基于擴散模型的人臉隱私保護方法——DiffPrivacy，解決了兩類人臉隱私任務：匿名化（anonymization）和視覺身份信息隱藏（visual identity information hiding）。
1. 研究背景
隨著人工智能和大數據技術的普及，個人身份圖像（尤其是人臉圖像）面臨隱私泄露風險。研究者提出兩類主要保護方法：
匿名化
目標：讓人和機器都無法識別到原來的身份，但保留面部結構，使檢測器仍能正常工作。
場景：社交媒體照片，公開發布。
視覺身份信息隱藏
目標：人類看不到真實身份，但機器可準確識別（如加密存儲、后續智能識別）。
場景：云端存儲加密，人臉認證等。
挑戰：這兩類任務的目標是矛盾的，難以通過同一模型實現。例如，匿名化需要讓模型無法識別，而視覺身份隱藏則要求機器仍能正確識別。此外，現有方法多為專用，需大量高質量人臉數據，且容易留下編輯痕跡，恢復能力有限。
DiffPrivacy設計：
多尺度圖像反演模塊（MSI）
利用擴散模型在不同時間步關注圖像的不同級別（尺度）信息，設計MSI模塊獲取原始圖像的條件嵌入（conditional embedding），支持多樣化調控。身份指導能量函數（Energy-based Identity Guidance）
在擴散生成過程的去噪階段，根據任務需求進行梯度修正。即：匿名化：最大化對原身份的混淆（讓識別模型識別錯誤）
信息隱藏：確保加密圖像能被機器準確識別
嵌入調度策略（Embedding Scheduling）
結合不同時間步分配不同的嵌入，使生成與恢復流程靈活切換。
Figure 1：DiffPrivacy方法生成的加密/匿名人臉：
既能在視覺上高度逼真地改變身份（真實感極強），
也能在需要時無損地恢復原始身份，
與對比方法相比，既不易被識破，也能靈活支持不同應用場景。
2. Related Work
2.1 Anonymization
1. 基礎低層方法
- 低級圖像處理如模糊（blurring）、馬賽克（mosaicing）、遮罩（masking）、像素化（pixelization）等，直接破壞臉部可辨識特征。這些方法有效消滅身份，但往往嚴重損害圖片可用性：檢測、識別、分析都受影響。
2. 基于生成式模型
- GANs/虛擬臉替換
- 用生成對抗網絡（GANs）生成新的、虛擬的面部區域替換原始身份，例如inpainting生成新臉（如Sun等[39]）。
- 不足：生成的面部常常不自然，表情屬性單一。
- 提升：Maximov等[25]利用人臉關鍵點信息生成多樣化加密臉，但高分辨率下自然度仍有限。
3. 可恢復匿名化
- 最近工作（[5], [13], [22]等）專注于可逆加密和匿名。典型方法：
- 條件GAN，輸入密碼條件，輸出加密臉（Gu等[13]）。
- 抽取屬性/身份向量，旋轉改變身份（Cao等[5]）。
- 將原圖投射到StyleGAN2潛空間，密碼與transformer一起處理生成加密代碼（Li等[22]）。
- 局限性：訓練強依賴高質量人臉數據，加密和恢復的圖像質量滿意度一般。
2.2 Visual Information Hiding 視覺信息隱藏
1. 基于同態加密（Homomorphic Encryption, HE）
- 利用密碼學加密圖像，理論上安全，但不適用深度模型，對圖像推理兼容性很差。
2. 基于感知加密（Perceptual Encryption, PE）
- 專注人類感知的加密域設計，如直接用加密圖像訓練模型，準確率受較大影響。
- 例如Ito等[18]結構化變換網絡，確保分類器依然可正確識別但視覺信息隱藏，不可恢復原始圖像。
3. 對抗攻擊啟發方法
- Su等[38]應用Type-I攻擊迭代加密，可恢復和識別，但生成內容接近噪音，容易被黑客識別為加密圖片；且在線優化，速度慢。
2.3 Diffusion Models 擴散模型
演進與應用
- 經典Diffusion：基于馬爾可夫鏈反復迭代，早期[14]慢，樣本質量好。
- DDIM[35]：確定性采樣，極大提升生成速度。
- 引入類別/條件信息：如Dhariwal等[8]，提升真實度但訓練成本高。
- Classifier-Free Diffusion：條件+無條件共同訓練更平衡（[15]）。
- Latent Diffusion：從像素空間到潛空間生成（Rombach等[30]），極大節省算力。
- 當前已廣泛用于密度估計、樣本生成及視覺任務。
3. Diff-Privacy方法原理詳細解析
總體框架
Diff-Privacy設計為三步：
- 條件嵌入學習（key-E）：通過多尺度（multi-stage embedding）反演模塊（MSI）學習原圖在預訓練SDM（Stable Diffusion Model）中的條件嵌入（embedding）。
- 隱私保護圖像生成（key-I）：通過能量函數身份指導+嵌入調度策略，在去噪流程中引導生成加密/匿名化臉，并通過DDIM反演得到噪音圖。
- 身份恢復：使用key-I和key-E（作為條件嵌入），利用DDIM采樣逆向還原出原始圖。
3.1 擴散模型與DDIM采樣/反演
- SDM將原圖編碼到潛空間（latent space）：z? = Enc(x?)
