经验去噪器的隐私核算

针对扩散模型采样阶段的隐私损失，研究者构建了免训练的裁剪经验去噪器，通过显式计算单步敏感度实现差分隐私核算。研究发现隐私损失在语义内容形成的关键窗口期急剧上升，据此设计了前段采用私有经验去噪、后段切换至公开神经去噪的混合采样器。CIFAR-10 和 CelebA-64 实验表明，采样时策略同样直接影响扩散模型的隐私性。