扩散模型采样阶段的隐私核算:可裁剪经验去噪器与混合采样器
研究提出一种免训练的可裁剪经验去噪器,作为贝叶斯最优去噪器的估计器,其单步敏感度可显式计算,使每个去噪步骤构成高斯机制,从而在 Gaussian DP 与 f-DP 框架下完成采样阶段的隐私核算。
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研究提出一种免训练的可裁剪经验去噪器,作为贝叶斯最优去噪器的估计器,其单步敏感度可显式计算,使每个去噪步骤构成高斯机制,从而在 Gaussian DP 与 f-DP 框架下完成采样阶段的隐私核算。