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SRIM：抗缩放图像保护扰动方法
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AI 综述
2026年10月7日，arXiv cs.CV 刊出论文提出 SRIM 图像免疫扰动方法，针对现有防护扰动在图像缩放后失效的问题。该方法采用覆盖全尺度范围的锚点尺度网格，并按最弱尺度加权优化，使扰动在图像被多次缩放后仍能抵抗恶意编辑。在 9 至 30 百万像素照片、2 至 8 倍下采样条件下，对 FLUX.2-klein 编辑的最坏扰动从最强已发布防护的 0.192 LPIPS 提升至 0.463，同等可见度下防护约翻倍；对 9B 模型与 FLUX.2-dev 分别为 0.450 和 0.386，而已发布防护至多 0.184。目前为该方法的首次公开报道。
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最新进展10月7日 12:00
SRIM 在 9–30MP 照片、2–8 倍下采样下将最坏扰动提升至 0.463 LPIPS，防护约翻倍。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.CV防护扰动必须熬过缩放：SRIM 实现抗恶意编辑的尺度鲁棒图像免疫
SRIM 用覆盖全尺度范围的锚点尺度网格并按最弱尺度加权，实现抗恶意编辑的尺度鲁棒图像免疫。在 9 至 30 百万像素照片、2 至 8 倍下采样下，它对 FLUX.2-klein 编辑的最坏扰动从最强已发布防护的 0.192 LPIPS 升至 0.463，同等可见度下防护约翻倍。对 9B 模型与 FLUX.2-dev 分别为 0.450 和 0.386，已发布防护至多 0.184。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。