Adversarial Prompts（AP）は、与えられた教師付きモデルの失敗モードを反映するトレーニング例を生成するためのフィードバックメカニズムです。具体的には、特定の教師付きモデルfに対して損失L(f(˜x), y)を最大化する画像生成プロンプトcを見つけます。一方、Guided Adversarial Prompts（GAP）では、目標分布に関連したテキスト説明やサンプル画像から情報を得て、CLIPガイダンス損失を導入します。これにより、Adversarial Promptsがモデルの失敗モードに焦点を当てるのに対し、Guided Adversarial Promptsは特定のターゲット分布へ適応させることができます。