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arXiv· arXiv:2602.20999· Bowen Zheng, Yongli Xiang, Ziming Hong, Zerong Lin, Chaojian Yu, Tongliang Liu, Xinge You·本站收录· 原文发表

VII:面向图像到视频生成模型越狱的视觉指令注入

VII: Visual Instruction Injection for Jailbreaking Image-to-Video Generation Models

AI 导读

研究者提出 VII 视觉指令注入框架,通过参考图像中的视觉指令把不安全文本提示的恶意意图带入图像到视频生成过程,从而越狱 I2V 模型。该方法无需训练且可迁移,包含恶意意图重编程和视觉指令 grounding 两个模块。在 Kling-v2.5-turbo、Gemini Veo-3.1、Seedance-1.5-pro 和 PixVerse-V5 四个商用 I2V 模型上,VII 的攻击成功率最高达到 83.5%,拒答率降至接近零,作者称其显著优于现有基线。

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