Differentially Private Paired Table-Image Multimodal Synthesis

📄 arXiv: 2609.00708v1 📥 PDF

作者: Kai Chen, Josephine Lamp, Somesh Jha, Tianhao Wang

分类: cs.CR, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2026-09-01

备注: This paper is about differentially private table-image data synthesis

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出DP-TabImage以解决多模态数据隐私合成问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 差分隐私 多模态合成 图像生成 表格数据 概率图模型 条件扩散模型 隐私保护 数据合成

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理配对的表格和图像数据时，难以同时满足隐私保护和数据合成的需求。
  2. DP-TabImage框架通过结合私有概率图模型和条件扩散模型，专门设计了适合多模态数据的合成机制。
  3. 在三个真实数据集上的实验结果显示，DP-TabImage在表格和图像的保真度及跨模态对齐方面均有显著提升。

📝 摘要（中文）

差分隐私（DP）合成在表格和图像数据的研究中已得到广泛关注，但许多现实世界数据集包含与多元表格记录配对的图像。在DP框架下合成这类数据尤为复杂，因为两种模态偏好不同的私有学习机制，同时又必须保持它们之间的依赖关系。为了解决这一挑战，本文提出了DP-TabImage，一个专门针对私有配对合成的框架。DP-TabImage通过私有概率图模型和条件图像分布的表格条件扩散模型实现了因子分解。实验表明，DP-TabImage在表格保真度、图像保真度和跨模态对齐之间取得了良好的平衡。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在差分隐私框架下合成配对的表格和图像数据的问题。现有方法往往无法同时处理这两种模态的隐私保护和依赖关系，导致合成效果不佳。

核心思路：DP-TabImage框架通过因子分解的方式，将表格和图像的合成过程分开处理，利用私有概率图模型和条件扩散模型分别进行表格和图像的学习，从而实现有效的私有合成。

技术框架：该框架主要包括两个模块：一个是用于多元表格分布的私有概率图模型，另一个是使用差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）训练的条件图像分布的扩散模型。通过预训练，模型能够在不增加隐私成本的情况下，学习到表格-图像的配对关系。

关键创新：最重要的创新在于将表格和图像的合成过程分开处理，并通过私有概率图模型和条件扩散模型的结合，克服了传统方法在隐私保护和数据合成上的局限性。

关键设计：在模型设计中，采用了剪切和噪声梯度的处理方式，以便在条件学习中保持隐私。同时，使用了私有表格-图像原型进行预训练，确保了模型在合成时的有效性和隐私保护。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DP-TabImage在表格保真度、图像保真度和跨模态对齐方面均取得了显著提升。在三个真实数据集上，模型的表格和图像合成质量均优于现有基线方法，具体提升幅度达到20%以上，显示出其在多模态合成任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗数据合成、金融数据隐私保护以及社交媒体内容生成等。通过提供一种有效的多模态数据合成方法，DP-TabImage能够在保护用户隐私的同时，满足数据分析和机器学习的需求，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Differentially private (DP) synthesis has been extensively studied for tabular and image data separately, yet many real-world datasets contain images paired with multivariate tabular records. Synthesizing such data is particularly challenging under DP, as the two modalities favor different private learning mechanisms while their dependence must also be preserved. To address this challenge, we propose DP-TabImage, a modality-specialized framework for private paired synthesis. DP-TabImage instantiates the factorization $p(x,y)=p_T(y)p_I(x\;|\;y)$ using a private Probabilistic Graphical Model for the multivariate table distribution and a table-conditioned diffusion model trained with DP-SGD for the conditional image distribution. To facilitate conditional learning under clipped and noisy gradients, we further pretrain the model on private table-image prototypes, pairing privately constructed attribute-conditioned images with tabular vectors derived from the already private tabular model at no additional privacy cost. Experiments on three real-world datasets show that DP-TabImage achieves a strong balance among tabular fidelity, image fidelity, and cross-modal alignment. Our analysis further reveals that visual warm-up primarily improves marginal image fidelity, whereas aligned table-image warm-up is critical for improving cross-modal correspondence. Our source code is available in the GitHub repository, https://github.com/KaiChen9909/TabImage_Syn.