扩散模型采样阶段的隐私核算：可裁剪经验去噪器分析

研究提出一种可裁剪、隐私可核算的经验去噪器，作为Bayes最优去噪器的免训练估计器，使每个去噪步骤可显式计算敏感度并构成高斯机制，从而在Gaussian DP与f-DP下完成采样阶段隐私核算。