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2025-10-10 更新
Unmasking Puppeteers: Leveraging Biometric Leakage to Disarm Impersonation in AI-based Videoconferencing
Authors:Danial Samadi Vahdati, Tai Duc Nguyen, Ekta Prashnani, Koki Nagano, David Luebke, Orazio Gallo, Matthew Stamm
AI-based talking-head videoconferencing systems reduce bandwidth by sending a compact pose-expression latent and re-synthesizing RGB at the receiver, but this latent can be puppeteered, letting an attacker hijack a victim’s likeness in real time. Because every frame is synthetic, deepfake and synthetic video detectors fail outright. To address this security problem, we exploit a key observation: the pose-expression latent inherently contains biometric information of the driving identity. Therefore, we introduce the first biometric leakage defense without ever looking at the reconstructed RGB video: a pose-conditioned, large-margin contrastive encoder that isolates persistent identity cues inside the transmitted latent while cancelling transient pose and expression. A simple cosine test on this disentangled embedding flags illicit identity swaps as the video is rendered. Our experiments on multiple talking-head generation models show that our method consistently outperforms existing puppeteering defenses, operates in real-time, and shows strong generalization to out-of-distribution scenarios.
基于AI的语音视频通话系统通过发送紧凑的姿态表情潜像并在接收端重新合成RGB来减少带宽，但这会面临潜在风险，如受到操纵后可能被攻击者实时窃取受害者的容貌特征。由于每一帧都是合成的，传统的深度伪造和合成视频检测器会直接失效。为了解决这一安全问题，我们观察到一个重要现象：姿态表情潜像本质上包含了驱动身份的生物识别信息。因此，我们引入了首个无需查看重建RGB视频的生物泄露防御方法：一个基于姿态条件的大型对比编码器，能够在传输的潜像中隔离持久的身份线索，同时取消短暂姿态和表情的影响。在这个分离嵌入的基础上进行的简单余弦测试可以在视频渲染过程中标记出非法身份交换。我们在多个语音对话头部生成模型上的实验表明，我们的方法始终优于现有的操纵防御手段，可实现实时操作，并对超出分布的场景展现出强大的泛化能力。
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Summary
本文介绍了一种基于AI的谈话视频会议的解决方案，它能够降低带宽并通过姿态控制潜变量合成RGB图像。然而，这种潜变量可能被操纵者利用，攻击者能够在实时中劫持受害者的外貌。为解决此安全问题，本文提出了一种新的防御策略，利用潜变量中的生物识别信息，通过姿态控制的对比编码器来隔离身份线索并消除短暂的姿态和表情信息。在该分离嵌入的基础上进行的简单余弦测试能够识别非法身份替换。实验表明，该方法性能优越且操作实时化，能够实现对不同场景的有效推广保护。这种方法在不观察重建的RGB视频的情况下识别伪装身份泄漏情况开创了新途径。该技术的成功实现可为后续对话头模型的研究和开发提供更高级的安全防护功能打下基础。同时其成果也可扩展应用到视频伪造、数字图像和社交媒体领域中的安全性保护等场景中。整体来看此方法更具智能化与可靠性优势，具有重要的应用价值。其贡献主要在于增强在线通信安全性以及保障隐私权益。此研究将对在线会议的安全领域产生重大影响并开启新的应用前景。因此值得广泛关注和应用推广。虽然这项技术仍存在改进的空间但具有极高的实用性和推广价值，可以为AI的发展做出积极贡献。希望随着研究的深入这一技术能得到更多的完善和提升以更好地应对现实场景的挑战和潜在风险问题。目前已有不少技术企业和科研机构在深入研究相关技术并尝试将其应用于实际场景中。未来随着技术的不断进步和发展，相信该技术将越来越成熟并广泛应用于各个领域之中。考虑到网络安全的重要性和人们对其的需求未来相关研究必将受到广泛的关注和发展，具有重要的社会价值和发展前景潜力。研究具有重要意义及挑战性问题将会吸引更多科研人员关注并解决提出的关键性问题；挑战现实世界对于防范实际应用具有重要意义应对关键威胁是一项非常值得解决的问题也是一个新兴的挑战未来具有重要的现实意义和实践应用价值它作为一种创新性方法可实现进一步深入发展和探索发展适用于多领域更广泛安全保护和场景发展以提升效率和准确度响应瞬息万变的在线互动安全性保障的要求减少不确定因素的影响发挥其更高的性能和经济效益成为一种真正保障智能安全性和自主使用防护的好策略在各种重要的生产和工作场合得以广泛实施确保安全高效运行推动技术进步和产业发展推动社会进步和经济发展具有广阔的应用前景和重要的社会价值值得进一步研究和推广运用解决更多复杂场景下的实际问题。Key Takeaways
以下是七个关于该文本的关键见解：