- 加噪過程：zt = sqrt(α?)z? + sqrt(1-α?)ε（ε為高斯噪聲）
- 去噪（采樣）：使用UNet網絡生成epsilon估計
- DDIM逆過程：采樣和反演公式（見Eq. 2,4），使噪音圖能夠還原原圖。
3.2 條件嵌入（Conditional Embedding）學習
1. 多階段條件嵌入空間（C*）
- 觀察：擴散模型去噪初期決定布局、結構；中期決定內容；末期生成紋理。
- 10階段嵌入方案：1000步去噪分10段，每段一個嵌入（每個token配768維向量）——更細粒度調控。
- 如何獲取嵌入：不是直接優化而是用MSI模塊，結合CLIP圖像編碼器多層特征（五層768向量），分別與時間步embedding相乘，通過注意力模塊聚合，最終對齊并得到embedding組。
2. 訓練目標
- 優化MSI，使SDM去噪誤差最小（Eq. 7）
- cross-attention做dropout防過擬合。
3.3 隱私保護機制設計
3.3.1 嵌入調度策略
- 利用多階段嵌入，不同privacy目標采用分階段切換：如去噪初/中期用無條件embedding，后期用learned embedding。
- 匿名化：前40%用無條件embedding，后60%用learned embedding。
3.3.2 能量函數身份指導模塊
- 目標：通過能量函數對去噪方向做梯度修正，實現身份相似/不同可控。
- 主要步驟：
- 利用預訓練人臉識別模型，得到embedding空間表示；
- 構建identity loss：
- 匿名化用identity dissimilarity loss（LIdis）：多種噪音下生成新臉，最大化與原臉embedding夾角，保證身份差異；
- 信息隱藏用identity similarity loss（Lis）：最大化加密臉和原臉embedding夾角接近（0.95），保證機器可識別。
- 構建diversity loss（Ldiv）：同一原圖噪不同，加密后身份embedding也應分散，增強加密樣本多樣性。
- 在去噪流程中加能量函數引導采樣方向，Eq. 14為帶能量修正的采樣。
3.3.3 匿名化細節
- 初始加0.6強度噪音（保持布局、破壞面部）
- 結合identity dissimilarity loss和diversity loss引導生成新臉
- 先用無條件embedding，后改為learned embedding（見Eq. 18）
- 保存對應步驟DDIM逆反得到的噪音地圖，作為恢復密鑰
3.3.4 信息隱藏細節
- 初始噪音強度調高至0.8（連背景/姿態也可變）
- 用identity similarity loss增強加密臉和原臉embedding接近，機器仍能識別
- embedding調度比匿名化更偏向無條件（60%）
- 同樣保存DDIM噪音地圖，配對密鑰恢復
3.4 身份恢復機制
- 用加密/匿名后的噪音圖（key-I）+相應embedding（key-E），進入逆DDIM采樣，逐步去噪最終還原原臉。
總結
DiffPrivacy通過：
- 多尺度嵌入學習（MSI）解決少樣本高質量控制；
- 能量函數身份引導模塊實現不同身份相似/差異需求的梯度修正；
- 分階段嵌入調度，將擴散模型去噪的各階段與屬性控制靈活結合；
- 恢復過程依賴于密鑰（noise map+embedding），確保安全性。
4. Experiments
4.1 實現細節
- 模型參數：僅訓練提出的MSI模塊，其余全部采用預訓練SDM默認參數。
- 訓練設備與耗時：NVIDIA RTX3090，每張圖訓練約20分鐘，batch size=1，學習率0.001。
- 評測數據集：CelebA-HQ [19] + LFW [16]，涵蓋高質量與真實場景多樣性。
4.2 Anonymization
4.2.1 De-identification
對比方法：
- RiDDLE [22]（可恢復）
- FIT [13]（可恢復）
