面向混合现实的隐私保护逼真自身化身
人机交互
2025-07-31 v1 密码学与安全
摘要
照片逼真的3D化身生成技术近年来取得了快速进展，与此同时，与用户真实外貌相匹配的逼真化身在混合现实（MR）中的可行性日益提高。然而，分享自身形象存在已知风险，照片逼真的MR化身可能加剧这些风险。若用户外貌被广泛分享，便会面临网络骚扰或基于外貌的精准诈骗等风险。我们提出一种面向更广泛社交MR的替代化身渲染方案：合成既保留用户民族身份特征又与个人用户区分开的逼真化身，以保护面部生物特征信息。我们提出一种隔离身份特征以实现外观隐私的方法，利用身份编码生成模型的特征空间中的身份。我们发展了两种算法来混淆身份：\epsmethod{}提供微分隐私保证，\thetamethod{}提供身份偏移的细粒度控制。这些方法在2D和3D多个生成模型中均成功生成去识别的虚拟化身。通过这些技术，可在保持高度逼真度和沉浸感的同时，广泛应用于MR，无需隐私风险。
引用
@article{arxiv.2507.22153,
title = {Towards Privacy-preserving Photorealistic Self-avatars in Mixed Reality},
author = {Ethan Wilson and Vincent Bindschaedler and Sophie Jörg and Sean Sheikholeslam and Kevin Butler and Eakta Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.22153},
year = {2025}
}