现在你看到我，现在你看不到我：说话人头部视频中表情一致的匿名化统一框架
计算机视觉与模式识别
2026-01-21 v1
摘要
人脸视频匿名化旨在保护隐私，同时允许在表情识别、人员跟踪和动作识别等多种计算机视觉下游任务中对视频进行分析。我们在此提出一个被称为 Anon-NET 的新颖统一框架，该框架被精简以对人脸视频进行去标识化，同时保留原始视频的年龄、性别、种族、姿态和表情。具体而言，我们通过由高层属性识别和运动感知表情转移引导的基于扩散的生成模型来修复人脸。然后，我们通过视频驱动的动画对去标识化的人脸进行动画化，该动画接受去标识化的人脸和原始视频作为输入。在包含多样化面部动态的数据集 VoxCeleb2、CelebV-HQ 和 HDTF 上进行的大量实验证明了 AnonNET 在混淆身份的同时保持视觉真实性和时间一致性的有效性。AnonNet 的代码将公开发布。
引用
@article{arxiv.2601.11635,
title = {Now You See Me, Now You Don't: A Unified Framework for Expression Consistent Anonymization in Talking Head Videos},
author = {Anil Egin and Andrea Tangherloni and Antitza Dantcheva},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.11635},
year = {2026}
}