論文の概要: Towards Privacy-preserving Photorealistic Self-avatars in Mixed Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22153v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 18:37:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.807608
• Title: Towards Privacy-preserving Photorealistic Self-avatars in Mixed Reality
• Title（参考訳）: 複合現実感におけるプライバシー保護型フォトリアリスティックセルフアバターの実現に向けて
• Authors: Ethan Wilson, Vincent Bindschaedler, Sophie Jörg, Sean Sheikholeslam, Kevin Butler, Eakta Jain,
• Abstract要約: フォトリアリスティックな3Dアバター生成は近年急速に改善されており、ユーザの本当の外観にマッチする現実的なアバターは、これまで以上にMR(Mixed Reality)において実現可能である。 しかし、オンラインでの類似性を共有するリスクは知られており、フォトリアリスティックなMRアバターはこれらのリスクを悪化させる可能性がある。 本研究では,より広範なソーシャルMRのための代替アバターレンダリング手法を提案する。顔の生体情報を保護するのに十分な差があると同時に,ユーザの人口統計的アイデンティティを保ちながら,現実的なアバターを合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.591721920594441
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Photorealistic 3D avatar generation has rapidly improved in recent years, and realistic avatars that match a user's true appearance are more feasible in Mixed Reality (MR) than ever before. Yet, there are known risks to sharing one's likeness online, and photorealistic MR avatars could exacerbate these risks. If user likenesses were to be shared broadly, there are risks for cyber abuse or targeted fraud based on user appearances. We propose an alternate avatar rendering scheme for broader social MR -- synthesizing realistic avatars that preserve a user's demographic identity while being distinct enough from the individual user to protect facial biometric information. We introduce a methodology for privatizing appearance by isolating identity within the feature space of identity-encoding generative models. We develop two algorithms that then obfuscate identity: \epsmethod{} provides differential privacy guarantees and \thetamethod{} provides fine-grained control for the level of identity offset. These methods are shown to successfully generate de-identified virtual avatars across multiple generative architectures in 2D and 3D. With these techniques, it is possible to protect user privacy while largely preserving attributes related to sense of self. Employing these techniques in public settings could enable the use of photorealistic avatars broadly in MR, maintaining high realism and immersion without privacy risk.
• Abstract（参考訳）: フォトリアリスティックな3Dアバター生成は近年急速に改善されており、ユーザの本当の外観にマッチする現実的なアバターは、これまで以上にMR(Mixed Reality)において実現可能である。 しかし、オンラインでの類似性を共有するリスクは知られており、フォトリアリスティックなMRアバターはこれらのリスクを悪化させる可能性がある。 ユーザーの好意が広く共有される場合、ユーザーの外見に基づくサイバー虐待やターゲット詐欺のリスクがある。 本研究では,より広範なソーシャルMRのための代替アバターレンダリング手法を提案する。顔の生体情報を保護するのに十分な差があると同時に,ユーザの人口動態を保存できる現実的なアバターを合成する。 識別符号化生成モデルの特徴空間内にアイデンティティを分離することにより、外観を民営化する手法を提案する。 そこで我々は,アイデンティティを隠蔽するアルゴリズムを2つ開発した。 \epsmethod{} は差分プライバシー保証を提供し, \thetamethod{} はアイデンティティオフセットのレベルを細かく制御する。 これらの手法は, 2次元および3次元の複数の生成アーキテクチャにおいて, 識別不能な仮想アバターの生成に成功した。 これらの技術により、ユーザプライバシを保護しつつ、自己感覚に関連する属性をほとんど保存することが可能となる。 これらの技術を公共の場で利用することで、MRで広く写真リアリスティックなアバターを使用することが可能になり、プライバシーのリスクなしに高いリアリズムと没入性を維持することができる。

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