本研究提出了一种基于对抗解耦增强框架（ADAF）的面部隐私保护算法，显著增强了对抗攻击的防御性能。通过多级文本相关增强和扩散自编码器生成的加密人脸图像，实验结果显示ADAF在CelebA-HQ和VGGFace2数据集上优于现有算法。此外，研究探讨了扰动净化平台IMPRESS的有效性，并提出了新的对抗性攻击方法DisDiff，显著提升了隐私保护效果。

研究提出了一种新型生成模型，可以制造出近似自然图像的对抗性样本，欺骗之前训练好的模型。扰动成功率高，规模小，比当前迭代方法更快。