反审美：针对定制文本到图像合成保护面部隐私
计算机视觉与模式识别
2025-04-24 v2
摘要
定制扩散模型的兴起刺激了个人化视觉内容创建的热潮, 但也构成了恶意滥用风险, 严重威胁个人隐私和版权保护. 一些研究表明, 图像的审美属性与人类对图像质量的感知高度正相关. 受此启发, 我们从新颖且引人入胜的审美视角出发, 降低恶意定制模型的生成质量, 从而实现更有效的面部身份保护. 具体而言, 我们提出了层次化反审美 (HAA) 框架, 以充分探索审美线索, 框架包含两个关键分支: 1) 全局反审美：通过建立全局反审美奖励机制和全局反审美损失, 可降低生成内容的整体审美; 2) 局部反审美：设计局部反审美奖励机制和局部反审美损失, 以引导对抗性扰动破坏局部面部身份. 通过无缝集成两个分支, HAA 在定制化生成过程中有效实现了从全局到局部的反审美目标. 大量实验表明, HAA 在身份移除方面优于现有 SOTA 方法, 为保护面部隐私和版权提供了强大的工具.
引用
@article{arxiv.2504.12129,
title = {Anti-Aesthetics: Protecting Facial Privacy against Customized Text-to-Image Synthesis},
author = {Songping Wang and Yueming Lyu and Shiqi Liu and Ning Li and Tong Tong and Hao Sun and Caifeng Shan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.12129},
year = {2025}
}
备注
After the submission of the paper, we realized that the study still has room for expansion. In order to make the research findings more profound and comprehensive, we have decided to withdraw the paper so that we can conduct further research and expansion