1.针对人物图像数据的多选择全身匿名化方法，其特征在于，包括：输入人物图像数据；获取人物图像数据中待匿名化的人体部分的mask图；利用图生文模型获取待匿名化的人体部分的mask图的文本描述；将文本描述通过匿名化提示词工程，获取匿名化提示词；使用调色板算法获取表征人物图像数据的颜色特征分布的调色板图片；基于人脸数据库获取一个虚假且随机的人脸身份特征；引入Controlnet控制人物图片数据的非敏感部分属性信息，作为图片提示，引导扩散模型图像生成过程；根据获取得到的待匿名化的人体部分的mask图、匿名化提示词、调色板图片以及虚假且随机的人脸身份特征，指导基于扩散模型的Inpainting任务，生成新的人物图像以替换人物图像数据中待匿名化的人体部分，得到匿名化后的结果图。
2.根据权利要求1所述的针对人物图像数据的多选择全身匿名化方法，其特征在于，获取人物图像数据中待匿名化的人体部分的mask图的方法为：对于输入的人物图像数据 ，使用yolo算法获取人物图像数据 中每个像素点的分类，将属于Person类的像素点的像素值设为255，其余所有像素点的像素值均设为0，如此得到待匿名化的人体部分的mask图 。
3.根据权利要求1所述的针对人物图像数据的多选择全身匿名化方法，其特征在于，利用图生文模型获取待匿名化的人体部分图像的文本描述，包括：将人物图像数据 与待匿名化的人体部分的mask图 进行重叠，只保留mask图 中像素值为255的部分，得到重叠后的图片 ：使用图生文模型，获取的图片 的人物文本描述作为待匿名化的人体部分图像的文本描述，包括描述人物所穿的衣物特征。
4.根据权利要求3所述的针对人物图像数据的多选择全身匿名化方法，其特征在于，将文本描述通过匿名化提示词工程，获取匿名化提示词，包括：对于获取的文本描述进行提示词工程：先对文本描述进行数据清洗去除无关描述，再进行服装关键词提取，使用预先构建的颜色文本库与服装细节文本库对获取的服装关键词进行随机匿名，获取不同匿名化程度的匿名提示词；对于文本描述生成n个不同的匿名提示词 ，使用clip编码器将n个匿名提示词与人物图像数据 均映射到一个统一的文本与图像隐空间，通过计算文本和图像向量之间的余弦相似度，获得图像和文本之间的对齐关系，从n个不同的匿名提示词中选取与图片差距最大的匿名提示词 作为最终的匿名化提示词：其中， 为第 i 个匿名提示词， ， 为clip编码器。
5.根据权利要求1所述的针对人物图像数据的多选择全身匿名化方法，其特征在于：获取表征人物图像数据的颜色特征分布的调色板图片，如下：对人物图像数据 进行高斯模糊处理；使用K-means算法将高斯模糊处理后的图像使用一定数量色彩表示，然后执行图像增强操作，提升处理后图片的色彩对比度，由此获取表征人物图像数据的颜色特征分布的调色板图片 。
6.根据权利要求1所述的针对人物图像数据的多选择全身匿名化方法，其特征在于：引入Controlnet控制人物图片数据的非敏感部分属性信息，包括：获取人物图像数据 对应的3种非敏感部分属性信息，分别是软边缘图、姿态图、面部信息图，软边缘图对于图像中的人体边缘轮廓进行描述，姿态图用于捕捉和表示图像中人体的姿态信息，面部信息图包含了面部的关键特征点及面部位置信息。
7.根据权利要求6所述的针对人物图像数据的多选择全身匿名化方法，其特征在于：基于人脸数据库获取一个虚假且随机的人脸身份特征，包括：随机从人脸数据库中选取n张人脸图片，提取n张人脸图片对应身份特征向量，同时生成n张人脸图片的随机权重，将n张人脸图片对应身份特征向量进行加权求和，获取一个虚假且随机的人脸身份特征 。
8.根据权利要求1所述的针对人物图像数据的多选择全身匿名化方法，其特征在于：根据获取得到的待匿名化的人体部分的mask图、匿名化提示词、调色板图片以及虚假且随机的人脸身份特征，指导基于扩散模型的Inpainting任务，包括：使用待匿名化的人体部分的mask图 进行扩散模型的Inpainting任务的遮掩指导，根据匿名化程度的不同选择，动态控制使用调色板算法与提示词工程，其中调色板算法用于控制颜色分布，提示词工程提供随机颜色和随机细节；在执行扩散模型的Inpainting任务时，根据待匿名化的人体部分的mask图 ，对于待匿名化图像中的人体部分，由加噪调色板图替换纯高斯噪声，在调色板图片 的基础上进行重建，匿名化提示词 作为指导文本指导匿名化生成过程； 作为单独的面部信息指导，将人脸身份特征 通过一个具有解耦交叉注意的轻量级自适应模块来支持身份特征提示，同时使用Annotators获取的面部信息图通过ControlNet对人脸所处位置空间进行控制，以此引导人脸部分的生成。
9.针对人物图像数据的多选择全身匿名化装置，其特征在于，包括：第一模块，用于输入人物图像数据；第二模块，用于获取人物图像数据中待匿名化的人体部分的mask图；第三模块，用于利用图生文模型获取待匿名化的人体部分的mask图的文本描述；第四模块，用于将文本描述通过匿名化提示词工程，获取匿名化提示词；第五模块，用于使用调色板算法获取表征人物图像数据的颜色特征分布的调色板图片；第六模块，用于基于人脸数据库获取一个虚假且随机的人脸身份特征；第七模块，用于引入Controlnet控制人物图片数据的非敏感部分属性信息，作为图片提示，引导扩散模型图像生成过程；第八模块，用于根据获取得到的待匿名化的人体部分的mask图、匿名化提示词、调色板图片以及虚假且随机的人脸身份特征，指导基于扩散模型的Inpainting任务，生成新的人物图像以替换人物图像数据中待匿名化的人体部分，得到匿名化后的结果图。
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，其特征在于，处理器执行计算机程序时实现如权利要求1所述针对人物图像数据的多选择全身匿名化方法的步骤。
