我们都非常熟悉人工智能能够为不存在的人创建逼真的图像，但这里有一个将该技术用于不同目的的不同寻常的实现：掩盖人们的身份而不改变图像本身的实质。结果是照片的内容和图像的“目的”（没有更好的术语）保持不变，同时无法识别其中的实际人物。这引发了一些有趣的隐私相关应用程序。
该论文用于人脸匿名化变得简单具有所有细节，但该方法归结为使用扩散模型来获取输入图像，自动挑选出与身份相关的特征，并以看起来或多或少自然的方式改变它们。为此，与身份相关的特征本质上是指人脸的关键部分。照片的其他元素（背景、表情、姿势、服装）保持不变。作为一个概念，它之前已经被探索过，但研究人员表明，这种多功能方法比其他方法更简单且性能更好。
扩散模型是 AI 图像生成器的本质，例如稳定扩散。它们可以在个人硬件上本地运行这一事实为各种有趣的实验打开了大门，例如这面闹鬼的镜子以及其他互动实验。忘记调整图像的“亮度”和“对比度”等沉闷的滑块。改变水平怎么样“苔藓”、“火”或“饼干”反而？