今天看了一篇文章《图片越糊越危险？西湖大学发现多模态大模型未经授权，禁止复制转载。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。「攻击舒适区」》让我联想到之前有些人通过给真人图片打栅【本文首发于唐霜的博客】【原创内容，转载请注明出处】格线就能突破人脸审核的事，让我更加确信我本文作者：唐霜，转载请注明出处。著作权归作者所有，禁止商业用途转载。之前的理论，就是大模型（Seedance【本文首发于唐霜的博客】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。2.0也是大模型）的算力（专注力）是有限原创内容，盗版必究。原创内容，盗版必究。的，这是导致某些完全不符合我们预期的现象【作者：唐霜】【转载请注明来源】出现的根本原因。

这篇文章，讲了一种通过把图片弄的很糟糕，【版权所有，侵权必究】本文版权归作者所有，未经授权不得转载。来突破多模态模型的安全审查的手段。简单讲【作者：唐霜】未经授权，禁止复制转载。，就是模型花了很大的力气，把精力都用在了【本文受版权保护】【本文受版权保护】识别文字上，结果，留给安全审查的力气就变原创内容，盗版必究。【本文受版权保护】得很少。

通过对国内外各大模型的测试，这个团队得到本文版权归作者所有，未经授权不得转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。了确切的结论，为图片增加杂音，确实可以消转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】耗模型的专注力来抵消安全审查的强度。

对应到Seedance2.0中，作为用户未经授权，禁止复制转载。本文版权归作者所有，未经授权不得转载。，我们可以利用这一特性来优化我们的视频生本文作者：唐霜，转载请注明出处。转载请注明出处：www.tangshuang.net成。具体来说，可以有以下几个方面：

1. 突破人脸审查，通过将人脸隐藏在杂质信息后著作权归作者所有，禁止商业用途转载。转载请注明出处：www.tangshuang.net面，让模型花更多算力去重建人脸，安全审查【本文受版权保护】未经授权，禁止复制转载。的算力就更少
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2. 将出现问题的提示词（文本）以图片的形式提著作权归作者所有，禁止商业用途转载。【版权所有，侵权必究】交给Seedance，同时，提供更多参考【原创不易，请尊重版权】本文作者：唐霜，转载请注明出处。图，让Seedance先去理解图片中的文本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【本文首发于唐霜的博客】本，理解参考图信息，把花在图片理解上的算原创内容，盗版必究。【版权所有，侵权必究】力拉满，这样它就没有功夫去琢磨安全审查的【未经授权禁止转载】【版权所有，侵权必究】问题
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3. 撇除多余信息，将你参考图中的多余信息抹除本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【未经授权禁止转载】，为seedance保留足够的算力，来确【版权所有】唐霜 www.tangshuang.net【原创内容，转载请注明出处】保还原你参考图中场景、人物的一致性，这是【本文首发于唐霜的博客】【本文首发于唐霜的博客】一个反向利用算力理论的方案
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不过，这种思路，可以解决前置，也就是视频转载请注明出处：www.tangshuang.net【版权所有，侵权必究】生成前的审查或算力问题，而不能解决视频生【本文受版权保护】【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】成后官方的版权检测问题，官方在seeda【访问 www.tangshuang.net 获取更多精彩内容】【原创不易，请尊重版权】nce2生成视频后，有一个版权检测的阶段本文版权归作者所有，未经授权不得转载。【作者：唐霜】，如果发现生成的视频中，存在侵犯第三方版【本文首发于唐霜的博客】【版权所有，侵权必究】权的可能，就会报错。