VLGuard

给视觉大模型加安全锁,几乎零成本防恶意图片诱导

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 6 🐛 待处理 1 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 91
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

VLGuard 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队ys-zong
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型alignment,large-language-models,large-vision-language-models,safety,vision-language-model
GitHub 星标★ 91
上线时间2024-02-03 00:00:00
代码更新2025-01-19
仓库体积2.0 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

VLGuard是一个针对视觉大语言模型(VLLMs)的安全微调基线项目,发表于ICML 2024。它解决的是VLLMs在视觉输入下容易生成不安全内容的问题,例如恶意图片诱导模型输出有害文本。该项目提供了一套低成本的安全微调方法,通过构造包含有害图文对的数据集,对模型进行轻量级微调,在不显著影响模型原有性能的前提下,显著提升模型对恶意视觉输入的安全响应能力。其核心能力包括:提供现成的安全微调数据构建流程、支持主流VLLMs架构的微调脚本、以及评估模型安全性的基准测试工具。项目代码基于Python实现,依赖常见的深度学习框架,适合研究者和开发者快速复现和部署安全防护能力。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 91

核心亮点

  • 提出低成本安全微调方案,仅需少量数据即可显著提升模型安全性
  • 提供完整的数据构建和微调流程,易于复现ICML论文结果
  • 附带安全评估基准,方便量化模型安全改进效果

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持待观察
  • 仅覆盖视觉语言模型,不适用于纯文本或音频模型

适用场景

  • 研究视觉大模型的安全对齐问题
  • 为VLLMs应用增加恶意图片输入防护
  • 作为安全微调基线对比其他防御方法

替代项目

LLaVA-RLHF、SafeRLHF、VLGuard(自身)

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