The richness of the information in photos can often threaten privacy, thus image editing methods are often employed for privacy protection. Existing image privacy protection techniques, like blurring, often struggle to maintain the balance between robust privacy protection and preserving image usability. To address this, we introduce a generative content replacement (GCR) method in image privacy protection, which seamlessly substitutes privacy-threatening contents with similar and realistic substitutes, using state-of-the-art generative techniques. Compared with four prevalent image protection methods, GCR consistently exhibited low detectability, making the detection of edits remarkably challenging. GCR also performed reasonably well in hindering the identification of specific content and managed to sustain the image’s narrative and visual harmony. This research serves as a pilot study and encourages further innovation on GCR and the development of tools that enable human-in-the-loop image privacy protection using approaches similar to GCR.
直接画像を編集する手法は，画像のプライバシー保護を実現する最も一般的な方法の一つである．しかし，モザイクのような普及した方法では，画像の利便性を維持できず，共有の意図した目的を維持できないことがよくある．さらに，プライバシー保護のためのユーザーフレンドリーな画像編集サポートが不足しているため，ユーザーが望むプライバシー保護効果を迅速に達成することができず，プライバシー保護に対する意欲を低下させている．本論文では，生成的コンテンツ置換（プライバシーの脅威をシームレスに類似の代替物に置き換える新しい手法）を通じて，ユーザーが画像内のプライバシーの保護を支援するカスタマイズ可能なインタフェースを開発する．ユーザーは，プライバシーを保護する領域の設定や、代替物の詳細の指定、出力内容の制御をするための様々なパラメータの調整をすることができる．このインタフェースが，従来の画像プライバシー保護手法やソフトウェアと比較して，人々のプライバシー保護に役立つことを期待する．
徐安然，風澤宥吾，矢谷浩司．シームレスでカスタマイズ可能な写真プライバシー保護加工を対話的に行うインタフェース．コンピュータセキュリティシンポジウム2024．(paper)
Anran Xu, Shitao Fang, Huan Yang, Simo Hosio. Koji Yatani. 2024. Examining Human Perception of Generative Content Replacement in Image Privacy Protection. Poster presentation at SOUPS 2024. (poster)
Anran Xu, Shitao Fang, Huan Yang, Simo Hosio. Koji Yatani. 2024. Examining Human Perception of Generative Content Replacement in Image Privacy Protection. In Proceedings of CHI 2024, Article 777, 1–16. (paper)