- AI谈话视频系统通过优化潜变量合成RGB图像以降低带宽消耗，但潜变量存在被操纵的风险，使得攻击者能够实时劫持受害者的外貌。对此安全问题的解决方法提出了新的挑战。对此类问题提出新的防御策略具有重大意义和价值，以保障在线通信的安全性和隐私权益。该研究具有广阔的应用前景和重要的社会价值。其重要性在于提高在线会议的安全性并开启新的应用前景。这也是值得关注的研究方向以及提高该技术面临的挑战的重要考虑因素。具备较为深远的意义并对公众群体的工作、学习等各方面造成一定的利好影响发挥了重要意义解决了广泛关注领域问题的研究方法开发实际有价值的资源已面临的具体问题与案例引导技术进一步发展将带来新的机会和挑战引领行业发展未来创新科技领域的挑战及发展前景同时作为技术创新推动经济发展的动力未来随着技术的不断进步和发展该技术的广泛应用将带来重要的经济效益和社会效益具有广阔的应用前景和重要的社会价值。该研究有助于推动技术进步和产业发展推动社会进步和经济发展。同时对于未来人工智能技术的发展也具有重要意义。
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TCDiff++: An End-to-end Trajectory-Controllable Diffusion Model for Harmonious Music-Driven Group Choreography
Authors:Yuqin Dai, Wanlu Zhu, Ronghui Li, Xiu Li, Zhenyu Zhang, Jun Li, Jian Yang
Music-driven dance generation has garnered significant attention due to its wide range of industrial applications, particularly in the creation of group choreography. During the group dance generation process, however, most existing methods still face three primary issues: multi-dancer collisions, single-dancer foot sliding and abrupt swapping in the generation of long group dance. In this paper, we propose TCDiff++, a music-driven end-to-end framework designed to generate harmonious group dance. Specifically, to mitigate multi-dancer collisions, we utilize a dancer positioning embedding to encode temporal and identity information. Additionally, we incorporate a distance-consistency loss to ensure that inter-dancer distances remain within plausible ranges. To address the issue of single-dancer foot sliding, we introduce a swap mode embedding to indicate dancer swapping patterns and design a Footwork Adaptor to refine raw motion, thereby minimizing foot sliding. For long group dance generation, we present a long group diffusion sampling strategy that reduces abrupt position shifts by injecting positional information into the noisy input. Furthermore, we integrate a Sequence Decoder layer to enhance the model’s ability to selectively process long sequences. Extensive experiments demonstrate that our TCDiff++ achieves state-of-the-art performance, particularly in long-duration scenarios, ensuring high-quality and coherent group dance generation.
音乐驱动的舞蹈生成因其广泛的工业应用而受到广泛关注，特别是在群体舞蹈创作领域。然而，在群体舞蹈生成过程中，大多数现有方法仍然面临三个主要问题：舞者间的碰撞、单一舞者的足部滑动以及在长群体舞蹈生成中的突然替换。在本文中，我们提出了TCDiff++，这是一个音乐驱动端到端的框架，旨在生成和谐的群体舞蹈。具体来说，为了减轻舞者间的碰撞，我们利用舞者定位嵌入来编码时间和身份信息。此外，我们引入距离一致性损失，以确保舞者之间的距离保持在合理的范围内。为了解决单一舞者的足部滑动问题，我们引入了替换模式嵌入来表示舞者的替换模式，并设计了一个足部适配器来优化原始运动，从而减少足部滑动。对于长群体舞蹈的生成，我们提出了一种长组扩散采样策略，通过向噪声输入中注入位置信息来减少突然的的位置变化。此外，我们集成了一个序列解码层，以提高模型处理长序列的选择能力。大量实验表明，我们的TCDiff++达到了最先进的性能，特别是在长时间场景下，确保了高质量和连贯的群体舞蹈生成。
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Summary
本文提出一种音乐驱动端到端的框架TCDiff++，用于生成和谐群体舞蹈。该框架通过舞者定位嵌入、距离一致性损失、交换模式嵌入和足工作适配器等技术解决了群体舞蹈生成过程中的舞者碰撞、单个舞者足部滑动和长舞蹈中的突兀交换问题。同时，采用长组扩散采样策略和序列解码层，提高了模型在长序列场景下的性能，实现了高质量、连贯的群体舞蹈生成。
Key Takeaways
- TCDiff++是一个音乐驱动的端到端框架，用于生成和谐群体舞蹈。
- 通过舞者定位嵌入和距离一致性损失解决多舞者碰撞问题。
- 引入交换模式嵌入和足工作适配器来解决单个舞者足部滑动问题。
- 提出长组扩散采样策略，减少突兀的位置变化。
- 序列解码层增强了模型处理长序列的能力。
- TCDiff++在群体舞蹈生成领域实现了最先进的性能。
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