如何進一步提高TSTA方法在更複雜場景下的適用性和鲁棒性?
為了進一步提高Typographic-based Semantic Transfer Attack (TSTA)方法在更複雜場景下的適用性和鲁棒性，可以考慮以下幾個策略：
多模態融合：將TSTA方法擴展到其他模態，例如音頻或視頻，通過結合視覺和音頻信息來增強攻擊的效果。這樣可以利用不同模態之間的互補性，進一步提高對多模態大型語言模型（MLLMs）的攻擊成功率。
自適應增強：根據不同的目標模型和場景，動態調整字體、顏色和排版等排版元素，以適應不同的視覺特徵和語義理解。這種自適應增強可以提高對不同模型的轉移性。
強化學習：利用強化學習技術來優化TSTA的參數選擇和排版策略，通過不斷的試驗和錯誤來找到最佳的攻擊配置，從而提高攻擊的成功率和鲁棒性。
多樣化的字體和排版：引入更多樣化的字體和排版樣式，這不僅可以增加視覺上的干擾，還可以在語義層面上引入更多的變化，進一步提高對不同模型的攻擊效果。
集成學習：結合多個不同的TSTA變體，形成一個集成模型，這樣可以利用不同方法的優勢，增強整體的攻擊效果和鲁棒性。