論文の概要: Beauty and the Beast: Imperceptible Perturbations Against Diffusion-Based Face Swapping via Directional Attribute Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22744v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 09:24:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 18:28:15.344593
• Title: Beauty and the Beast: Imperceptible Perturbations Against Diffusion-Based Face Swapping via Directional Attribute Editing
• Title（参考訳）: 美と野獣:方向属性編集による拡散型顔スワッピングに対する知覚不能な摂動
• Authors: Yilong Huang, Songze Li,
• Abstract要約: 拡散ベースの顔交換は、最先端のパフォーマンスを達成するが、悪意のある顔交換の危険性を高めて、肖像画を正しく侵害したり、個人的評判を損なう。 拡散型顔交換に対するプロアクティブ・ディフェンス・フレームワークであるFaceDefenseを提案する。 本手法は, 対向的な例の防御効果を高めるために新たな拡散損失を導入し, 摂動誘発歪みの復元に指向性顔属性の編集を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.375408098632615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion-based face swapping achieves state-of-the-art performance, yet it also exacerbates the potential harm of malicious face swapping to violate portraiture right or undermine personal reputation. This has spurred the development of proactive defense methods. However, existing approaches face a core trade-off: large perturbations distort facial structures, while small ones weaken protection effectiveness. To address these issues, we propose FaceDefense, an enhanced proactive defense framework against diffusion-based face swapping. Our method introduces a new diffusion loss to strengthen the defensive efficacy of adversarial examples, and employs a directional facial attribute editing to restore perturbation-induced distortions, thereby enhancing visual imperceptibility. A two-phase alternating optimization strategy is designed to generate final perturbed face images. Extensive experiments show that FaceDefense significantly outperforms existing methods in both imperceptibility and defense effectiveness, achieving a superior trade-off.
• Abstract（参考訳）: 拡散ベースの顔交換は最先端のパフォーマンスを達成するが、悪意のある顔交換の危険性を増し、肖像画の権利を侵害したり、個人の評判を損なう。 これにより、積極的な防御方法の開発が加速した。 しかし、既存のアプローチでは、大きな摂動が顔の構造を歪め、小さなアプローチは保護効果を弱めるという、中心的なトレードオフに直面している。 これらの課題に対処するため,拡散型顔交換に対するプロアクティブ・ディフェンス・フレームワークであるFaceDefenseを提案する。 本手法では, 対向的な例の防御効果を高めるために新たな拡散損失を導入し, 指向性顔属性編集を用いて摂動誘発歪みを復元し, 視覚的知覚能力を高める。 二相交互最適化法は、最終的な摂動顔画像を生成するために設計されている。 大規模な実験により、FaceDefenseは既存の手法よりも、認識不能と防御効果の両方で優れており、優れたトレードオフを実現していることがわかった。

関連論文リスト

• Safeguarding Facial Identity against Diffusion-based Face Swapping via Cascading Pathway Disruption [21.37567715195999]
  VoidFaceは,顔スワップを結合したアイデンティティパスとみなすシステム的防御手法である。 まず,物理レグレッションとセマンティック埋め込みを劣化させるため,局所化の破壊とアイデンティティの消去を導入し,音源面の正確なモデリングを損なう。 次に、注意機構を分離してアイデンティティ注入を行い、ソースアイデンティティの再構築を防ぐために中間拡散特性を損なうことにより、生成領域に介入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-21T07:52:56Z)
• Towards Transferable Defense Against Malicious Image Edits [70.17363183107604]
  Transferable Defense Against Malicious Image Edits (TDAE)は、悪意のある編集に対するイメージ免疫を強化する新しいバイモーダルフレームワークである。 本稿では,FlatGrad Defense Mechanism (FDM) を紹介した。 テキストエンハンスメント保護のための動的プロンプトディフェンス (DPD) を提案し, テキスト埋め込みを周期的に洗練し, 免疫画像の編集結果を元の画像と整合させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-16T12:10:16Z)
• Towards Imperceptible Adversarial Defense: A Gradient-Driven Shield against Facial Manipulations [18.932757222449673]
  攻撃的な防衛戦略は 敵の摂動を 顔画像に埋め込んで ディープフェイク操作に 対処する 既存の方法はしばしば、知覚不能と防御効果のトレードオフに直面し、強引な摂動は偽造行為を妨害するが、視力は低下する。 本稿では,顔の深度を効果的に抑制し,知覚的劣化を最小限に抑えた勾配投影型対向的防御法(GRASP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-02T06:09:46Z)
• Diffusion-based Adversarial Identity Manipulation for Facial Privacy Protection [14.797807196805607]
  顔認識は、ソーシャルネットワーク上での不正な監視とユーザー追跡によって、深刻なプライバシー上の懸念を引き起こしている。 既存のプライバシーを強化する方法は、顔のプライバシーを保護する自然な顔画像を生成するのに失敗する。 そこで我々はDiffAIMを提案し、悪意のあるFRシステムに対して自然かつ高度に伝達可能な対向顔を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-30T13:49:59Z)
• DiffusionGuard: A Robust Defense Against Malicious Diffusion-based Image Editing [103.40147707280585]
  DiffusionGuardは、拡散ベースの画像編集モデルによる不正な編集に対する堅牢で効果的な防御方法である。 拡散過程の初期段階をターゲットとした対向雑音を発生させる新しい目的を提案する。 また,テスト期間中の各種マスクに対するロバスト性を高めるマスク強化手法も導入した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T05:19:19Z)
• Adv-Diffusion: Imperceptible Adversarial Face Identity Attack via Latent Diffusion Model [61.53213964333474]
  本稿では,生の画素空間ではなく,潜在空間における非知覚的対角的アイデンティティ摂動を生成できる統一的なフレームワークAdv-Diffusionを提案する。 具体的には,周囲のセマンティックな摂動を生成するために,個人性に敏感な条件付き拡散生成モデルを提案する。 設計された適応強度に基づく対向摂動アルゴリズムは、攻撃の伝達性とステルス性の両方を確保することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T15:25:23Z)
• Restricted Black-box Adversarial Attack Against DeepFake Face Swapping [70.82017781235535]
  本稿では,顔画像偽造モデルに対する問い合わせを一切必要としない現実的な敵攻撃を提案する。 本手法は,顔の再構成を行う代用モデルに基づいて構築され,置換モデルから非アクセス可能なブラックボックスDeepFakeモデルへの逆例を直接転送する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-26T14:36:06Z)

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。