要進一步提高TrojVLM的攻擊成功率，同時最小化對原有語義的影響，可以考慮以下幾個策略：
優化觸發器設計：選擇更具隱蔽性的觸發器，例如使用更小的像素模式或更複雜的噪聲模式，這樣可以減少對圖像的視覺干擾，從而降低模型對觸發器的敏感性。
增強語義保留損失：進一步改進語義保留損失（SP Loss）的設計，使其能夠更好地捕捉和保留圖像的語義信息。可以通過引入更多的語義相似性度量來強化這一損失，確保生成的文本在語義上與原始圖像保持一致。
多樣化毒化數據：在訓練過程中使用多樣化的毒化數據集，這樣可以提高模型對不同情境的適應能力，從而提高攻擊成功率。這包括使用不同類型的圖像和文本輸入來訓練模型。
調整訓練策略：在訓練過程中，調整清潔數據和毒化數據的比例，確保模型在學習過程中不會過度擬合於毒化數據，從而保持對原始語義的理解。
強化模型的上下文理解能力：通過增強模型的上下文理解能力，使其能夠更好地理解圖像和文本之間的關係，從而在生成文本時更自然地融入目標文本。