差分隐私：基于扩散的人脸隐私保护

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本文提出了一种基于扩散模型的面部隐私保护方法 Diff-Privacy，通过统一匿名化和视觉身份信息隐藏任务，利用多尺度图像反演模块（MSI）和条件嵌入策略实现面部图像的隐私保护。

该研究提出了一种新方法(IDiff-Face)用于合成身份生成，以实现面部识别训练中的逼真身份变化。经过评估，该合成基础的面部识别方法在LFW基准测试上实现了98.00%的准确率，填补了与基于真实数据的面部识别准确率为99.82%之间的差距。

IDiff-Face LFW基准测试 准确率 身份变化 面部识别
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