怎样通过在图片中植入对抗性像素来欺骗多模态LLM的判断?
多模态大型语言模型(MLLM),例如GPT-4V或开源的LLaVA,结合了强大的视觉理解和语言生成能力。然而,正如传统的计算机视觉模型一样,MLLM也容易受到“对抗性攻击”的影响。这些攻击通过向图片添加人眼难以察觉的微小扰动(即对抗性像素)...
多模态大型语言模型(MLLM),例如GPT-4V或开源的LLaVA,结合了强大的视觉理解和语言生成能力。然而,正如传统的计算机视觉模型一样,MLLM也容易受到“对抗性攻击”的影响。这些攻击通过向图片添加人眼难以察觉的微小扰动(即对抗性像素)...