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。
関連論文リスト
- Towards Scalable Wireless Federated Learning: Challenges and Solutions [40.68297639420033]
効果的な分散機械学習フレームワークとして、フェデレートラーニング(FL)が登場します。
本稿では,ネットワーク設計と資源オーケストレーションの両面から,スケーラブルな無線FLを実現する上での課題と解決策について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-08T08:55:03Z) - Large Language Models Empowered Autonomous Edge AI for Connected
Intelligence [51.269276328087855]
エッジ人工知能(Edge AI)は、コネクテッドインテリジェンスを実現するための有望なソリューションである。
この記事では、ユーザのさまざまな要件を満たすために自動的に組織化し、適応し、最適化する、自律的なエッジAIシステムのビジョンを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-06T05:16:55Z) - Guiding AI-Generated Digital Content with Wireless Perception [69.51950037942518]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-26T04:39:03Z) - Optimization Design for Federated Learning in Heterogeneous 6G Networks [27.273745760946962]
フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、6GネットワークでユビキタスAIを実現するための重要な実現手段として期待されている。
6Gネットワークにおける有効かつ効率的なFL実装には、いくつかのシステムおよび統計的不均一性の課題がある。
本稿では,これらの課題に効果的に対処できる最適化手法について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-15T02:18:21Z) - Personalizing Federated Learning with Over-the-Air Computations [84.8089761800994]
フェデレートされたエッジ学習は、プライバシー保護の方法で無線ネットワークのエッジにインテリジェンスをデプロイする、有望な技術である。
このような設定の下で、複数のクライアントは、エッジサーバの調整の下でグローバルジェネリックモデルを協調的にトレーニングする。
本稿では,アナログオーバー・ザ・エア計算を用いて通信ボトルネックに対処する分散トレーニングパラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-24T08:41:19Z) - Enabling AI-Generated Content (AIGC) Services in Wireless Edge Networks [68.00382171900975]
無線エッジネットワークでは、不正に生成されたコンテンツの送信はネットワークリソースを不要に消費する可能性がある。
我々は、AIGC-as-a-serviceの概念を示し、エッジネットワークにAをデプロイする際の課題について議論する。
最適なASP選択のための深層強化学習可能なアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-09T09:30:23Z) - FedSup: A Communication-Efficient Federated Learning Fatigue Driving
Behaviors Supervision Framework [10.38729333916008]
FedSupは、プライバシーと効率的な疲労検出のためのクライアントエッジクラウドフレームワークです。
FedSupは、フェデレーション学習技術にインスパイアされ、クライアント、エッジ、クラウドサーバー間のコラボレーションをインテリジェントに活用します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-25T07:16:49Z) - Deep Multi-Task Learning for Cooperative NOMA: System Design and
Principles [52.79089414630366]
我々は,近年のディープラーニング(DL)の進歩を反映した,新しいディープ・コラボレーティブなNOMAスキームを開発する。
我々は,システム全体を包括的に最適化できるように,新しいハイブリッドカスケードディープニューラルネットワーク(DNN)アーキテクチャを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-27T12:38:37Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。