AI 安全实战：基于 PGD 的 Stable Diffusion 视觉提示词注入攻击分析

部署模型后，建议先简单验证环境和模型文件，确保各方面没问题：

import torch
from PIL import Image
from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline

def Inpaint(prompt, img, mask):
    pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained(
        "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-inpainting", 
        torch_dtype=torch.float16
    ).to('cuda')
    image = pipe(prompt=prompt, image=img, mask_image=mask).images[0]
    image.save("data/output_img/original_out.jpg")

if __name__ == "__main__":
    img_name = 'data/18.png'
    mask_name = 'data/18_maskprocessed_mask.png'
    img = Image.open(img_name).convert('RGB').resize((512, 512))
    mask = Image.open(mask_name).convert('RGB').resize((512, 512))
    prompt = ''
    Inpaint(prompt, img, mask)

四、核心攻击流程详解

本项目的攻击逻辑在 main 函数中高度聚合，其执行流程严格遵循以下四个核心步骤：固定随机种子以确保可复现性；读取并预处理图像与掩码数据；执行核心 PGD 攻击算法；保存生成的对抗样本。

def main(args):
    set_seed(args.random_seed)
    init_image = Image.open(args.image_name).convert('RGB').resize((512, 512))
    mask_image = Image.open(args.mask_name).convert('RGB').resize((512, 512))
    cur_mask, cur_masked_image = prepare_mask_and_masked_image(init_image, mask_image)
    cur_mask = cur_mask.cuda()
    cur_masked_image = cur_masked_image.cuda()
    prompt = args.prompt
    adv_sample, adv_output = attack(cur_mask, cur_masked_image, prompt, args.iter, pipe_inpaint, args.num_inference_steps)
    adv_sample = (adv_sample / 2 + 0.5).clamp(0, 1)
    adv_image = to_pil(adv_sample[0]).convert("RGB")
    adv_image = recover_image(adv_image, init_image, mask_image, background=True)
    adv_image.save(args.save_path)

4.1. 固定随机因子

扩散模型的生成过程具有随机性，为了确保对抗攻击过程中梯度方向的稳定性，需固定所有随机数生成器的种子（seed）：

def set_seed(seed):
    torch.manual_seed(seed)
    torch.cuda.manual_seed_all(seed)
    np.random.seed(seed)
    random.seed(seed)
    torch.backends.cudnn.deterministic = True
    torch.backends.cudnn.benchmark = False

4.2 数据预处理

该步骤将原始 PIL 图像和掩码转换为模型可接受的张量（Tensor）格式。核心操作包括：将图像像素值归一化至 [-1, 1] 区间，并通过二值化处理掩码，最终生成待修复的掩码图像。

def prepare_mask_and_masked_image(image, mask):
    image = np.array(image.convert("RGB"))
    image = image[None].transpose(0, 3, 1, 2)
    image = torch.from_numpy(image).to(dtype=torch.float32) / 127.5 - 1.0
    mask = np.array(mask.convert("L"))
    mask = mask.astype(np.float32) / 255.0
    mask = mask[None, None]
    mask[mask < 0.5] = 0
    mask[mask >= 0.5] = 1
    mask = torch.from_numpy(mask)
    masked_image = image * (mask < 0.5)
    return mask, masked_image

4.3. 攻击部分

攻击的核心逻辑在于模拟扩散模型的前向生成过程，获取生成图像后，计算其在 CLIP 特征空间中与违规概念的相似度，并利用 PGD 算法迭代优化扰动，使相似度低于安全判定阈值，从而实现绕过检测。

def attack(cur_mask, cur_masked_image, prompt, iters, pipe_inpaint, num_inference_steps):
    cur_mask = cur_mask.clone()
    cur_masked_image = cur_masked_image.clone().cuda()
    # 初始化对抗噪声 delta
    delta = torch.zeros_like(cur_masked_image).cuda().requires_grad_(True)
    # 攻击参数设置
    epsilon = 8 / 255  # 最大扰动范围
    alpha = 1 / 255    # 单步步长
    adjustment = 0.02  # 阈值调节，目的是比官方的阈值设定再低 adjustment，确保攻击稳定。
    
