【技术实现步骤摘要】
本说明书实施例属于图像处理，尤其涉及一种生成模型的训练方法及装置。
技术介绍
1、在例如商务、金融等很多业务领域中，常常通过对于客户端的拍摄图像的验证进行用户的认证。例如，在电子身份认证ekyc(electronic know your customer)场景中，其中具有的关键步骤是根据用户的证件图像和人脸图像，对用户的真实身份进行认证。但是，一些攻击者可能使用图像注入攻击的方式实施非法认证，即将客户端的拍摄图像替换为其它图像，并将该其它图像上传至服务端进行认证。
2、因此，迫切需要提供一种可靠的方案，可以生成能够有效抵御注入攻击的图像，以确保身份认证的安全性。
技术实现思路
1、本说明书实施例旨在提供一种生成模型的训练方法，所训练的生成模型能够生成可有效抵御图像注入攻击的图像。
2、本说明书第一方面提供一种生成模型的训练方法，包括：
3、获取第一训练样本，其中包括第一初始图像和第一信息；
4、将所述第一训练样本输入生成模型进行模型处理，得到...
【技术保护点】
1.一种生成模型的训练方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生成模型包括：第一编码器、第二编码器和解码器；
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述判别模型的输入还包括，对所述第一目标图像进行降级处理得到的第一降级图像，所述第一损失还正相关于所述判别模型对所述第一降级图像输出的可见性分数。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述降级处理包括以下中的至少一项：压缩、裁剪、添加噪声以及调整大小。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述判别模型的输入还包括...
【技术特征摘要】
1.一种生成模型的训练方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生成模型包括：第一编码器、第二编码器和解码器；
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述判别模型的输入还包括，对所述第一目标图像进行降级处理得到的第一降级图像，所述第一损失还正相关于所述判别模型对所述第一降级图像输出的可见性分数。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述降级处理包括以下中的至少一项：压缩、裁剪、添加噪声以及调整大小。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述判别模型的输入还包括，对所述第二目标图像进行降级处理得到的第二降级图像，所述第二损失还反相关于所述判别模型对所述第二降级图像输出的可见性分数。
7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述判别模型的输入还包括，所述第一初始图像；所述第二损失还正相关于所述判别模型对所述第一初始图像输出的可见性分数。
8.根据权利要求5所述的方法，其中，所述判别模型的输出还包括，预测隐写信息；所述第二损失还正相关于基于所述第一信息和所述预测隐写信息的比对确定的差异损失。
9.根据权利要求1所述的方法，其中...
【专利技术属性】
技术研发人员：李建树，李若愚，
申请(专利权)人：蚂蚁区块链科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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