BriefGPT - AI 论文速递
·
分类器引导增强扩散基础的对抗性净化，通过保留预测信息
💡
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
通过使用生成模型进行对抗性净化，新的框架语言引导对抗净化（LGAP）利用预训练的扩散模型和字幕生成器来防御对抗性攻击。方法通过生成图像的字幕，利用扩散网络指导对抗性净化过程，提高对抗性鲁棒性。结果表明，LGAP的性能优于现有对抗性防御技术，无需专门网络训练，适用于大规模数据集，为进一步研究提供有希望的方向。
🎯
关键要点
- 通过使用生成模型进行对抗性净化，展示出强大的对抗性防御性能。
- 介绍了一种新的框架：语言引导对抗净化（LGAP）。
- LGAP利用预训练的扩散模型和字幕生成器来防御对抗性攻击。
- 方法通过生成图像的字幕，指导对抗性净化过程。
- 评估结果证明LGAP提高了对抗性鲁棒性。
- LGAP的性能优于大多数现有的对抗性防御技术，无需专门的网络训练。
- LGAP在大规模数据集上具有广泛适用性，为进一步研究提供了希望的方向。
