Лицевая Анонимизация Упрощена: Инновационный Подход с Использованием Диффузионных Моделей

Современные методы анонимизации лиц часто зависят от оценки потери идентичности, рассчитываемой моделями распознавания лиц, что может быть неточным и ненадежным. Кроме того, многие методы требуют дополнительных данных, таких как ключевые точки лица и маски, для управления процессом синтеза. В отличие от них, наш подход использует модели диффузии, опираясь только на потерю реконструкции, что устраняет необходимость в использовании ключевых точек лица или масок, при этом все еще производя изображения с детализированными, мелкими деталями. Мы проверили наши результаты на двух общественных бенчмарках с помощью как количественных, так и качественных оценок. Наша модель достигает наилучших результатов в трех ключевых областях: анонимизация личности, сохранение атрибутов лица и качество изображения. Помимо основной функции анонимизации, наша модель также может выполнять задачи замены лица путем включения дополнительного изображения лица в качестве ввода, демонстрируя свою универсальность и потенциал для различных применений. Наш код и модели доступны по адресу https://github.com/hanweikung/face_anon_simple.