論文の概要: Semantic Communications for Artificial Intelligence Generated Content
(AIGC) Toward Effective Content Creation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04942v2
- Date: Sat, 20 Jan 2024 05:27:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 21:17:23.331181
- Title: Semantic Communications for Artificial Intelligence Generated Content
(AIGC) Toward Effective Content Creation
- Title（参考訳）: 効果的なコンテンツ作成に向けたaigc(artificial intelligence generated content)のための意味コミュニケーション
- Authors: Guangyuan Liu, Hongyang Du, Dusit Niyato, Jiawen Kang, Zehui Xiong,
Dong In Kim, and Xuemin (Sherman) Shen
- Abstract要約: 本稿では,AIGCとSemComの統合の概念モデルを開発する。
AIGC技術を利用した新しいフレームワークが,意味情報のためのエンコーダおよびデコーダとして提案されている。
このフレームワークは、生成されたさまざまなタイプのコンテンツ、要求される品質、活用される意味情報に適応することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.73229320559996
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence Generated Content (AIGC) Services have significant
potential in digital content creation. The distinctive abilities of AIGC, such
as content generation based on minimal input, hold huge potential, especially
when integrating with semantic communication (SemCom). In this paper, a novel
comprehensive conceptual model for the integration of AIGC and SemCom is
developed. Particularly, a content generation level is introduced on top of the
semantic level that provides a clear outline of how AIGC and SemCom interact
with each other to produce meaningful and effective content. Moreover, a novel
framework that employs AIGC technology is proposed as an encoder and decoder
for semantic information, considering the joint optimization of semantic
extraction and evaluation metrics tailored to AIGC services. The framework can
adapt to different types of content generated, the required quality, and the
semantic information utilized. By employing a Deep Q Network (DQN), a case
study is presented that provides useful insights into the feasibility of the
optimization problem and its convergence characteristics.
- Abstract（参考訳）: 人工知能生成コンテンツ(AIGC)サービスは、デジタルコンテンツ作成において大きな可能性を秘めている。
最小限の入力に基づくコンテンツ生成のようなAIGCの特有な能力は、特にセマンティックコミュニケーション(SemCom)との統合において大きな可能性を秘めている。
本稿では,AIGCとSemComの統合のための包括的概念モデルを開発した。
特に、コンテンツ生成レベルがセマンティックレベルの上に導入され、AIGCとSemComが相互に相互作用して有意義で効果的なコンテンツを生成する方法について、明確な概要を提供する。
さらに,aigcサービスに適した意味抽出・評価指標の協調最適化を考慮し,意味情報のエンコーダおよびデコーダとして,aigc技術を用いた新しいフレームワークを提案する。
このフレームワークは、生成されたさまざまなタイプのコンテンツ、必要な品質、使用する意味情報に適応することができる。
深層qネットワーク(dqn)を用いて,最適化問題の実現可能性とその収束特性に関する有用な知見を提供する事例研究を行った。
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