DiffAM：基于扩散的面部隐私保护对抗妆容转换

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

利用扩散模型生成对抗性妆容转移以保护人脸图像隐私的研究

该研究提出了Adv-Diffusion框架，生成逼真的对抗性图像。通过生成语义扰动的身份敏感条件扩散生成模型，设计了自适应强度的对抗性扰动算法。在FFHQ和CelebA-HQ数据集上实验，证明了该方法的卓越性能。

Adv-Diffusion 对抗性图像 对抗性身份扰动 自适应强度 语义扰动
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