Простое обезличивание лиц

Face Anonymization Made Simple

November 1, 2024

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

cs.AI

Аннотация

Существующие методы анонимизации лиц часто зависят от потери идентичности, рассчитанной моделями распознавания лиц, которые могут быть неточными и ненадежными. Кроме того, многие методы требуют дополнительных данных, таких как точки лица и маски, для направления процесса синтеза. В отличие от этого, наш подход использует модели диффузии только с потерей реконструкции, устраняя необходимость в точках лица или масках, сохраняя при этом изображения с тонкими деталями. Мы проверили наши результаты на двух общедоступных бенчмарках с помощью как количественной, так и качественной оценок. Наша модель достигает передового уровня производительности в трех ключевых областях: анонимизации идентичности, сохранении лицевых атрибутов и качестве изображения. Помимо своей основной функции анонимизации, наша модель также может выполнять задачи обмена лицами, интегрируя дополнительное лицевое изображение в качестве входных данных, демонстрируя свою универсальность и потенциал для различных приложений. Наш код и модели доступны по адресу 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 .