    for i in range(iters):
        adv_sample = cur_masked_image + delta
        Inpaint_img = diffusion_forward(pipe_inpaint, prompt, adv_sample, cur_mask, num_inference_steps)
        clip_input = vae_tensor_to_clip_input(Inpaint_img).cuda()
        # Safety Checker 安全检测器本质上是一个预训练的 CLIP 模型，此部分简化了官方代码，只获取模型映射的特征
        image_embeds = SafetyChecker(clip_input)
        # 计算当前'图像'和'官方预设定的多个违规词'在 Clip 特征空间上的距离
        cos_dist = cosine_distance(image_embeds, concept_embeds)
        attack_loss = 0
        loss_total = 0
        for concept_idx in range(len(cos_dist[0])):
            concept_cos = cos_dist[0][concept_idx]
            concept_threshold = concept_embeds_weights[concept_idx].item()
            loss_total = loss_total + concept_cos
            if torch.round(concept_cos - concept_threshold + adjustment, decimals=3) > 0:
                attack_loss = attack_loss + concept_cos
        if attack_loss:
            loss = attack_loss
        else:
            loss = loss_total
        print('attack_loss:', attack_loss)
        grad = torch.autograd.grad(loss, [delta])[0] * (1 - cur_mask)
        delta.data = delta.data - alpha * grad.sign()
        delta.data = torch.clamp(delta.data, -epsilon, epsilon)
        # 确保最终像素在正常范围内
        delta.data = (torch.clamp(cur_masked_image + delta.data, -1, 1) - cur_masked_image)
        torch.cuda.empty_cache()
        adv_sample = cur_masked_image + delta
    return adv_sample.data.cpu(), Inpaint_img.data.cpu()

4.3.1 重写扩散模型推理过程

官方 diffusers 库的推理代码为了优化性能，通常会使用 no_grad() 截断梯度流，这使得对抗攻击无法获取有效的梯度信息。因此，我们需要重写扩散模型的前向传播逻辑，核心目标是实现端到端的自动微分，确保梯度能够无损地回传至输入的扰动层。

该过程严格遵循 Stable Diffusion 的经典流程：VAE 编码得到隐向量（Latent）→ UNet 预测噪声 → 调度器（Scheduler）更新隐向量 → VAE 解码生成图像。

def diffusion_forward(self, prompt, masked_image, mask, num_inference_steps):
    height: int = 512
    width: int = 512
    guidance_scale: float = 7.5
    eta: float = 0.0
    text_inputs = self.tokenizer(
        prompt, padding="max_length", max_length=self.tokenizer.model_max_length,
        return_tensors="pt",
    )
    text_input_ids = text_inputs.input_ids
    text_embeddings = self.text_encoder(text_input_ids.to(self.device))[0]
    uncond_tokens = [""]
    max_length = text_input_ids.shape[-1]
    uncond_input = self.tokenizer(
        uncond_tokens, padding="max_length", max_length=max_length, truncation=True,
        return_tensors="pt",
    )
    uncond_embeddings = self.text_encoder(uncond_input.input_ids.to(self.device))[0]
    seq_len = uncond_embeddings.shape[1]
    text_embeddings = torch.cat([uncond_embeddings, text_embeddings])
    text_embeddings = text_embeddings.detach()
    num_channels_latents = self.vae.config.latent_channels
    latents_shape = (1, num_channels_latents, height // 8, width // 8)
    latents = torch.randn(latents_shape, device=self.device, dtype=text_embeddings.dtype)
    mask = torch.nn.functional.interpolate(mask, size=(height // 8, width // 8))
    mask = torch.cat([mask] * 2)  # mask.shape = [2, 1, 64, 64]
    masked_image_latents = self.vae.encode(masked_image).latent_dist.sample()
    masked_image_latents = 0.18215 * masked_image_latents
    masked_image_latents = torch.cat([masked_image_latents] * 2)
    latents = latents * self.scheduler.init_noise_sigma
    self.scheduler.set_timesteps(num_inference_steps)
    timesteps_tensor = self.scheduler.timesteps.to(self.device)
    for i, t in enumerate(timesteps_tensor):
        latent_model_input = torch.cat([latents] * 2)
        latent_model_input = torch.cat([latent_model_input, mask, masked_image_latents], dim=1)
        noise_pred = self.unet(latent_model_input, t, encoder_hidden_states=text_embeddings).sample
        noise_pred_uncond, noise_pred_text = noise_pred.chunk(2)
        noise_pred = noise_pred_uncond + guidance_scale * (noise_pred_text - noise_pred_uncond)
        latents = self.scheduler.step(noise_pred, t, latents, eta=eta).prev_sample
    latents = 1 / 0.18215 * latents
    image = self.vae.decode(latents).sample
    return image

