RefSR-Adv：针对参考图像超分辨模型的对抗性攻击
计算机视觉与模式识别
2026-01-06 v1 人工智能
摘要
单图超分辨率（SISR）旨在从低分辨率输入恢复高分辨率图像。与 SISR 不同，参考超分辨率（RefSR）利用额外的高分辨率参考图像来促进高频纹理的恢复。然而，现有研究主要聚焦于针对 RefSR 的后门攻击，而针对 RefSR 的对抗性攻击漏洞尚未被充分探索。为填补这一研究空白，我们提出 RefSR-Adv，一种仅扰动参考图像即可降低 SR 输出的对抗性攻击方法。通过最大化对抗输出与干净输出之间的差异，RefSR-Adv 在 CNN、Transformer 和 Mamba 架构上针对 CUFED5、WR-SR 和 DRefSR 数据集引发显著的性能下降并产生严重的伪影。重要的是，实验确认，低分辨率输入与参考图像相似性与攻击效果之间存在正相关性，这表明模型对参考特征的过度依赖是 RefSR 系统的关键安全漏洞。本研究揭示了 RefSR 系统的安全漏洞，旨在促使研究者关注 RefSR 的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2601.01202,
title = {RefSR-Adv: Adversarial Attack on Reference-based Image Super-Resolution Models},
author = {Jiazhu Dai and Huihui Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.01202},
year = {2026}
}