EpiReal-Bench:商用图像生成模型虚假声明红队基准
构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
- arXiv
- 2610.11112
- 发表
- 层
- 提示层
- 场景
- 模型与 API
- 攻击者
- 黑盒
- 被测模型
- GPT-Image-2、Nano Banana 2、Grok Imagen 2.0 等 4 个
摘要四款商用图像模型能把假主张画成可信证据。
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
另有 479 篇论文还没打上分类标签,暂不在筛选结果里。
构建 EpiReal-Bench,评测图像生成器将虚假主张渲染为可信证据
EpiReal-Bench 用来量商用图像生成器会不会把虚假现实主张画成可信视觉证据。
提出 FAB 攻击,向声学基础模型植入可由环境声触发的后门
摘要论文提出了针对声学基模的 FAB 后门攻击,在弱威胁模型下实现了任务无关、物理可触发的后门植入。
分析潜空间图像水印对像素扰动的内在鲁棒性上限
摘要作者称当前潜空间水印在低 FPR 下受扩张映射与分布偏移的限制。
提出监控深伪基准 CCDF,在统一编码后评测检测器对伪造犯罪事故录像的识别
摘要提出消除格式捷径的监控深度伪造基准 CCDF,揭示现有检测器难以识别商用生成视频。
评测文生图模型的有害内容生成能力与审核检测缺口
提出 PLW,用微调把先前对话敏感触发编码进后续生成图像
摘要PLW 把先前对话线索写成后续图像中的隐水印,检出随触发、模型和间隔变化。
组合偏好奖励与评分标准奖励后训练文生图模型以抑制奖励作弊
作者给出一套开放域文生图后训练配方:把人类偏好奖励和 prompt 条件的 rubric 奖励合在一起,而不是换一个新优化器。问题是单一奖励盖不住用户意图。偏好模型能看整体观感,但对“是否实现每个要求”这类稀疏属性不敏感。
提出 RASteer,推理时按保留子空间校正激活以擦除文生图目标概念
Retain-aware Activation Steering(RASteer) 是一种不改权重的推理时概念擦除方法,用于文生图扩散模型去掉指定概念并减少对保留概念的误伤。
提出多 SAE 对齐方法,从音乐模型表征中发现和弦与调性轨道
作者提出一套面向音乐基础模型的结构可解释性框架:不把 SAE 特征当作孤立概念,而用半音移调把它们连成有序轨道。
这是一篇视频生成 后训练与对齐 综述:预训练模型已有强先验,但作者认为仍不能可靠遵循意图、维持时间连贯或满足物理与安全约束。
提出 TAILOR,按请求组合图像水印以满足抗攻击与画质延迟规格
提出 D-Scope,用视觉质心检索 SAE 解码方向并转向扩散生成
D-Scope把扩散 Transformer 中 SAE 特征的高激活图像块,接到文本查询驱动的单方向生成干预上。
提出 NDDL,用良性扩散轨迹检测文生图后门提示并定位触发 token
NDDL 是面向文生图扩散模型的后门防御:防御者只有白盒模型访问和良性提示词,没有后门先验,需要区分后门提示词并找出触发 token。
提出 BadAction,通过动作触发器给交互式视频生成植入后门
测量剪枝对语音 LLM 群体转写公平性的影响
摘要剪枝后的 Speech-LLM 不能只看总体 WER:Fair-Speech 上族群差扩大,作者建议看最差组。
提出训练无关的 SECRET,对问题表征做源条件转向以缓解音视频模型幻觉
SECRET 是一种训练无关的问题状态转向方法,用来减轻 AVLLM 的 source-confused grounding hallucination。
提出 CollageAttack,用空间文本碎片重组越狱文生图模型
摘要系统揭示 T2I 跨模态空间合成安全漏洞,证实离散无害元素可在图像层面重构有害意图并放大传播强度。
提出 IDU,在无保留样本时蒸馏单步生成器并抑制遗忘子集
IDU 面向无条件 flow 与 score-based 教师,在蒸馏成单步生成器的同时做数据遗忘。
证明无显式危害的图文窄微调可诱发跨任务涌现未对齐
论文系统探究了视觉-语言模型中由窄任务微调诱发的跨模态涌现未对齐(Emergent Misalignment, EM)现象。
提出 VoxParity,固定转写只改音频,评测语音智能体是否按行业规则改工具调用
VoxParity 测量语音智能体在词语不变、只有声音改变时,是否按行业规则改它所执行的工具调用。