【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，尤其涉及一种模型训练和图像生成方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，人脸识别技术作为人工智能技术较为成熟的应用领域，已经大规模落地并服务于人们的日常生活，例如，基于二代身份证的人证核验、刷脸支付、人脸闸机验证等。人脸识别技术给人们带来便利的同时，该技术也面临着安全防护、隐私保护等方面的挑战。例如，针对金融领域而言，人脸认证被攻击成功意味着储户的账户安全没法得到有效保障，其后果将十分严重，所选用的人脸识别系统需要具有很强能力的抗攻击性，才能保证储户账户的安全。
2、对抗样本，是一类被设计用来攻击深度学习模型的样本。通过对输入添加刻意构造的扰动，对抗样本可以使得特定的深度学习模型产生错误的分类。因此，对抗样本可以被用来检测深度学习模型是否存在安全问题。对于应用了深度学习模型的人脸识别系统而言，如果存在该人脸识别系统的对抗样本，就意味着该人脸识别系统的安全性和可靠性较低。
3、目前可以利用对抗样本来攻击各种人脸识别系统，以实现对人脸识别系统的安全性和可靠性的测试；例如...
【技术保护点】
1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一融合人脸图像与所述受害人脸图像，确定目标相似度损失，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一融合人脸图像与所述攻击人脸图...
【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一融合人脸图像与所述受害人脸图像，确定目标相似度损失，包括：
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一融合人脸图像与所述攻击人脸图像，确定风格迁移损失，包...
【专利技术属性】
技术研发人员：林坚，刘晓稳，吴天鹏，肖峰，刘杨，
申请(专利权)人：苏州涟漪信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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