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。近期工作启发式地采用低秩自适应（LoRA）对所有注意力层参数进行微调以减少可训练参数，然而在DP设置下，对所有注意力层参数进行LoRA覆盖是次优的，因为噪声会累积并导致训练崩溃。为解决此问题，论文提出DP-SAPF（Saliency-Aware Parameter Fine-tuning），一种显著性感知的参数微调方法。核心思路是：较大的梯度幅值表示较高的显著性，这些参数对DP学习最为关键。具体地，将敏感图像输入公共模型，计算梯度并添加噪声以满足DP要求，然后识别出在敏感图像上具有高梯度幅值的显著参数，仅对这些参数进行LoRA微调。在四个敏感图像数据集上的实验表明，DP-SAPF相比无参数选择的微调方法，在相同或更少计算资源下，提升了合成图像的效用和保真度。该方法适用于需要基于敏感数据（如医疗影像、人脸数据）生成合成图像以支持数据分析或模型训练的场景，同时满足差分隐私合规要求。