基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）的潜在空间语义表达算法研究是当前隐式图像表示的研究热点之一,在数字内容生成方面有着广泛的应用。针对目前图像在潜在空间的逆向映射的准确性不够,使得重构图像和输入图像存在明显特征差异的问题,通过优化潜码的编码器结构、生成器的嵌入优化、以及损失函数的选择等方法,实现了对真实图像的在潜在空间的准确逆映射和基于潜在空间的语义编辑。具体开展并完成了以下研究工作:（1）针对真实图像到StyleGAN潜在空间逆映后语义表达不准确问题,提出了一种基于样式的编码网络,将真实图像映射到StyleGAN的扩展潜在空间W+,实现对真实图像的准确逆映射和语义表达。编码器网络以U-Net为框架,利用生成的三种尺度大小的特征向量构造出w+潜在向量,联合逐像素损失、感知损失和个人身份损失联合训练。实验结果表明,算法通过基于样式的编码网络直接组合w+潜在向量,能够实现图像到W+潜在空间的准确逆映射,支持通过改变潜码进行语义编辑。（2）为了进一步提高真实图像逆映射在潜在空间语义表达准确性,提出了一种基于潜在空间嵌入扩展的两阶段逆向映射方法:第一阶段有监督的训练一个域内引导编码器,引入像素损失和感知损失。像素损失用来使编码后的潜码在像素域进行对齐,感知损失用来引导逆向映射编码后的潜码在语义域内进行对齐;第二阶段将域内引导编码器的输出作为初始潜码进行嵌入优化,来微调编码器产生的潜码,对StyleGAN的潜在空间进行了扩展,实现对真实图像高准确逆映射,提高进行语义编辑后的重构图像质量。（3）开展了真实图像的语义操纵的工程应用设计,开发了基于PyQt5框架的语义操纵辅助演示工具。该工具可跨平台运行,支持Windows、Linux或macOS等操作系统,其主要功能有两项:实时完成并呈现输入真实图像的逆映射后的重构结果;对重构的图像进行实时的语义操纵。此外,此工具还开放了添加自定义算法的接口,以满足后续算法扩展和升级。