論文の概要: Federated Learning-Empowered AI-Generated Content in Wireless Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07146v1
- Date: Fri, 14 Jul 2023 04:13:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-17 15:01:32.019431
- Title: Federated Learning-Empowered AI-Generated Content in Wireless Networks
- Title（参考訳）: 無線ネットワークにおける連合学習型ai生成コンテンツ
- Authors: Xumin Huang, Peichun Li, Hongyang Du, Jiawen Kang, Dusit Niyato, Dong
In Kim, Yuan Wu
- Abstract要約: フェデレートドラーニング(FL)は、学習効率を改善し、AIGCのプライバシー保護を達成するために利用することができる。
我々は,AIGCの強化を目的としたFLベースの技術を提案し,ユーザが多様でパーソナライズされた高品質なコンテンツを作成できるようにすることを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.48381827268331
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence generated content (AIGC) has emerged as a promising
technology to improve the efficiency, quality, diversity and flexibility of the
content creation process by adopting a variety of generative AI models.
Deploying AIGC services in wireless networks has been expected to enhance the
user experience. However, the existing AIGC service provision suffers from
several limitations, e.g., the centralized training in the pre-training,
fine-tuning and inference processes, especially their implementations in
wireless networks with privacy preservation. Federated learning (FL), as a
collaborative learning framework where the model training is distributed to
cooperative data owners without the need for data sharing, can be leveraged to
simultaneously improve learning efficiency and achieve privacy protection for
AIGC. To this end, we present FL-based techniques for empowering AIGC, and aim
to enable users to generate diverse, personalized, and high-quality content.
Furthermore, we conduct a case study of FL-aided AIGC fine-tuning by using the
state-of-the-art AIGC model, i.e., stable diffusion model. Numerical results
show that our scheme achieves advantages in effectively reducing the
communication cost and training latency and privacy protection. Finally, we
highlight several major research directions and open issues for the convergence
of FL and AIGC.
- Abstract（参考訳）: 人工知能生成コンテンツ(AIGC)は、さまざまな生成AIモデルを採用することで、コンテンツ作成プロセスの効率、品質、多様性、柔軟性を向上させるための有望な技術として登場した。
無線ネットワークにAIGCサービスをデプロイすることで、ユーザエクスペリエンスが向上することが期待されている。
しかし、既存のAIGCサービス提供には、事前トレーニング、微調整、推論プロセスにおける集中トレーニング、特にプライバシ保護を備えた無線ネットワークにおける実装など、いくつかの制限がある。
データ共有を必要とせずに、協調的なデータ所有者にモデルトレーニングを配布する協調学習フレームワークであるフェデレートラーニング(FL)は、学習効率を同時に向上し、AIGCのプライバシー保護を達成するために利用することができる。
そこで我々は,AIGCの強化を目的としたFLベースの技術を提案し,ユーザが多様でパーソナライズされた高品質なコンテンツを作成できるようにすることを目的とする。
さらに,最新のAIGCモデル,すなわち安定拡散モデルを用いて,FL支援型AIGCファインチューニングのケーススタディを行う。
その結果,提案手法は通信コストを効果的に削減し,レイテンシとプライバシ保護のトレーニングを実現する。
最後に,FLとAIGCの収束に向けたいくつかの主要な研究方針と課題について述べる。
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