揭示低维面部肖像表示中的非故意信息泄露
核理论
2025-03-13 v1
摘要
我们评估了可能意外泄露到神经网络低维输出中的信息，通过从旨在仅描述面部肖像抽象属性的40或32元素特征向量重建输入图像。重建过程使用生成特征向量的图像编码器的黑箱访问权限。与先前工作不同，我们利用关于图像生成和面部相似性的最新知识，实现了一种超越当前最先进水平的方法。我们的策略使用预训练的StyleGAN和一种新的损失函数，该函数通过将它们映射到FaceNet嵌入的潜在空间来比较肖像的感知相似性。此外，我们提出了一种融合集成输出的新技术，以有目的地生成重建图像的特定方面。
引用
@article{arxiv.2503.09308,
title = {Fourier shape parametrization in covariant density functional theory for nuclear fission},
author = {Zeyu Li and Yang Su and Lile Liu and Yongjing Chen and Zhipan Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.09308},
year = {2025}
}
备注
7 figures, 9 pages