扩散模型的引人入胜特性：用于评估文本到图像生成模型自然攻击能力的大规模数据集

通过删除稳健特征，我们发现了一种名为“自然去噪扩散攻击”的新型攻击。我们构建了大规模数据集评估文本-图像扩散模型的攻击能力，并证实了攻击的有效性。非稳健特征对于自然攻击能力起到了贡献作用。我们对一辆自动驾驶汽车进行了攻击，发现物理打印的攻击能够被识别为停止标志。希望我们的研究和数据集能够提高社区对扩散模型风险的认识，并推动深度神经网络模型的研究。