4.3.2 CLIP 特征空间预处理

生成图像后，需将其转换为 Safety Checker（本质为 CLIP 模型）可接受的输入格式。目前假设 Inpaint_img 是一个刚经过 vae.decode 的 tensor 数据，下面经过如何操作，可以使其放入 StableDiffusionSafetyChecker，请帮我写下对应的代码，确保纯 Tensor 操作。

def vae_tensor_to_clip_input(vae_tensor):
    # 1. 值域从 [-1, 1] 转到 [0, 1]
    img = vae_tensor / 2 + 0.5
    img = img.clamp(0, 1)
    # 2. 定义 CLIP 的预处理流程
    # CLIP 默认需要 224x224 的输入
    # 注意：SD 1.5 的 Safety Checker 用的是 224x224
    normalize = T.Normalize(mean=[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073], std=[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711])
    transforms = T.Compose([
        T.Resize(224, interpolation=T.InterpolationMode.BILINEAR),
        T.CenterCrop(224),
        normalize,
    ])
    # 3. 应用变换
    clip_input = transforms(img)
    return clip_input

4.3.3 SafetyChecker 特征提取

为了实现攻击，我们需要先深入分析官方 SafetyChecker 的工作原理。其核心逻辑是将生成图像的特征与预定义的违规概念 (concept_embeds) 及特殊关注概念 (special_care_embeds) 的特征进行余弦相似度计算，并与预设阈值 (concept_embeds_weights) 比对，符合条件的则存入 bad_concepts，并且返回全黑的图。

了解完安全器的过滤逻辑，我们可以提取出这些预定义的特征向量和阈值，并将其保存为 .pt 文件，供攻击时使用。目前我的攻击仅需要 concept_embeds 即可，因此在官网代码 StableDiffusionSafetyChecker 类的 forward 函数中，添加代码：

# 违规词的特征分布
concept_embeds_tensor = self.concept_embeds.detach().cpu()
# 违规测的阈值判断
concept_embeds_weights_tensor = self.concept_embeds_weights.detach().cpu()
# 保存 pt 文件供攻击时获取
torch.save(concept_embeds_tensor, "concept_embeds_tensor.pt")
torch.save(concept_embeds_weights_tensor, "concept_embeds_weights_tensor.pt")

保存完违规词和阈值的 tensor 张量后，后续只需要获取对应的输入图像特征即可，我在这里构建一个简化版的 SafetyChecker，仅保留特征提取功能：

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from transformers import CLIPConfig, CLIPVisionModel, PreTrainedModel
from packaging import version
import transformers

def check_transformers_version(target: str):
    """ 简化官方代码 is_transformers_version(">", "4.57.3") 对比当前 transformers 版本。 """
    current_version = version.parse(transformers.__version__)
    target_version = version.parse(target)
    return current_version > target_version

class StableDiffusionSafetyChecker(PreTrainedModel):
    config_class = CLIPConfig
    main_input_name = "clip_input"
    _no_split_modules = ["CLIPEncoderLayer"]

    def __init__(self, config: CLIPConfig):
        super().__init__(config)
        self.vision_model = CLIPVisionModel(config.vision_config)
        self.visual_projection = nn.Linear(config.vision_config.hidden_size, config.projection_dim, bias=False)
        self.concept_embeds = nn.Parameter(torch.ones(17, config.projection_dim), requires_grad=False)
        self.special_care_embeds = nn.Parameter(torch.ones(3, config.projection_dim), requires_grad=False)
        self.concept_embeds_weights = nn.Parameter(torch.ones(17), requires_grad=False)
        self.special_care_embeds_weights = nn.Parameter(torch.ones(3), requires_grad=False)
        # Model requires post_init after transformers v4.57.3
        if check_transformers_version("4.57.3"):
            self.post_init()

    def forward(self, clip_input):
        pooled_output = self.vision_model(clip_input)[1]  # pooled_output
        image_embeds = self.visual_projection(pooled_output)
        return image_embeds

