They work because they trick the model into thinking the object of the image is something that it's actually not. They do this by exploiting the fact that image classification models output the "most likely" object, and blurring the image removes features that are true to the real object.
มันได้ผลเพราะพวกเขาหลอกโมเดลให้คิดว่าวัตถุของภาพเป็นสิ่งที่ไม่ใช่ของจริง พวกเขาทำเช่นนี้โดยใช้ประโยชน์จากข้อเท็จจริงที่ว่าแบบจำลองการจัดหมวดหมู่รูปภาพจะแสดงวัตถุที่ "มีแนวโน้มมากที่สุด" และการเบลอภาพจะลบคุณลักษณะที่เป็นจริงกับวัตถุจริง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence