論文の概要: A Wireless AI-Generated Content (AIGC) Provisioning Framework Empowered by Semantic Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17705v2
• Date: Wed, 29 May 2024 10:05:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 00:10:23.157473
• Title: A Wireless AI-Generated Content (AIGC) Provisioning Framework Empowered by Semantic Communication
• Title（参考訳）: セマンティック通信を利用した無線AI生成コンテンツ(AIGC)プロビジョニングフレームワーク
• Authors: Runze Cheng, Yao Sun, Dusit Niyato, Lan Zhang, Lei Zhang, Muhammad Ali Imran,
• Abstract要約: 生成AIアプリケーションは、多彩で高品質なAI生成コンテンツ(AIGC)を作成することで、最近、膨大なユーザーベースに対応している。 無線ネットワークにおいて、不安定なチャネル、限られた帯域幅リソース、不均一に分散された計算リソースを備えた適切なAIGCサービスを提供するのは難しい。 本稿では,セマンティック通信(SemCom)を利用したAIGC(SemAIGC)の生成と伝送フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.78269720999609
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative AI applications have been recently catering to a vast user base by creating diverse and high-quality AI-generated content (AIGC). With the proliferation of mobile devices and rapid growth of mobile traffic, providing ubiquitous access to high-quality AIGC services via wireless communication networks is becoming the future direction. However, it is challenging to provide qualified AIGC services in wireless networks with unstable channels, limited bandwidth resources, and unevenly distributed computational resources. To tackle these challenges, we propose a semantic communication (SemCom)-empowered AIGC (SemAIGC) generation and transmission framework, where only semantic information of the content rather than all the binary bits should be generated and transmitted by using SemCom. Specifically, SemAIGC integrates diffusion models within the semantic encoder and decoder to design a workload-adjustable transceiver thereby allowing adjustment of computational resource utilization in edge and local. In addition, a Resource-aware wOrk lOad Trade-off (ROOT) scheme is devised to intelligently make workload adaptation decisions for the transceiver, thus efficiently generating, transmitting, and fine-tuning content as per dynamic wireless channel conditions and service requirements. Simulations verify the superiority of our proposed SemAIGC framework in terms of latency and content quality compared to conventional approaches.
• Abstract（参考訳）: 生成型AIアプリケーションは、多種多様な高品質なAI生成コンテンツ(AIGC)を作成することで、最近、巨大なユーザベースに対応している。 モバイルデバイスの普及とモバイルトラフィックの急速な増加により、無線通信ネットワークによる高品質なAIGCサービスへのユビキタスなアクセスが、未来の方向になりつつある。 しかし、不安定なチャネル、帯域幅の限られたリソース、不均一な分散計算リソースを備えた無線ネットワークにおいて、適切なAIGCサービスを提供することは困難である。 これらの課題に対処するために、セムコムを用いたセマンティック通信(セムコム)によるAIGC(セムAIGC)生成および送信フレームワークを提案する。 具体的には、セマンティックエンコーダとデコーダに拡散モデルを統合することで、ワークロード調整可能なトランシーバを設計し、エッジおよびローカルでの計算資源利用の調整を可能にする。 さらに、リソースを意識したwOrk lOad Trade-off(ROOT)スキームを考案し、トランスシーバの負荷適応決定をインテリジェントに行い、動的無線チャンネル条件やサービス要件に応じたコンテンツを生成し、送信し、微調整する。 提案するSemAIGCフレームワークは,従来の手法に比べてレイテンシとコンテンツ品質が優れていることがシミュレーションによって検証された。

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