摘要
本发明提供了灵活的面部隐私生成式保护方法及系统设备、介质，进行模型构建与训练过程和模型推理与生成过程，所述模型构建与训练过程构建网络模型，包括设置预训练的身份编码器提取面部身份特征，设置预训练的属性编码器提取面部属性特征；将身份特征向量和属性特征向量输入多层感知机融合生成高维语义向量，作为扩散模型的条件输入，训练扩散模型；所述模型推理与生成过程，包括对输入面部图像解耦获得身份和属性特征向量，并融合为高维语义向量；向身份特征向量注入满足差分隐私的随机噪声生成扰动身份特征；识别敏感属性方向并注入噪声，生成扰动语义向量；以扰动后结果为条件，利用扩散模型从噪声图像逐步去噪生成隐私保护图像。
