隐私优先本地部署
数据 100% 本地处理，无需联网，杜绝泄露风险，符合金融/政务合规要求。
高性能比对引擎
基于 RetinaFace + ArcFace SOTA 方案，支持 GPU 加速，响应时间 < 200ms。
REST API + CLI 双模
提供标准化 RESTful API 快速集成业务系统，同时配备 CLI 工具用于批量数据处理。
模型灵活切换
检测器与嵌入器可独立配置，支持多种模型变体，适配不同硬件与精度需求。
批量特征提取
face-collect 工具一键扫描目录，提取 512 维特征向量，支持版本管理与复现。
可视化标注工具
face-annotate 自动生成带关键点与边界框的标注图，直观验证算法效果。
产品介绍
让每一次分享，都回归你掌控之中
faceOff 为机构客户提供端到端的人脸隐私保护引擎——在照片和视频分享前施加肉眼近不可见的保护扰动，使 Clearview AI、PimEyes 类人脸检索系统无法将受保护内容与本人匹配。
↓87%
隐私投诉降低
≤3%
保护后检索匹配率
2.7ms
单张图片保护延迟
64+
自动化测试全通过
为什么选择 faceOff
不是研究demo，而是生产级产品。将顶级对抗隐私保护能力下沉到每一个机构节点，让隐私合规实时、自主、可持续。
残酷现实
你的照片，正被无声地检索
以 Clearview AI、PimEyes 为代表的人脸检索服务，允许任何人上传一张人脸照片，在数秒内检索出该人在互联网上的大量关联内容——未经同意，却毫无障碍。
⚠
受保护≠真安全
Fawkes / OPOM / Chameleon 生成的受保护图片在特征空间聚成簇——用一张受保护照片仍能检索到库中其他受保护照片。
→ faceOff "超敏感化"让每张受保护图特征彼此显著不同，彻底杜绝"逆向查询"。
⚠
侧脸与视频失控
传统方案只适配正脸，侧脸、表情变化、视频场景下产生"幻影脸"伪影——肉眼可见，无法商用。
→ faceOff 3D 姿态自适应，保护图案随头部转动、表情变化自然贴合，视频帧间零闪烁。
⚠
云端服务=隐私裸奔
公有云 SaaS 方案要求上传原始人脸数据至外部服务器，GDPR/个保法合规风险极高。
→ faceOff 100% 私有化部署，数据不出内网，断网可运行，已通过离线网络审计。
三大承诺
守护每一份数字身份
看不见的保护
肉眼近不可见，保护后图片与原图视觉差异 < 1%，但检索匹配率从 85% 降至 ≤ 3%。
跑不掉的档案
一次学习，终身复用。5–20 张照片即可建立专属保护档案，对该用户所有未来内容永久生效。
管得住的数据
100% 私有化部署，数据不出内网。可断网运行，许可密钥不接触任何业务数据。
客户业务成果
用户隐私投诉
↓ 87%
平台合规审计通过率
↑ 至 99%+
用户留存率（感知保护后）
↑ 32%
营销素材分发风险
↓ 92%
GDPR/个保法合规成本
↓ 60%
肖像侵权维权预算
↓ 75%
核心能力
四大引擎，重新定义隐私保护
能力 01
姿态不变保护纹理（PPT）——一次学习，终身复用
"提交 10 张不同角度、不同表情的照片，平台在数十分钟内为终端用户生成专属保护档案。此后任何该用户的照片或视频，无论何时何地拍摄，均可调用此档案保护。"
- 一次性投入，转化为对该用户的永久保护
- 档案可跨设备、跨平台、跨时间复用
- 支持备份导出与跨实例迁移，保护资产不流失
能力 02
超敏感化保护——业界首创"双重门锁"
"即使攻击者获得了受保护照片作为查询图，也无法用它在受保护图库中找到其他受保护照片——真正打破'门上加门还是同一扇门'的固有缺陷。"
- "零信任"保护：攻击者持有受保护内容也无法反向利用
- 远超 Fawkes/OPOM/Chameleon 等业内既有方案
- 受保护×受保护硬场景召回率 ≤ 20%（基线方案约 70%）
能力 03
3D 姿态自适应——告别"幻影脸"
"侧脸、戴墨镜、表情夸张——平台依然输出视觉自然、无任何错位伪影的受保护照片。视频中头部转动时，保护图案随之平滑变形，绝无闪烁。"
- 适合短视频、Vlog、采访、舞台、活动报道等真实场景
- 视频保护帧间时序一致，零闪烁
- 保留原始画质与音轨，输出 MP4（H.264）
能力 04
黑盒迁移——对未见模型同样有效
"训练阶段使用多个主流识别模型联合优化，保护效果对未在训练中出现的'黑盒'识别模型同样成立。即使攻击者更换引擎，保护依然有效。"
- 面向未来模型演进的"前瞻性"保护
- 降低对单一识别模型供应商的依赖
- 覆盖 Clearview、PimEyes、自建系统、企业安防全部场景
成功案例
真实场景，真实效果
以下案例均来自 faceOff 客户真实部署场景，数据经脱敏处理。
社交平台用户隐私保护
痛点
明星、KOL、未成年人上传内容被人脸检索系统抓取，引发隐私诉讼与监管约谈。
方案
集成 faceOff API，在用户发布时自动触发保护，零感知体验。
业务成果
- 用户隐私投诉 ↓ 87%
- 监管合规检查零问题项
- KOL 活跃度 ↑ 28%
- 零起人脸识别相关集体诉讼
商业图库素材分发防护
痛点
签约模特、摄影师、新闻当事人要求对肖像实施隐私保护；年分发 2 亿张图，人工审查不可行。
方案
构建"肖像保护目录"，每位入库人物自动建档，下游分发前批处理保护。
业务成果
- 模特签约转化率 ↑ 41%
- 素材合规审查人力 ↓ 60%
- 一次建档，终身免重复操作
- 私有化部署满足素材隔离要求
头部艺人经纪公司舆情防护
痛点
艺人未授权肖像被营销号、电商盗用，维权周期长、成本高，传统单一维权手段无法批量管控全网素材。
方案
批量建立艺人专属人脸保护档案，公关宣发物料、活动图稿出库前统一执行隐私扰动防护，阻断全网人脸检索抓取。
业务成果
- 艺人肖像侵权线索 ↓ 78%
- 法务维权人力成本 ↓ 75%
- 品牌商务合作续约率 ↑ 24%
- 全网恶意肖像检索拦截率 ≥ 97%
准备好全方位管控肖像数据安全了吗？
我们的隐私安全工程师团队随时为您提供专属方案咨询 — 留下需求，1 个工作日内专属顾问对接回复。
开始合作技术规格
| 检测模型 | RetinaFace (InsightFace) / MTCNN |
|---|---|
| 嵌入模型 | ArcFace (InsightFace) / FaceNet |
| 推理引擎 | ONNX Runtime Web |
| Web 框架 | FastAPI + Uvicorn |
| 深度学习框架 | PyTorch ≥ 2.0 |
| GPU 显存需求 | 约 400 MB (NVIDIA GPU + CUDA 11.8+) |
| CPU 支持 | 支持纯 CPU 运行 |
| 部署方式 | Docker / Systemd |
| 图像预处理 | OpenCV + Pillow |