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。

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