論文の概要: Latent Diffusion Models for Attribute-Preserving Image Anonymization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14790v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 19:09:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 19:16:32.968219
• Title: Latent Diffusion Models for Attribute-Preserving Image Anonymization
• Title（参考訳）: 属性保存画像匿名化のための潜時拡散モデル
• Authors: Luca Piano, Pietro Basci, Fabrizio Lamberti, Lia Morra,
• Abstract要約: 本稿では,遅延拡散モデル(LDM)に基づく画像匿名化への最初のアプローチを提案する。 CAFLaGE-Baseは、事前訓練された制御ネットと、実画像と匿名画像との距離を増やすために設計された新しい制御機構を組み合わせた2つのLCMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.080920304681247
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative techniques for image anonymization have great potential to generate datasets that protect the privacy of those depicted in the images, while achieving high data fidelity and utility. Existing methods have focused extensively on preserving facial attributes, but failed to embrace a more comprehensive perspective that considers the scene and background into the anonymization process. This paper presents, to the best of our knowledge, the first approach to image anonymization based on Latent Diffusion Models (LDMs). Every element of a scene is maintained to convey the same meaning, yet manipulated in a way that makes re-identification difficult. We propose two LDMs for this purpose: CAMOUFLaGE-Base exploits a combination of pre-trained ControlNets, and a new controlling mechanism designed to increase the distance between the real and anonymized images. CAMOFULaGE-Light is based on the Adapter technique, coupled with an encoding designed to efficiently represent the attributes of different persons in a scene. The former solution achieves superior performance on most metrics and benchmarks, while the latter cuts the inference time in half at the cost of fine-tuning a lightweight module. We show through extensive experimental comparison that the proposed method is competitive with the state-of-the-art concerning identity obfuscation whilst better preserving the original content of the image and tackling unresolved challenges that current solutions fail to address.
• Abstract（参考訳）: 画像匿名化のための生成技術は、高データの忠実さと有用性を達成しつつ、画像に描かれた人々のプライバシを保護するデータセットを生成する大きな可能性を秘めている。 既存の方法は顔の特徴の保存に大きく焦点を合わせてきたが、そのシーンと背景を匿名化プロセスに考慮するより包括的な視点は受け入れられなかった。 本稿では,Latent Diffusion Models (LDMs) に基づく画像匿名化への最初のアプローチについて述べる。 シーンの各要素は同じ意味を伝えるために維持されるが、再識別を困難にする方法で操作される。 この目的のために、CAMOUFLaGE-Baseは、事前訓練された制御ネットと、実際の画像と匿名画像との距離を増大させるように設計された新しい制御機構を組み合わせた2つのLCMを提案する。 CAMOFULaGE-LightはAdapterの技術に基づいており、シーン内の異なる人の属性を効率的に表現するためのエンコーディングと組み合わせている。 前者のソリューションは、ほとんどのメトリクスとベンチマークで優れたパフォーマンスを実現し、後者は、軽量モジュールを微調整するコストで推論時間を半分に削減します。 提案手法は,画像のオリジナルコンテンツを保存し,現在の解決に失敗した未解決課題に対処しつつ,アイデンティティの難読化に関する最先端技術と競合することを示す。

関連論文リスト

• Unsupervised Modality Adaptation with Text-to-Image Diffusion Models for Semantic Segmentation [54.96563068182733]
  セグメンテーションタスクのためのテキスト・ツー・イメージ拡散モデル(MADM)を用いたモダリティ適応を提案する。 MADMは、広範囲な画像とテキストのペアで事前訓練されたテキストと画像の拡散モデルを使用して、モデルの相互モダリティ能力を向上する。 我々は,MADMが画像から深度,赤外線,イベントのモダリティといった様々なモダリティタスクにまたがって,最先端の適応性能を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T03:49:40Z)
• Fusion is all you need: Face Fusion for Customized Identity-Preserving Image Synthesis [7.099258248662009]
  テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルは人工知能の開発を著しく進歩させてきた。 しかし、既存のT2Iベースの手法は、参照画像から個人を正確に再現するのに苦労することが多い。 我々は、安定拡散から得られた事前学習されたUNetを利用して、対象の顔画像を直接生成プロセスに組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T19:31:04Z)
• Synthesizing Efficient Data with Diffusion Models for Person Re-Identification Pre-Training [51.87027943520492]
  本稿では,既知の同一性に基づく多様な画像の効率向上と生成を行う新しいパラダイムDiffusion-ReIDを提案する。 提案したパラダイムに適合して,まず,5,183個のIDから777K以上の画像で構成された,大規模なRe-IDデータセットDiff-Personを新たに作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T06:26:03Z)
• Diff-Privacy: Diffusion-based Face Privacy Protection [58.1021066224765]
  本稿では,Diff-Privacyと呼ばれる拡散モデルに基づく顔のプライバシー保護手法を提案する。 具体的には、提案したマルチスケール画像インバージョンモジュール(MSI)をトレーニングし、元の画像のSDMフォーマット条件付き埋め込みのセットを得る。 本研究は,条件付き埋め込みに基づいて,組込みスケジューリング戦略を設計し,デノナイズプロセス中に異なるエネルギー関数を構築し,匿名化と視覚的アイデンティティ情報隠蔽を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T09:26:07Z)
• Towards General Visual-Linguistic Face Forgery Detection [95.73987327101143]
  ディープフェイクは現実的な顔操作であり、セキュリティ、プライバシー、信頼に深刻な脅威をもたらす可能性がある。 既存の方法は、このタスクを、デジタルラベルまたはマスク信号を使用して検出モデルをトレーニングするバイナリ分類として扱う。 本稿では, 微粒な文レベルのプロンプトをアノテーションとして用いた, VLFFD (Visual-Linguistic Face Forgery Detection) という新しいパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T10:22:33Z)
• Disguise without Disruption: Utility-Preserving Face De-Identification [40.484745636190034]
  本研究では,修正データの利用性を確保しつつ,顔画像をシームレスに識別する新しいアルゴリズムであるDisguiseを紹介する。 本手法は, 難読化と非可逆性を最大化するために, 変分機構を用いて生成した合成物を用いて, 描写されたアイデンティティを抽出し置換することを含む。 提案手法を複数のデータセットを用いて広範に評価し,様々な下流タスクにおける従来の手法と比較して,高い非識別率と一貫性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T13:50:46Z)
• Attribute-preserving Face Dataset Anonymization via Latent Code Optimization [64.4569739006591]
  本稿では,事前学習したGANの潜時空間における画像の潜時表現を直接最適化するタスク非依存匿名化手法を提案する。 我々は一連の実験を通して、我々の手法が画像の同一性を匿名化できる一方で、顔の属性をより保存できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T17:34:05Z)
• Dynamic Prototype Mask for Occluded Person Re-Identification [88.7782299372656]
  既存の手法では、目に見える部分を識別するために、余分なネットワークによって提供される身体の手がかりを利用することで、この問題に対処している。 2つの自己明快な事前知識に基づく新しい動的プロトタイプマスク(DPM)を提案する。 この条件下では、隠蔽された表現は、選択された部分空間において自然にうまく整列することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-19T03:31:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。