Fugu-MT 論文翻訳(概要): Latent Diffusion Model-Enabled Real-Time Semantic Communication Considering Semantic Ambiguities and Channel Noises

論文の概要: Latent Diffusion Model-Enabled Real-Time Semantic Communication Considering Semantic Ambiguities and Channel Noises

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06644v2
Date: Mon, 24 Jun 2024 23:41:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 19:29:42.792650
Title: Latent Diffusion Model-Enabled Real-Time Semantic Communication Considering Semantic Ambiguities and Channel Noises
Title（参考訳）: 意味的曖昧さとチャネルノイズを考慮した潜時拡散モデルによるリアルタイム意味コミュニケーション
Authors: Jianhua Pei, Cheng Feng, Ping Wang, Hina Tabassum, Dongyuan Shi,
Abstract要約: 本稿では, 遅延拡散モデル対応SemComシステムを構築し, 既存システムと比較して3つの改良点を提案する。軽量な単層遅延空間変換アダプタは、送信機でのワンショット学習を完了させる。終端整合蒸留法を用いて, 潜時空間で訓練した拡散模型を蒸留する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.539501941328393
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Semantic communication (SemCom) has emerged as a new paradigm for 6G communication, with deep learning (DL) models being one of the key drives to shift from the accuracy of bit/symbol to the semantics and pragmatics of data. Nevertheless, DL-based SemCom systems often face performance bottlenecks due to overfitting, poor generalization, and sensitivity to outliers. Furthermore, the varying-fading gains and noises with uncertain signal-to-noise ratios (SNRs) commonly present in wireless channels usually restrict the accuracy of semantic information transmission. Consequently, this paper constructs a latent diffusion model-enabled SemCom system, and proposes three improvements compared to existing works: i) To handle potential outliers in the source data, semantic errors obtained by projected gradient descent based on the vulnerabilities of DL models, are utilized to update the parameters and obtain an outlier-robust encoder. ii) A lightweight single-layer latent space transformation adapter completes one-shot learning at the transmitter and is placed before the decoder at the receiver, enabling adaptation for out-of-distribution data and enhancing human-perceptual quality. iii) An end-to-end consistency distillation (EECD) strategy is used to distill the diffusion models trained in latent space, enabling deterministic single or few-step real-time denoising in various noisy channels while maintaining high semantic quality. Extensive numerical experiments across different datasets demonstrate the superiority of the proposed SemCom system, consistently proving its robustness to outliers, the capability to transmit data with unknown distributions, and the ability to perform real-time channel denoising tasks while preserving high human perceptual quality, outperforming the existing denoising approaches in semantic metrics.
Abstract（参考訳）: セマンティックコミュニケーション(Semantic Communication, SemCom)は、6G通信の新しいパラダイムとして登場し、ディープラーニング(DL)モデルがビット/シンボルの精度からデータのセマンティクスや実用性へとシフトする鍵となる。それでも、DLベースのSemComシステムは、過度な適合、一般化の貧弱、オフレイアに対する感受性のために、パフォーマンス上のボトルネックに直面していることが多い。さらに、無線チャネルに一般的に存在する不確実な信号対雑音比(SNR)を持つ様々なフェーディング利得とノイズは、通常、意味情報伝達の精度を制限する。そこで本研究では, 遅延拡散モデル対応SemComシステムを構築し, 既存システムと比較して3つの改良点を提案する。一ソースデータの潜在的な外れ値を処理するために、DLモデルの脆弱性に基づいて、投射された勾配降下によって得られた意味エラーを利用してパラメータを更新し、外乱エンコーダを得る。二軽量単層遅延空間変換アダプタは、送信機で一発学習を完了し、受信機でデコーダの前に配置し、配布外データへの適応と人間の知覚品質の向上を可能にする。三エンド・ツー・エンド整合蒸留(EECD)戦略を用いて、潜時空間で訓練した拡散モデルを蒸留し、高いセマンティック品質を維持しつつ、様々なノイズチャネルにおける決定論的一段階又は数段階のリアルタイムデノナイズを可能にする。異なるデータセットにわたる大規模な数値実験は、提案したSemComシステムの優位性を証明し、一貫して外れ値へのロバスト性を証明し、未知の分布でデータを送信し、人間の知覚的品質を保ちながらタスクをリアルタイムにデノナイズする能力を示し、セマンティックメトリクスにおける既存のデノナイズアプローチよりも優れています。

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