使用场景

新闻机构在报道中使用匿名化技术处理涉案人员的人脸。

社交媒体平台自动对用户上传的包含人脸的图片进行匿名化处理。

安全监控系统在公共区域捕捉到的人脸进行匿名化，以保护个人隐私。

产品特色

- 人脸匿名化：有效掩盖身份信息，同时保留面部表情和背景。

- 支持对齐和未对齐的人脸：适用于各种角度和位置的人脸图片。

- 灵活性高：可以自定义匿名化程度，适应不同的应用需求。

- 基于深度学习：利用最新的深度学习技术，提供高质量的匿名化效果。

- 易于集成：提供Python库和Jupyter Notebook演示，方便开发者快速上手。

- 支持GPU加速：优化计算性能，加快处理速度。

- 开源许可：遵循AGPL-3.0开源协议，确保透明度和社区贡献。

使用教程

1. 克隆代码库到本地环境。

2. 根据提供的`environment.yml`文件创建Python环境。

3. 导入必要的库和模块。

4. 创建并加载所需的模型。

5. 使用提供的代码示例对单张人脸或多张人脸图片进行匿名化处理。

6. 保存并查看匿名化后的图片结果。