一种基于解耦空间对齐的黑盒模型逆向重建方法

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。