请求，该请求中可以包含用户的账户相关信息，以便服务器可以生成用户请求的二维码名片。
步骤304：服务器可以基于码生成请求，获取用户的用户图像。
本说明书实施例中用户图像是用户授权允许服务器获取后，服务器基于码生成请求中的账户相关信息获取的。用户可以是个人用户，也可以是商家用户，用户图像可以是个人用户的头像，也可以是商家用户的logo，标识等。
步骤306：服务器利用具有识别图像风格功能的模型对用户图像进行识别，得到多个关键词。
本说明书实施例中具有识别图像风格功能的模型可以是现有的图像特征识别模型，如LeNet-5模型、Alex Net模型等，该模型也可以结合用户偏好，输出用户偏好的特征对应的关键词。
步骤308：服务器将多个关键词和初始二维码图像数据输入至生成式人工智能算法，得到艺术化码图像。
本说明书实施例中还可以利用SD模型对多个关键词以及初始二维码图像数据进行处理，生成含有各个关键词对应的特征的艺术化码图像，也可以是采用其他具有生图功能的模型如VAE、GAN等模型，基于初始二维码图像数据以及关键词等生成艺术化码图像。
步骤310：服务器可以对生成艺术化码图像进行检验，得到检验结果。
例如可以对生成的艺术化码图像进行采样，得到若干个采样点；基于若干个采样点，对艺术化码图像进行识别检验。
本说明书实施例中可以对各个采样点在艺术化码图像中的像素信息进行二值化处理，得到各个采样点对应的二值化数值，将各个采样点对应的二值化数值与初始二维码图像数据中对应位置处的二值化数值进行比对，确定是否一致，将不一致的作为异常采样点，基于异常采样点在采样点中所占的比例，确定艺术化码图像被识别成功的概率，基于被识别成功的概率与阈值进行比较，得到比较结果，从而完成识别检验。
步骤312：若检验结果表示艺术化码图像能够被识别成功。
本说明书实施例中若被识别成功的概率大于或等于阈值，可以确定检验结果表示艺术化码图像被识别成功，可以发送至终端，向用户展示；若被识别成功的概率小于阈值，可以确定检验结果表示艺术化码图像未被识别成功，可以重新识别用户图像的关键词，重新生成艺术化码图像。
步骤314：终端向用户展示艺术化码图像。
本说明书实施例中艺术化码图像可以是基于不同组合的关键词以及不同版本的初始二维码图像数据生成的多个艺术化码图像，从中选取可用性较好的艺术化码图像进行展示。选取艺术化码图像可以是基于上述的预设评分规则后，将评分最高的艺术化码图像展示给用户。
通过上述方法，可以基于生成式人工智能算法对用户图像以及初始二维码图像数据进行融合，得到含有用户图像特征的艺术化码图像，也可以结合地理区域或者推广对象等事物对应的特征生成艺术化码图像，使得具有相同用户图像的用户的艺术化码图像也可以不同，满足用户的个性化需求，也可以对各个艺术化码进行校验，以便发送给用户的艺术化码图像是能够被成功识别的，避免为用户带来不好的体验。
基于同样的思路，本说明书实施例还提供了上述方法对应的装置。图4为本说明书实施例提供的对应于图2的一种生成艺术化码图像的装置的结构示意图。如图4所示，该装置可以包括：
请求获取模块402，用于获取基于用户的触发操作生成的码图像生成请求；
用户图像获取模块404，用于基于所述码图像生成请求，获取用户的用户图像；所述用户图像为可被所述用户自行设置的图像；
码数据生成模块406，用于基于所述码图像生成请求，生成初始二维码图像数据；
图像数据融合模块408，用于采用生成式人工智能算法，将所述用户图像与所述初始二维码图像数据进行融合，得到艺术化码图像。
基于同样的思路，本说明书实施例还提供了上述方法对应的设备。
图5为本说明书实施例提供的对应于图2的一种生成艺术化码图像的设备的结构示意图。如图5所示，设备500可以包括：
至少一个处理器510；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器530；其中，
所述存储器530存储有可被所述至少一个处理器510执行的指令520，所述指令被所述至少一个处理器510执行，以使所述至少一个处理器510能够：
获取基于用户的触发操作生成的码图像生成请求；
基于所述码图像生成请求，获取用户的用户图像；所述用户图像为可被所述用户自行设置的图像；
基于所述码图像生成请求，生成初始二维码图像数据；
采用生成式人工智能算法，将所述用户图像与所述初始二维码图像数据进行融合，得到艺术化码图像。
基于同样的思路，本说明书实施例还提供了上述方法对应的计算机可读介质。计算机可读介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现上述生成艺术化码图像的方法：
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于图5所示的设备而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、AtmelAT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带式磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (13)
1.一种生成艺术化码图像的方法，包括：
获取基于用户的触发操作生成的码图像生成请求；
基于所述码图像生成请求，获取用户的用户图像；所述用户图像为可被所述用户自行设置的图像；
基于所述码图像生成请求，生成初始二维码图像数据；
采用生成式人工智能算法，将所述用户图像与所述初始二维码图像数据进行融合，得到艺术化码图像。
