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通过随机对抗蒸馏学习差分隐私扩散模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种微调策略，通过减少可训练参数的数量来优化私有扩散模型的参数效率，实现了隐私-效用平衡。在DP合成方面取得了最先进的性能，在广泛研究的数据集上明显超过了先前的基准。
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关键要点
- 提出了一种微调策略，优化私有扩散模型的参数效率。
- 通过减少可训练参数的数量来增强隐私-效用平衡。
- 在DP合成方面取得了最先进的性能。
- 在广泛研究的数据集上明显超过了先前的基准。
- 在CelebA-64数据集上，仅有0.47M个可训练参数，实现了超过35%的改进。
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