DP-SAPF: Saliency-Aware Parameter Fine-tuning of Public Models for Differentially Private Image Synthesis

该论文研究差分隐私（DP）图像合成问题，旨在从敏感数据集中生成保留统计特征的图像，同时提供严格的隐私泄漏保证。现有方法通常使用差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）对公共模型进行全量微调，但公共模型参数数量庞大，导致计算成本高昂。近期工作启发

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