DP-RDM：无需微调将扩散模型应用于私有领域
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。发展首个具有可证明的隐私保证并能生成高质量图像样本的差分隐私检索增强生成算法，通过在文本提示中引入从私有检索数据集检索的样本，无需在检索数据集上微调，利用先进的生成模型生成高质量图像样本，并提供隐私保证。
本文介绍了生成式文本到图像模型的最新进展，使用扩散模型 (D3M) 作为新的数据集精炼范式。通过文本反演技术，为大型数据集创建简洁且有信息量的表示，以在固定内存预算内有效存储和推理新样本。通过广泛实验验证了方法在不同内存预算下在计算机视觉基准数据集上的有效性。
