PoseGuard：带安全护栏的姿态引导生成
密码学与安全
2025-08-05 v1
摘要
姿态引导视频生成已成为创意行业的强大工具， exemplified by frameworks like Animate Anyone。然而，基于特定姿态进行条件生成会带来严重风险，如冒充、隐私侵犯和制造不雅内容。为解决这些挑战，我们提出了PoseGuard，这是一个针对姿态引导生成的安全对齐框架。PoseGuard旨在通过降低遇到的恶意姿态的输出质量来抑制不安全的生成，同时保持对良好输入的高保真输出。我们将不安全姿态分为三个代表性类型：诸如屈膝或冒犯手势的歧视性姿态、导致不雅内容的性暗示姿态，以及模仿版权明星动作的姿态。PoseGuard采用结合生成保真度与安全对齐的双目标训练策略，利用LoRA-based fine-tuning实现高效、轻量的参数更新。为确保对新兴威胁的适应性，PoseGuard支持姿态特定的LoRA融合，enable flexible and modular updates when new unsafe poses are identified. 我们进一步展示了PoseGuard在面部关键点引导生成中的通用性。广泛的实验结果表明，PoseGuard有效阻止了不安全的生成，保持了对良好输入的生成质量，并且对轻微的姿态变化具有鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2508.02476,
title = {PoseGuard: Pose-Guided Generation with Safety Guardrails},
author = {Kongxin Wang and Jie Zhang and Peigui Qi and Kunsheng Tang and Tianwei Zhang and Wenbo Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.02476},
year = {2025}
}