論文の概要: Dynamic and Super-Personalized Media Ecosystem Driven by Generative AI: Unpredictable Plays Never Repeating The Same

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12412v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 04:39:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 18:51:38.082814
• Title: Dynamic and Super-Personalized Media Ecosystem Driven by Generative AI: Unpredictable Plays Never Repeating The Same
• Title（参考訳）: 生成aiによって駆動されるダイナミックで超パーソナライズされたメディアエコシステム:予測不能なプレイは決して繰り返しない
• Authors: Sungjun Ahn, Hyun-Jeong Yim, Youngwan Lee, and Sung-Ik Park
• Abstract要約: 本稿では,人工知能(AI)ビデオジェネレータを利用したメディアサービスモデルを提案する。 フレームワークにセマンティックなプロセスを導入し、配信ネットワークがコンテンツジェネレータを誘導するサービス要素を提供できるようにします。 生成AIのランダムな性質によって、ユーザーは超個人化されたサービスを体験できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.283018645939415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a media service model that exploits artificial intelligence (AI) video generators at the receive end. This proposal deviates from the traditional multimedia ecosystem, completely relying on in-house production, by shifting part of the content creation onto the receiver. We bring a semantic process into the framework, allowing the distribution network to provide service elements that prompt the content generator, rather than distributing encoded data of fully finished programs. The service elements include fine-tailored text descriptions, lightweight image data of some objects, or application programming interfaces, comprehensively referred to as semantic sources, and the user terminal translates the received semantic data into video frames. Empowered by the random nature of generative AI, the users could then experience super-personalized services accordingly. The proposed idea incorporates the situations in which the user receives different service providers' element packages; a sequence of packages over time, or multiple packages at the same time. Given promised in-context coherence and content integrity, the combinatory dynamics will amplify the service diversity, allowing the users to always chance upon new experiences. This work particularly aims at short-form videos and advertisements, which the users would easily feel fatigued by seeing the same frame sequence every time. In those use cases, the content provider's role will be recast as scripting semantic sources, transformed from a thorough producer. Overall, this work explores a new form of media ecosystem facilitated by receiver-embedded generative models, featuring both random content dynamics and enhanced delivery efficiency simultaneously.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ai(artificial intelligence)ビデオジェネレータを受信端で活用するメディアサービスモデルを提案する。 この提案は、コンテンツ生成の一部をレシーバにシフトすることで、社内生産に完全に依存する従来のマルチメディアエコシステムから逸脱する。 このフレームワークにはセマンティックなプロセスが組み込まれており、完全なプログラムのエンコードされたデータを配布するのではなく、配信ネットワークがコンテンツ生成を促すサービス要素を提供することができます。 サービス要素は、微調整されたテキスト記述、いくつかのオブジェクトの軽量画像データ、あるいはセマンティックソースと呼ばれるアプリケーションプログラミングインターフェースを含み、ユーザ端末は、受信したセマンティックデータをビデオフレームに変換する。 生成AIのランダムな性質を生かして、ユーザーはそれに応じてスーパーパーソナライズされたサービスを体験できる。 提案したアイデアは、ユーザが異なるサービスプロバイダの要素パッケージ、時間の経過とともにパッケージのシーケンス、あるいは複数のパッケージを同時に受信する状況を含む。 コンテクスト内コヒーレンスとコンテントの整合性が約束されているため、コンビネータのダイナミクスはサービスの多様性を増幅し、ユーザが常に新しい体験を得られるようにする。 この作業は特にショートフォームのビデオや広告をターゲットとしており、ユーザーは同じフレームシーケンスを毎回見ることで疲れを感じやすい。 これらのユースケースでは、コンテンツプロバイダの役割はスクリプティングセマンティクスソースとして再キャストされ、完全なプロデューサから変換される。 本研究は,レシーバ埋め込み生成モデルにより促進されるメディアエコシステムの新たな形態を探求し,ランダムなコンテンツのダイナミクスとデリバリ効率の向上を両立させた。

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