Anonimización Facial Simplificada

Face Anonymization Made Simple

November 1, 2024

Autores: Han-Wei Kung, Tuomas Varanka, Sanjay Saha, Terence Sim, Nicu Sebe

cs.AI

Resumen

Las técnicas actuales de anonimización facial a menudo dependen de la pérdida de identidad calculada por modelos de reconocimiento facial, los cuales pueden ser inexactos e poco confiables. Además, muchos métodos requieren datos complementarios como puntos de referencia faciales y máscaras para guiar el proceso de síntesis. En contraste, nuestro enfoque utiliza modelos de difusión con solo una pérdida de reconstrucción, eliminando la necesidad de puntos de referencia faciales o máscaras, al mismo tiempo que produce imágenes con detalles intrincados y detallados. Validamos nuestros resultados en dos benchmarks públicos a través de evaluaciones tanto cuantitativas como cualitativas. Nuestro modelo logra un rendimiento de vanguardia en tres áreas clave: anonimización de identidad, preservación de atributos faciales y calidad de imagen. Más allá de su función principal de anonimización, nuestro modelo también puede realizar tareas de intercambio facial al incorporar una imagen facial adicional como entrada, demostrando su versatilidad y potencial para diversas aplicaciones. Nuestro código y modelos están disponibles en https://github.com/hanweikung/face_anon_simple.

English

Current face anonymization techniques often depend on identity loss calculated by face recognition models, which can be inaccurate and unreliable. Additionally, many methods require supplementary data such as facial landmarks and masks to guide the synthesis process. In contrast, our approach uses diffusion models with only a reconstruction loss, eliminating the need for facial landmarks or masks while still producing images with intricate, fine-grained details. We validated our results on two public benchmarks through both quantitative and qualitative evaluations. Our model achieves state-of-the-art performance in three key areas: identity anonymization, facial attribute preservation, and image quality. Beyond its primary function of anonymization, our model can also perform face swapping tasks by incorporating an additional facial image as input, demonstrating its versatility and potential for diverse applications. Our code and models are available at https://github.com/hanweikung/face_anon_simple .