手机端秒级人像保护！人大发布RID模型

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标题：手机端隐私保护新突破：人大与Sea AI Lab联手推出实时人物图片保护模型RID

引言：

在数字时代，人工智能的快速发展为我们带来了前所未有的便利，但同时也引发了对个人隐私的担忧。其中，利用扩散模型进行定制化图像生成的技术，虽然在艺术创作和内容生成领域展现出巨大潜力，但也存在被恶意利用的风险，例如，利用社交媒体上的照片生成虚假图像，侵犯个人隐私。为了应对这一挑战，中国人民大学与Sea AI Lab的研究人员携手合作，开发出一种名为RID（Real-time Identity Defenses）的全新人物图片保护模型。该模型不仅能够有效防止个人照片被用于定制化生成，而且能在手机终端实现实时保护，为用户隐私安全提供了强有力的技术保障。

主体：

一、定制化生成背后的隐私隐患

近年来，基于扩散模型的定制化图像生成技术日益成熟。这项技术允许用户通过提供少量目标概念的图片，微调预训练的扩散模型，使其能够生成该概念的新视角、新场景图片。这种技术的应用范围广泛，从个性化头像生成到虚拟角色创建，都展现出巨大的潜力。然而，当这项技术被滥用时，例如利用公开的个人照片生成虚假图像，将对个人隐私造成严重威胁。

二、现有保护方法的局限性

为了保护个人照片不被用于定制化学习，一些研究人员提出了通过对原始图片添加扰动的方法。这些方法通常通过梯度上升的方式优化扰动，但这种方式存在计算量大、耗时长的缺陷，往往需要几分钟甚至几十分钟才能完成一张图片的保护，并且需要消耗大量的计算资源，难以在移动设备上实现。

三、RID：实时、高效的隐私保护方案

为了克服现有方法的局限性，中国人民大学与Sea AI Lab的研究人员提出了全新的RID模型。RID的核心创新在于，它通过一个预先训练的小型网络，直接输入图片并输出相应的扰动。这种方式无需进行耗时的梯度优化，只需几十毫秒即可完成一张图片的保护，并且可以在用户手机终端部署，实现实时、高效的隐私保护。

四、RID的技术原理

RID模型的灵感来源于Dreamfusion的score distillation sampling (SDS)方法。与Dreamfusion旨在生成不同角度渲染的图片不同，RID的目标是通过添加扰动，生成一张“新”的、不易被定制化学习的图片。为了实现这一目标，RID引入了最大化SDS损失的Adv-SDS方法。然而，研究人员发现，仅使用Adv-SDS方法会导致模型陷入局部最优，产生的扰动呈现网格状。为了解决这个问题，RID还引入了一个回归损失，使得生成的扰动更加自然，保护效果更好。

RID模型的网络架构采用了DiT模型，并将其条件注入部分改为常数，以适应输入图片输出扰动的任务。此外，为了限制扰动的大小，RID在网络末端增加了一个tanh非线性映射，并进行缩放，使得每个RID网络可以产生不同大小约束的扰动。

五、实验验证与评估

为了验证RID模型的有效性，研究人员使用经过筛选的70k VGG-Face 2数据集进行训练，并从Celeba-HQ数据集中随机筛选了15个ID，每个ID的12张图片作为评估集。实验结果表明，使用RID保护后的图片，在进行定制化学习时，无法生成真实、正常的图片，证明了RID模型的有效性。

六、RID的优势与未来展望

RID模型的优势在于：

实时性： 仅需几十毫秒即可完成图片保护，满足用户实时保护隐私的需求。
低成本： 可以在手机终端部署，无需消耗大量计算资源。
高效性： 能够有效防止个人照片被用于定制化生成，保护用户隐私。

RID模型的成功研发，不仅为个人隐私保护提供了一种新的解决方案，也为未来人工智能技术的发展指明了方向。随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来将会有更多创新技术涌现，为我们的数字生活提供更加安全、可靠的保障。

结论：

中国人民大学和Sea AI Lab 联名提出的RID模型，为解决定制化图像生成技术带来的隐私问题提供了一个创新且实用的解决方案。其在手机终端的实时部署能力，以及高效的保护效果，标志着个人隐私保护技术迈出了重要一步。这项研究不仅具有重要的学术价值，也具有广泛的社会应用前景，有望为构建更加安全、可信的数字社会做出贡献。

参考文献：

论文标题：Real-time Identity Defenses against Malicious Personalization of Diffusion Models
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.09844
项目地址：https://github.com/Guohanzhong/RID

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说明：