同态加密扩散模型

云端推理不泄图

在多个非共谋云服务器上拆分并加密U-Net推理,客户端仅保留轻量级编解码,实现与标准输出相当的图像质量。

Wang, Zhangdong · Liu, Zhihuang · Luo, Yuanjing · Zhou, Tongqing · 秦姣华 · Cai, Zhingping

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2025

参数信息

图像泄露降低率
75 %
计算卸载比例
67 %

技术优势

图像不易泄露

通过将U-Net拆分为多个互不串通的云端部分,攻击者无法还原完整输入图像,泄露量降低75%。

计算量大幅减少

客户端仅保留轻量级文本编码和图像解码,67%的Stable Diffusion计算被卸载到云端。

画质几乎无损

尽管计算被拆分和加密,输出图像的PSNR达到36.9 dB、FID为4.56,与标准输出相当。

应用场景