面部去标识技术：从图像到视频的高质量隐私保护
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发布时间: 2025-09-02 00:59:11 阅读量: 10 订阅数: 16 AIGC 
面部去标识化技术解析
# 面部去标识技术：从图像到视频的高质量隐私保护
## 1. 高质量面部去标识与模型可解释性
### 1.1 与 StyleFace 的对比
IDeudemon 能够在百万像素级别（1024×1024）进行面部去标识。将其与去年发布的高分辨率方法 StyleFace 进行对比，尽管是在从论文 PDF 中提取的裁剪面部上运行，但 IDeudemon 的结果在视觉上至少与 StyleFace 一样好。
### 1.2 模型分析与消融研究
#### 1.2.1 3D 参数拟合方法选择
在“分而治之”策略的第一步，需要一个能在 3D 空间中拟合分离面部参数的快速准确工具。去年创建的 NeRF 模型是完成此任务的首个工作，其有效性和最优拟合效果已得到验证，因此在第一步中采用该模型进行面部参数拟合，IDeudemon 出色的去标识效果证明了这一选择的正确性。
#### 1.2.2 第二步的消融研究
为验证第二步中各种设计的有效性，引入 IDeudemon 的一些变体并比较其性能：
- 选取并训练五个最先进的面部恢复模型（BOPB、GPEN、RestoreFormer、CodeFormer 和 VQFR）分别替代所使用的 GAN 模型。
- “w/o vsa”指没有视觉相似性辅助的 IDeudemon 模型。
- 验证损失函数的必要性，包括“w/o Lrec”、“w/o Ladv”、“w/o Lcomp”和“w/o Lid”。
- 用 L1 距离（如 [31]）而非余弦相似度计算身份保留损失，记为“idloss”。
### 1.3 实验
在 FFHQ 数据集上评估 IDeudemon 及其七个变体。除“w/o vsa”以 Xp 为输入外，其他六个变体以 Xl 为输入。通过定性和定量比较（如图 7.8 和表 7.2）可得：
| 方法 | DIS | PSNR | SSIM | FID | POSE | EXP | FR | CASIA | VGGFace2 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| BOPB [40] | 0.803 | 1.083 | 1.224 | 26.2 | 0.899 | 17.63 | 2.963 | 2.783 |
| GPEN [41] | 0.794 | 1.186 | 1.236 | 24.8 | 0.895 | 11.65 | 2.975 | 2.772 |
| RestoreFormer [35] | 0.802 | 1.191 | 1.239 | 24.6 | 0.889 | 11.14 | 2.956 | 2.768 |
| CodeFormer [37] | 0.801 | 1.189 | 1.236 | 23.8 | 0.905 | 10.83 | 2.950 | 2.778 |
| VQFR [36] | 0.796 | 1.185 | 1.238 | 24.2 | 0.898 | 11.95 | 3.006 | 2.839 |
| w/o vsa | 0.815 | 1.193 | 1.244 | 20.4 | 0.728 | 25.78 | 3.084 | 3.854 |
| w/o | 0.801 | 1.188 | 1.236 | 24.2 | 0.847 | 10.07 | 3.112 | 2.847 |
| w/o | 0.799 | 1.191 | 1.231 | 24.6 | 0.863 | 11.53 | 2.993 | 2.788 |
| w/o | 0.803 | 1.189 | 1.237 | 25.4 | 0.891 | 10.12 | 2.947 | 2.831 |
| w/o | 0.417 | 0.816 | 0.965 | 26.3 | 0.912 | 9.613 | 2.
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<style>
body{font-family:arial;}
table{font-size:80%;background:black}
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