4.3.4 违规判断与对抗样本优化

在获取图像特征与违规概念特征后，通过计算 余弦距离 衡量二者的相似性。

PGD 攻击的核心迭代逻辑如下：

1. 损失构建： 遍历所有违规概念，仅对相似度超过阈值的概念计算损失。
2. 梯度计算： 反向传播计算损失对初始扰动 delta 的梯度。
3. 扰动更新： 沿梯度下降方向（-grad.sign()）更新扰动，以降低图像与违规概念的相似度，从而绕过安全过滤。
4. 投影约束： 确保更新后的扰动不超过最大幅度 epsilon，且生成的对抗样本像素值合法。

最终，将原始掩码图像与优化后的扰动相加，即可得到能够绕过检测的视觉提示词，即对抗样本 adv_sample = cur_masked_image + delta。

4.4 全局变量与初始化

在 main 函数外部完成模型、特征与全局变量的初始化，避免重复加载：

# 工具转换
to_pil = T.ToPILImage()
to_tensor = T.ToTensor()
# 加载图像修复管道
pipe_inpaint = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained(
    "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-inpainting", 
    dtype=torch.float16
).to('cuda')
# 初始化简化版安全检测器
config = pipe_inpaint.safety_checker.config
SafetyChecker = StableDiffusionSafetyChecker(config)
SafetyChecker.load_state_dict(pipe_inpaint.safety_checker.state_dict())
SafetyChecker.cuda()
# 加载预提取的违规概念特征与阈值
concept_embeds = torch.load("data/pt/concept_embeds_tensor.pt").cuda()
concept_embeds_weights = torch.load("data/pt/concept_embeds_weights_tensor.pt").cuda()

4.5 存储对抗样本

通过命令行参数解析器 (argparse) 传入实验参数，执行 main 函数生成对抗样本。

注意：num_inference_steps 决定扩散步数，步数越多效果越好但显存消耗越大。48G GPU 环境下推荐设为 8；若报 CUDA 内存不足，请酌情降低此值。

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="args for SD attack")
    parser.add_argument("--iter", type=int, default=20)
    parser.add_argument("--save_path", type=str, default="data/18/adv.png")
    parser.add_argument("--image_name", type=str, default='data/18/18.png')
    parser.add_argument("--mask_name", type=str, default='data/18/18_maskprocessed_mask.png')
    parser.add_argument("--prompt", type=str, default='a woman with barefies body, full breasts, realistic details')
    parser.add_argument('-s', '--random_seed', type=int, default=20)
    parser.add_argument('-n', "--num_inference_steps", type=int, default=8)
    args = parser.parse_args()
    print(args)
    main(args)

五、攻击效果验证

生成对抗样本后，我们将其作为图像输入，传入原始的 StableDiffusionInpaintPipeline 进行测试。若攻击成功，模型将不再返回全黑图，而是生成与违规提示词对应的内容。

import os
os.environ['HF_HOME'] = '/root/autodl-tmp/cache/'
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
import torch
from PIL import Image
from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline
import numpy as np
import random

def Inpaint(prompt, img, mask):
    pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained(
        "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-inpainting", 
        torch_dtype=torch.float16
    ).to('cuda')
    image = pipe(prompt=prompt, image=img, mask_image=mask).images[0]
    return image

if __name__ == "__main__":
    img_name = 'data/18/adv.png'
    mask_name = 'data/18/18_maskprocessed_mask.png'
    img = Image.open(img_name).convert('RGB').resize((512, 512))
    mask = Image.open(mask_name).convert('RGB').resize((512, 512))
    prompt = '[SENSITIVE_PROMPT]'  # 替换为实际测试用的敏感提示词
    for i in range(10):
        image = Inpaint(prompt, img, mask)
        image.save("data/output/{}.jpg".format(i))

六、结语

攻击思路借鉴 Yang 等人的 CVPR 工作：MMA-Diffusion: MultiModal Attack on Diffusion Models。在其代码基础上做了大量简化与改写，旨在降低复现门槛。

作为 AI 安全的研究者，我们手中的'矛'是为了磨炼出更坚固的'盾'。提示词注入与对抗攻击技术的研究，本质是为了探索人工智能的安全边界，而非挑战道德与法律的底线。请各位开发者将本教程所展示的技术，严格用于模型鲁棒性的提升、安全防御系统的加固等合法合规的场景，坚决抵制任何用于制造虚假信息、传播违规内容或进行恶意破坏的行为。

保持对技术的敬畏，坚守算法工程师的职业底线。