Gesichtsanonymisierung leicht gemacht

Face Anonymization Made Simple

November 1, 2024

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

cs.AI

Zusammenfassung

Aktuelle Techniken zur Anonymisierung von Gesichtern hängen oft von Identitätsverlust ab, der durch Gesichtserkennungsmodelle berechnet wird, die ungenau und unzuverlässig sein können. Darüber hinaus erfordern viele Methoden zusätzliche Daten wie Gesichtslandmarken und Masken, um den Syntheseprozess zu steuern. Im Gegensatz dazu verwendet unser Ansatz Diffusionsmodelle nur mit einem Rekonstruktionsverlust, was den Bedarf an Gesichtslandmarken oder Masken beseitigt, während dennoch Bilder mit komplexen, feingliedrigen Details erzeugt werden. Wir haben unsere Ergebnisse anhand von zwei öffentlichen Benchmarks sowohl quantitativ als auch qualitativ validiert. Unser Modell erzielt Spitzenleistungen in drei Schlüsselbereichen: Identitätsanonymisierung, Erhaltung von Gesichtsmerkmalen und Bildqualität. Über seine Hauptfunktion der Anonymisierung hinaus kann unser Modell auch Gesichtsaustauschaufgaben durchführen, indem es ein zusätzliches Gesichtsbild als Eingabe integriert, was seine Vielseitigkeit und sein Potenzial für vielfältige Anwendungen zeigt. Unser Code und unsere Modelle sind unter https://github.com/hanweikung/face_anon_simple verfügbar.

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 .