PAC 隐私扩散模型适配保护敏感图像合成
原文标题：Protecting Sensitive Data in Image Synthesis via PAC-Private Adaptation for Diffusion Models
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论文指出合成数据不保证隐私，扩散模型仍易受重建攻击，而 DP-SGD 因重复裁剪加噪导致效用损失。作者提出 PAC 隐私的扩散模型适配方法，先用 LoRA 或 Textual Inversion 学习紧凑组件，再基于输出协方差校准各向异性高斯噪声，仅扰动一次。实验表明在同等重建隐私下，该方法在身份保持、生成质量与下游分类上优于 DP。
- 问题
- 合成数据不保证隐私，扩散模型仍易受重建攻击，而DP-SGD因重复裁剪加噪损失效用。
- 方法
- 提出PAC隐私的扩散模型适配：先用LoRA或Textual Inversion学习紧凑组件，再基于输出协方差校准各向异性高斯噪声，仅扰动一次。
- 结果
- 在同等重建隐私下，身份保持、生成质量与下游分类均优于DP方法。
- 影响
- 为敏感图像合成提供直接对应重建隐私的替代方案，减少DP带来的效用损失。
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PAC 隐私扩散模型适配只扰动一次，在同等重建隐私下效用优于 DP-SGD。
- •指出合成数据不保证隐私，扩散模型仍易受重建攻击
- •DP-SGD 因重复梯度裁剪与加噪导致显著效用损失
- •PAC 隐私直接定义于后验优势，与重建隐私直接相关，而 DP 关系间接
- •先用 LoRA 或 Textual Inversion 学紧凑组件，再按输出协方差校准各向异性高斯噪声，仅扰动一次
- •同等重建隐私下，身份保持、生成质量与下游分类均优于 DP 方法
为什么重要：对需要合成敏感图像又受隐私合规约束的场景，这条提供了比 DP-SGD 更省效用的替代思路。
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