最近的目标是错误的：Arc2Face 身份遗忘中的目标分离

如果重定向的输出仍被验证为原始人，则通过重定向其条件嵌入来从面部条件生成器中取消身份可能会失败。我们表明，这种失败取决于重定向目标距识别空间中的遗忘身份多远的可控选择，并且最直观的目标（最近邻）是最有可能导致这种失败的目标。我们使用锁定的 ArcFace 协议和在生成之前重定向身份调节的投影适配器来审核 Arc2Face。在一项由最难的 0.5% 合格身份构建的硬邻居压力测试中，四种目标选择策略显示出单调的响应：完全遗忘从最接近的硬目标下的 9/30 组上升到最不相似的组下的 30/30。忘记身份重新识别的平均值从 51.9 下降到 0.0，而平均保留率保持不变。这反映了成功的重定向，而不是输出变得无法验证：720 个最不难模拟的生成中，有 710 个到达了选定的目标，没有泄漏到不相关的身份。使用独立识别器 (AdaFace) 重新验证相同的图像保留了该趋势，相关性为 r=0.94，反对验证者的假象。因此，目标分离是身份遗忘的一阶可报告设计变量。