whitecircle/rise 是一个研究实现，用于探索寻找文本到图像模型漏洞的红队（red-teaming）攻击策略。RISE（Red-teaming via Iterative Strategy Evolution）是与 NeurIPS 2026 论文相对应的项目，使用 Python 编写，遵循 Apache-2.0 许可证。该仓库创建于 2026 年 9 月 28 日，目前还没有正式发布版本。
与通常那种只对一个提示词逐步优化的自动红队不同，这个仓库会告诉负责编写提示词的 LLM 如何组织攻击，并直接演化用自然语言写成的攻击策略本身。由于一个策略会在多个提示词上被评估，即使罕见成功也能成为信号；而观察策略能否迁移到新的场景，则能降低探索成本。README 说明它通过 VLM 判定和岛屿模型进化循环进行搜索。仓库中包含完整流水线、3 个类别的配置与判定标准、多个图像生成模型用的配置，以及论文中使用的本地 FLUX.2 测试床。
不过，探索过程中找到的实际攻击策略、提示词和图像出于风险考虑并未公开。公开的只有流水线和相关配置，没有留下攻击产物。仅公开流水线的做法，从研究可复现性的角度来说是合理的。评分中，新颖性 8.0 和技术 7.0 还算不错，但质量 6.0 和势能 2.1 不算高。星标数是 135。由于没有攻击产出，无法原样复现这些策略的效果，所以了解其做法是有价值的，但它并不是可以立刻上手使用的工具。