2.根据权利要求1所述的方法，所述采用生成式人工智能算法，将所述用户图像与所述初始二维码图像数据进行融合，得到艺术化码图像，具体包括：
获取所述用户图像对应的多个关键词；所述关键词用于描述所述用户图像中包含的对象、图像风格中至少一种特征；
将所述多个关键词和所述初始二维码图像数据输入至所述生成式人工智能算法，得到艺术化码图像。
3.根据权利要求2所述的方法，所述获取所述用户图像对应的多个关键词，具体包括：
利用具有识别图像风格功能的模型对所述用户图像进行识别，得到多个关键词。
4.根据权利要求1所述的方法，所述用户图像包括商家标识图像、应用程序中用户设置的用户头像中至少一种；
和/或，所述艺术化码图像包括用于其他用户与所述用户建立联系的图像、用于其他用户与所述用户传输资源的图像中至少一种。
5.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
对所述艺术化码图像进行识别检验，得到检验结果；
若所述检验结果表示所述艺术化码图像能够被成功识别，则发送所述艺术化码图像至所述用户。
6.根据权利要求5所述的方法，所述对所述艺术化码图像进行识别检验，具体包括：
获取所述艺术化码图像中的若干个采样点的二值化数值；
根据所述若干个采样点的二值化数值，确定所述若干个采样点中存在的异常采样点；所述异常采样点的二值化数值与预设二值化数值不一致；所述预设二值化数值为生成初始二维码图像采用的编码数据流中的二值化数值；
根据所述异常采样点的数量，确定所述艺术化码图像可被识别的概率。
7.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
获取所述用户的位置信息；
确定所述位置信息对应的第一特征信息；所述第一特征信息为与所述位置信息表示的地理区域的特征相关的特征信息；
所述将所述用户图像与所述初始二维码图像数据进行融合，具体包括：
将所述用户图像以及所述第一特征信息与所述初始二维码图像数据进行融合。
8.根据权利要求7所述的方法，所述第一特征信息包括能够表示所述位置信息所在的地理区域的特征的图像；或者，所述第一特征信息包括所述位置信息对应的区域风格模型；所述区域风格模型具体包括采用所述位置信息表示的地理区域相关的图像训练预设风格模型得到的风格模型。
9.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
获取推广对象对应的第二特征信息；所述第二特征信息用于体现所述推广对象的特征；
所述将所述用户图像与所述初始二维码图像数据进行融合，具体包括：
将所述用户图像以及所述第二特征信息与所述初始二维码图像数据进行融合。
10.根据权利要求9所述的方法，所述推广对象包括大型活动、旅游景点中至少一种；所述方法还包括：
获取所述用户已购买的关于所述推广对象的票证的票证信息；
所述获取推广对象对应的特征信息，具体包括：
获取与所述票证信息对应的观看对象相关的特征信息。
11.一种生成艺术化码图像的装置，包括：
请求获取模块，用于获取基于用户的触发操作生成的码图像生成请求；
用户图像获取模块，用于基于所述码图像生成请求，获取用户的用户图像；所述用户图像为可被所述用户自行设置的图像；
码数据生成模块，用于基于所述码图像生成请求，生成初始二维码图像数据；
图像数据融合模块，用于采用生成式人工智能算法，将所述用户图像与所述初始二维码图像数据进行融合，得到艺术化码图像。
12.一种生成艺术化码图像的设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
获取基于用户的触发操作生成的码图像生成请求；
基于所述码图像生成请求，获取用户的用户图像；所述用户图像为可被所述用户自行设置的图像；
基于所述码图像生成请求，生成初始二维码图像数据；
采用生成式人工智能算法，将所述用户图像与所述初始二维码图像数据进行融合，得到艺术化码图像。
13.一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现权利要求1至10中任一项所述的生成艺术化码图像的方法。
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|---|---|---|---|
| CN202311268710.8A CN117115294A (zh) | 2023-09-27 | 2023-09-27 | 一种生成艺术化码图像的方法、装置、设备及介质 |
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN117744695A (zh) * | 2024-02-06 | 2024-03-22 | 浙江码尚科技股份有限公司 | 一种融合二维码的自动生成方法及系统 |
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| CN117744695A (zh) * | 2024-02-06 | 2024-03-22 | 浙江码尚科技股份有限公司 | 一种融合二维码的自动生成方法及系统 |
| CN117744695B (zh) * | 2024-02-06 | 2024-05-03 | 浙江码尚科技股份有限公司 | 一种融合二维码的自动生成方法及系统 |
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