Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Generative Model Assisted 3D Semantic Communication

論文の概要: Large Generative Model Assisted 3D Semantic Communication

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05783v1
Date: Sat, 9 Mar 2024 03:33:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-13 12:19:29.835413
Title: Large Generative Model Assisted 3D Semantic Communication
Title（参考訳）: 大規模生成モデルによる3次元セマンティックコミュニケーション
Authors: Feibo Jiang, Yubo Peng, Li Dong, Kezhi Wang, Kun Yang, Cunhua Pan, Xiaohu You
Abstract要約: 本稿では,GAM-3DSC(Generative AI Model Assisted 3D SC)システムを提案する。まず,ユーザ要求に基づいて3次元シナリオからキーセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティックなセマンティクスを抽出する。次に、これらの多視点画像を符号化するための適応意味圧縮モデル(ASCM)を提案する。最後に、物理チャネルのチャネル状態情報(CSI)を推定・精査するために、条件付き生成逆数ネットワークと拡散モデル支援チャネル推定(GDCE)を設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 51.17527319441436
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Semantic Communication (SC) is a novel paradigm for data transmission in 6G. However, there are several challenges posed when performing SC in 3D scenarios: 1) 3D semantic extraction; 2) Latent semantic redundancy; and 3) Uncertain channel estimation. To address these issues, we propose a Generative AI Model assisted 3D SC (GAM-3DSC) system. Firstly, we introduce a 3D Semantic Extractor (3DSE), which employs generative AI models, including Segment Anything Model (SAM) and Neural Radiance Field (NeRF), to extract key semantics from a 3D scenario based on user requirements. The extracted 3D semantics are represented as multi-perspective images of the goal-oriented 3D object. Then, we present an Adaptive Semantic Compression Model (ASCM) for encoding these multi-perspective images, in which we use a semantic encoder with two output heads to perform semantic encoding and mask redundant semantics in the latent semantic space, respectively. Next, we design a conditional Generative adversarial network and Diffusion model aided-Channel Estimation (GDCE) to estimate and refine the Channel State Information (CSI) of physical channels. Finally, simulation results demonstrate the advantages of the proposed GAM-3DSC system in effectively transmitting the goal-oriented 3D scenario.
Abstract（参考訳）: Semantic Communication (SC) は6Gのデータ伝送のための新しいパラダイムである。しかし、3DシナリオでSCを実行する場合、いくつかの課題が生じる。 1) 3次元意味抽出 2) 潜在意味冗長性,及び 3)不確実なチャネル推定。これらの課題に対処するために,GAM-3DSC(Generative AI Model Assisted 3D SC)システムを提案する。まず,Segment Anything Model (SAM) やNeRF (Neural Radiance Field) などの生成AIモデルを用いた3Dセマンティック・エクストラクタ(3DSE)を導入し,ユーザ要求に基づいて3Dシナリオからキーセマンティクスを抽出する。抽出された3Dセマンティクスは、目標指向の3Dオブジェクトの多視点画像として表現される。次に、これらの多視点画像を符号化するための適応意味圧縮モデル(ASCM)を提案する。このモデルでは、2つの出力ヘッドを持つセマンティックエンコーダを用いて、潜時意味空間におけるセマンティックエンコーディングとマスマスマスマスマスキングを行う。次に、物理チャネルのチャネル状態情報(CSI)を推定・改善するために、条件付き生成逆ネットワークと拡散モデル支援チャネル推定(GDCE)を設計する。最後に,ゴール指向の3次元シナリオを効果的に伝達するgam-3dscシステムの利点をシミュレーションにより実証する。

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