論文の概要: Guiding AI-Generated Digital Content with Wireless Perception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14624v1
- Date: Sun, 26 Mar 2023 04:39:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-28 18:28:06.378118
- Title: Guiding AI-Generated Digital Content with Wireless Perception
- Title（参考訳）: ワイヤレス知覚によるAI生成デジタルコンテンツの誘導
- Authors: Jiacheng Wang, Hongyang Du, Dusit Niyato, Zehui Xiong, Jiawen Kang,
Shiwen Mao, and Xuemin (Sherman) Shen
- Abstract要約: 本稿では,AIGC(AIGC)と無線認識を統合し,デジタルコンテンツ制作の質を向上させる。
このフレームワークは、単語の正確な記述が難しいユーザの姿勢を読み取るために、新しいマルチスケール認識技術を採用し、それをスケルトン画像としてAIGCモデルに送信する。
生産プロセスはAIGCモデルの制約としてユーザの姿勢を強制するため、生成されたコンテンツはユーザの要求に適合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.51950037942518
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in artificial intelligence (AI), coupled with a surge in
training data, have led to the widespread use of AI for digital content
generation, with ChatGPT serving as a representative example. Despite the
increased efficiency and diversity, the inherent instability of AI models poses
a persistent challenge in guiding these models to produce the desired content
for users. In this paper, we introduce an integration of wireless perception
(WP) with AI-generated content (AIGC) and propose a unified WP-AIGC framework
to improve the quality of digital content production. The framework employs a
novel multi-scale perception technology to read user's posture, which is
difficult to describe accurately in words, and transmits it to the AIGC model
as skeleton images. Based on these images and user's service requirements, the
AIGC model generates corresponding digital content. Since the production
process imposes the user's posture as a constraint on the AIGC model, it makes
the generated content more aligned with the user's requirements. Additionally,
WP-AIGC can also accept user's feedback, allowing adjustment of computing
resources at edge server to improve service quality. Experiments results verify
the effectiveness of the WP-AIGC framework, highlighting its potential as a
novel approach for guiding AI models in the accurate generation of digital
content.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の最近の進歩は、トレーニングデータの急増と相まって、デジタルコンテンツ生成にAIが広く使われるようになり、ChatGPTが代表的な例となっている。
効率と多様性の増大にもかかわらず、aiモデルの固有の不安定性は、これらのモデルをユーザに望ましいコンテンツを生み出すために導く上で、永続的な課題となる。
本稿では,AIGC(AIGC)と無線知覚(WP)を統合し,デジタルコンテンツ制作の品質向上のための統合されたWP-AIGCフレームワークを提案する。
このフレームワークは、単語の正確な記述が難しいユーザの姿勢を読み取るために、新しいマルチスケール認識技術を採用し、それをスケルトン画像としてAIGCモデルに送信する。
これらの画像とユーザのサービス要件に基づいて、AIGCモデルは対応するデジタルコンテンツを生成する。
生産プロセスはAIGCモデルの制約としてユーザの姿勢を強制するため、生成されたコンテンツはユーザの要求に適合する。
さらに、WP-AIGCはユーザのフィードバックを受け入れることができ、エッジサーバでのコンピューティングリソースの調整がサービス品質を改善することができる。
実験の結果、WP-AIGCフレームワークの有効性を検証するとともに、AIモデルをデジタルコンテンツの正確な生成に導く新しいアプローチとしての可能性を強調した。
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