图像生成

Privacy Protection Against Personalized Text-to-Image Synthesis via Cross-image Consistency Constraints

针对个性化文本到图像合成的跨图像一致性约束隐私保护

Guanyu Wang, Kailong Wang, Yihao Huang, Mingyi Zhou, Geguang Pu, Li Li

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； East China Normal University（东华大学） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：text-to-image(title)；image synthesis(title)；diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出跨图像反个性化框架，通过强制扰动图像间的风格一致性并采用动态比率调整策略，增强对扩散模型个性化攻击的抵抗能力。

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

DP-SAPF: 面向差分隐私图像合成的公共模型显著性感知参数微调

Chen Gong, Kecen Li, Zinan Lin, Tianhao Wang

专题命中 个性化与一致性 ：image synthesis(title,abstract)

AI总结 提出DP-SAPF方法，通过显著性感知策略选择公共模型中最关键的参数进行低秩适应（LoRA）微调，在差分隐私图像合成中减少噪声积累并提升合成图像的效用和保真度。

Comments Accepted at Usenix Security 2026; code available at https://github.com/2019ChenGong/DP-SAPF

NaRA: Noise-Aware LoRA for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Diffusion LLMs

NaRA: 面向扩散大语言模型参数高效微调的噪声感知LoRA

Shuaidi Wang, Zhan Zhuang, Ruping Huang, Yu Zhang

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China（南方科技大学计算机科学与工程系，深圳，中国） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港城市大学计算机科学系，香港，中国） ； Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China（香港理工大学计算机科学与工程系，香港，中国） 纠错

专题命中 个性化与一致性 ：diffusion(title,abstract)

AI总结 针对扩散大语言模型，提出噪声感知低秩适配（NaRA），通过噪声条件超网络生成低秩核心矩阵，实现沿去噪轨迹连续变化的更新矩阵，在常识推理、数学推理和代码生成基准上优于噪声无关基线。