IDProtector：保护人像照片免受AI生成技术滥用的方法

1. 背景与问题

随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是扩散模型的进步，AI已经能够生成非常逼真的人像图片。例如，像InstantID这样的技术，只需要一张照片，就能生成具有相同身份特征的多个新图片。这种技术虽然有很多应用场景，比如创建个性化头像，但也带来了新的隐私风险：

• 未经授权的滥用： 不法分子可以利用这种技术生成虚假的个人照片，用于诈骗、身份盗窃等恶意用途。
• 隐私泄露： 人们的照片可能会被未经许可地用于生成各种图像，侵犯个人隐私。

因此，如何保护人像照片免受这种技术的滥用，成为一个亟待解决的问题。

2. 现有方法的不足

目前，AI生成人像图片的方法主要分为两类：

2.1 基于微调的方法

• 代表技术： DreamBooth、LoRA等。
• 原理： 通过对AI模型进行微调，使其能够生成特定人物的形象。
• 缺点： 需要多张图片进行训练，过程复杂且耗时，不适用于快速生成或大规模应用。

2.2 基于编码器的方法

• 代表技术： InstantID、IP-Adapter等。
• 原理： 利用预训练的面部编码器，从单张人像照片中提取身份特征，然后生成具有相同身份特征的新图片。
• 优点： 只需一张照片，过程简单快捷。
• 缺点： 更容易被滥用，因为不需要复杂的训练过程。

现有的保护方法主要针对基于微调的技术，而对基于编码器的方法缺乏有效的防护措施。

3. IDProtector：一种新的保护方案

为了解决上述问题，本文提出了一种名为IDProtector的新方法。该方法的核心思想是：

• 在图片中添加不可察觉的对抗性噪声，使AI生成模型无法正确识别图片中人物的身份，从而防止生成与原图身份相似的图片。

3.1 主要特点

1. 高效性： IDProtector采用了一种基于**ViT（视觉Transformer）**的编码器，可以快速生成对抗性噪声，保护一张图片仅需0.2秒，远快于现有的其他方法。
2. 通用性： 该方法针对多种基于编码器的AI生成模型进行了优化，包括InstantID、IP-Adapter、IP-Adapter Plus和PhotoMaker等，能够提供更全面的保护。
3. 鲁棒性： IDProtector生成的对抗性噪声能够抵抗常见的图像处理操作，例如：
   • JPEG压缩： 即使图片经过压缩，噪声仍然有效。
   • 裁剪和调整大小： 即使图片被裁剪或调整大小，噪声依然能够发挥作用。
   • 面部对齐： 抵抗AI生成模型对面部进行对齐处理的影响。
4. 不可感知性： 添加的噪声对人类视觉系统来说是不可见的，不会影响图片的视觉质量。

3.2 工作原理

1. 输入图像预处理： 将输入的人像照片调整为224×224像素，并输入到IDProtector模型中。
2. 生成对抗性噪声： IDProtector模型会生成一个与原图尺寸相同的噪声图，并将其添加到原图上。
3. 保护图像生成： 添加噪声后的图像会破坏AI生成模型对面部特征的提取过程，使其无法生成与原图身份相似的图片。
   
   

   

   图1：IDProtector方法示意图。输入图像首先被调整为224×224像素，然后输入到对抗性噪声编码器模型中。模型输出一个噪声图，将其添加到原图上，得到受保护的图像。该图像会阻止AI生成模型正确提取面部特征，从而实现保护效果。

4. 实验结果

4.1 保护效果

• 身份相似度降低： 与现有方法相比，IDProtector能够更显著地降低生成图像与原图的身份相似度。例如，在InstantID模型上，IDProtector将身份相似度降低了超过0.4，而其他方法最多只能降低0.1。
• 面部检测率： 为了确保评估的全面性，研究人员还使用了InsightFace检测器来检测生成图像中的面部。结果表明，IDProtector不会影响面部检测率，这验证了其保护效果的可靠性。

  

  图2：与基线方法的定性比较。在相同的扰动范围内，IDProtector导致的面部差异更显著。

4.2 时间与图像质量

• 速度更快： IDProtector平均每张图片的保护时间仅为0.173秒，不到现有最快方法的1%。
• 图像质量更高： 与其他方法相比，IDProtector对图像质量的破坏更小，PSNR和SSIM值更高。

  

4.3 对未见数据和模型的泛化能力

• 对未见数据集的泛化能力： IDProtector在训练期间未见过的VGG Face数据集上进行了测试，结果表明其保护效果在不同数据集之间几乎没有变化，说明其具有很强的泛化能力。
• 对未见模型的泛化能力： 除了训练期间使用的模型外，IDProtector还对其他AI生成模型进行了测试，包括一些专有模型（如Midjourney和Jing Gou），结果同样令人满意。

  

4.4 鲁棒性

• 抵抗常见图像处理操作： IDProtector对JPEG压缩、裁剪、噪声添加和仿射变换等操作具有很强的鲁棒性。即使在经过这些处理后，IDProtector仍然能够有效保护图像。

  

5. 结论

IDProtector提供了一种创新的解决方案，通过在图像中添加不可察觉的对抗性噪声，保护人像照片免受基于编码器的AI生成技术滥用。其高效性、通用性、鲁棒性和不可感知性，使其成为保护面部隐私的有效工具。

6. 未来展望

未来的研究可以进一步优化IDProtector的不可感知性，同时保持其强大的保护能力。此外，还可以探索将其应用于视频等其他类型的媒体内容中，以提供更全面的隐私保护。