CIAGAN:ConditionalIdentityAnonymizationGenerativeAdversarialNetworks2020CVPR 2005.09544.pdf(arxiv.org)（个人理解，欢迎指正错误） Introduction 隐私：整个人脸 可用性：是看起来自然的人 文章去除真实人脸的同时生成了高质量的假人脸，可用于支持跟踪、检测等计算机视觉任务。与先前工作相比，本文的创新处在于可以在一定程度上控制人脸匿名效果，依据给定的身份参照指导假人脸的合成，到达合成图像接近参照图像的效果。 文章指出，他们的的关键观察是，许多计算机视觉任务，如人的检测、多人跟踪、
