本文探讨了多种基于扩散模型的对抗性净化方法，如特征纯化原则、DiffPure、GDMP和LGAP，旨在提升深度神经网络的鲁棒性和分类准确性。研究表明，这些方法在对抗攻击下表现优越，具有重要的实际应用潜力。

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）展示了很强的对抗性防御性能。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，经过评估证明了其提高对抗性鲁棒性的有效性。LGAP的性能优于现有的对抗性防御技术，无需专门的网络训练，为进一步研究提供了有希望的方向。