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申请/专利权人：中国科学院信息工程研究所
摘要：本发明公开了一种基于预测向量映射的黑盒模型逆向重建方法，属于图像处理与机器学习领域。本发明在数据挑选阶段，通过从公共数据集中选择具有最高置信度的图像和对应预测向量，构成训练集；在训练阶段，训练一个从预测向量到StyleGAN潜在空间再到图像的逆向模型，并引入多种损失函数确保重建图像与真实图像的相似性；在攻击阶段，通过预测集成攻击方法，增强目标身份的特征，实现有效的图像重建。本发明解决了现有方法中计算成本高、效率低的问题，通过解耦潜在空间的对齐，提升了重建图像的质量和精度。本发明取得了高效攻击过程、语义连续的面部嵌入、增强的特征对齐和更高的重建性能等效果。
主权项：1.一种基于解耦空间对齐的黑盒模型逆向重建方法，其特征在于，包括以下步骤：基于公共数据集和StyleGAN生成器的合成数据构建训练集，该训练集包括图像和由目标模型生成的预测向量；在预训练的图像编码器前增加预测映射网络组成p2w编码器，由p2w编码器和StyleGAN生成器组成逆向模型；通过训练集训练逆向模型，p2w编码器的预测映射网络和图像编码器根据预测向量生成对齐W+空间的潜在编码，并计算自适应损失；StyleGAN生成器根据生成的潜在编码重建图像，并计算重建损失；以由自适应性损失和重建损失组成的总损失最小为训练目标；将目标模型针对目标身份生成的预测向量进行加权集成，生成具有代表性的潜在编码，使用训练好的逆向模型根据该潜在编码重建目标身份的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院信息工程研究所 一种基于解耦空间对齐的黑盒模型逆向重建方法
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