論文の概要: A Wireless AI-Generated Content (AIGC) Provisioning Framework Empowered by Semantic Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17705v3
- Date: Fri, 08 Nov 2024 13:31:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-11 14:52:47.206947
- 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: 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。
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し、ワークロード調整可能なトランシーバを設計する。
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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.78269720999609
- License:
- Abstract: With the significant advances in AI-generated content (AIGC) and the proliferation of mobile devices, providing high-quality AIGC services via wireless networks is becoming the future direction. However, the primary challenges of AIGC services provisioning in wireless networks lie in unstable channels, limited bandwidth resources, and unevenly distributed computational resources. To this end, this paper proposes 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 wOrklOad 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）: AI生成コンテンツ(AIGC)の大幅な進歩とモバイルデバイスの普及により、ワイヤレスネットワークを介して高品質なAIGCサービスを提供することが、将来的な方向性になりつつある。
しかし、無線ネットワークにおけるAIGCサービスのプロビジョニングの主な課題は、不安定なチャネル、限られた帯域幅リソース、不均一な分散計算リソースにある。
そこで本研究では,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)生成と伝送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wOrklOad 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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