이 논문은 텍스트 기반 이미지 생성 모델이 학습 데이터의 개별 샘플을 복제할 수 있는 문제를 해결하기 위해 차등 프라이버시 기반의 검색 보강 이미지 생성 모델 DP-RDM을 제안한다.
DP-RDM은 공개 데이터로 학습된 텍스트 기반 이미지 생성 모델에 차등 프라이버시 보장 검색 메커니즘을 결합한다. 이를 통해 개인 데이터 도메인에 미세 조정 없이 적응할 수 있으며, 동시에 엄격한 차등 프라이버시 보장을 제공한다.
구체적으로 DP-RDM은 다음과 같은 핵심 구성요소를 가진다:
실험 결과, DP-RDM은 MS-COCO와 Shutterstock 데이터셋에서 최대 10,000개의 쿼리에 대해 ϵ=10의 프라이버시 예산 하에서 우수한 이미지 생성 성능을 보였다. 특히 대규모 개인 데이터셋을 활용할 경우 공개 데이터셋만 사용할 때보다 3.5점 이상 향상된 FID 성능을 달성했다.
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by Jonathan Leb... pada arxiv.org 03-22-2024
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