- CIAGAN [25]
- DeepPrivacy [17]
定性分析（Figure 4）：
- CIAGAN去匿名后圖像扭曲嚴重。
- FIT改變身份但視覺質量差，屬性錯亂（如女性圖生成男性臉）。
- RiDDLE生成多樣臉，但細節不自然（如眼部畸形）。
- DeepPrivacy雖逼真，但表情等非身份屬性無法保留。
- Diff-Privacy優勢：自然逼真的面部特征，保留表情、姿態等非身份屬性，整體視覺效果優勝。
定量分析：
- 成功保護率SR（Table 1）：利用人臉識別網絡（FaceNet、ArcFace），當加密臉與原臉embedding距離超過閾值，認為保護成功。
- Diff-Privacy在SR指標高于其它方法，安全性強。
人臉檢測可用性（Table 2）：
- 在MtCNN和Dlib檢測下評估檢測率以及人臉框/關鍵點距離（像素偏差）。
- Diff-Privacy檢測率最高，且結構保持度、關鍵點一致性均優。
- 支持去身份后用于一般CV任務，實用性強。
身份多樣性（Figure 5, t-SNE可視化）：
- Diff-Privacy能生成多樣去身份臉，且分布更分散。
- 200組加密臉embedding分布覆蓋超大區域——隱私防護性、多樣性強于FIT等方法（后者聚類緊湊，泛化差）。
4.2.2 身份恢復
對比方法：FIT, RiDDLE（可恢復）
- 用識別率（Table 1底部）、原-恢復圖像相似度（MSE，PSNR，SSIM，LPIPS）（Table 3）。
- Diff-Privacy恢復后圖像清晰度、結構一致性都高于競品，視覺效果、像素級和感知級分數均優（Figure 7）。
4.3 Visual identity information hiding 視覺身份信息隱藏
4.3.1 加密評測（對比AVIH [38]）
- 按AVIH流程選定12身份/10圖，other身份樣本共12878張。
- 用FaceNet和ArcFace識別，加密后判斷同身份/異身份匹配難度。
- Diff-Privacy在FaceNet識別率高于AVIH 3個百分點，ArcFace下則基本相當，接近未加密原圖識別率。
- 隱私安全性：加密臉保留真實感，黑客難判定是否被加密，提升安全性。
4.3.2 身份恢復
- 對比恢復后圖像質量（Figure 6, Table 3）：AVIH像素級與Diff-Privacy相近，但感知級指標（LPIPS, SSIM）Diff-Privacy明顯優，且恢復區域更完整，無明顯偽影。
4.4 Ablation Study 消融實驗
① 條件嵌入組的作用
- 只用單一嵌入（Ours-OE）vs. 用組嵌入（完整MSI）。
- 圖像編輯性、屬性解耦、加密/恢復質量，組嵌入全面優于單嵌入（Figure 8, Table 5）。
② Embedding調度策略
- 實驗不同τ值（分階段使用無條件/學習嵌入）對于匿名化/信息隱藏后圖像identity距離的影響（Figure 8,9）。
- 匿名化推薦τ=0.4（最大化脫敏且屬性不變）；信息隱藏τ=0.6（人眼變化最大但機器可識別）。
③ 噪音強度（Sns）
- 噪音變弱，生成圖像更靠近原圖；Sns=0.6適合匿名化（屬性保留），Sns=0.8最大身份差異（用于信息隱藏）（Figure 10）。
④ Diversity loss多樣性損失
- 移除多樣性損失功能后，去身份臉embedding聚集，分布減小，多樣性明顯降級（Figure 11）。
5. Conclusion 結論
論文貢獻總結：
- 統一兩大隱私需求：提出Diff-Privacy方案，兼顧可恢復匿名化和信息隱藏。
- 三階段架構：多尺度條件嵌入（key-E）、能量函數+調度引導加密（key-I）、可逆恢復。
- 實驗表現：量化與定性結果均超過主流競品，圖片質量、恢復效果、身份多樣性更優。
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