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Oscar Chew
Oscar Chew
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新的PEPPER防御机制可对抗文本到图像模型的后门攻击
研究人员开发了一种名为PEPPER(PErcePtion-Guided Perturbation,感知引导扰动)的新防御机制,用于对抗文本到图像扩散模型中的后门攻击。这些攻击通过在提示中嵌入触发器来操纵模型输出,使其产生有害内容。PEPPER通过重写输入标题,使其在视觉上相似但语义上远离原始标题,从而在无需模型重新训练或访问权重的情况下破坏嵌入的触发器。该方法在对抗基于文本编码器的攻击方面表现出特别的有效性,提高了鲁棒性并保持了生成质…
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新研究揭示并提出解决 CLIP 模型中“中心偏差”的方案
研究人员在 CLIP 系列模型中发现了一种“中心偏差”,导致模型忽略图像边界附近的重要物体。这种偏差源于视觉嵌入聚合过程中的信息丢失,尤其是在池化机制中。该研究提出了视觉提示和注意力重分布等无需训练的策略,通过将模型的注意力重新导向到非中心区域来缓解此问题。