Fugu-MT 論文翻訳(概要): Vision Language Model-Empowered Contract Theory for AIGC Task Allocation in Teleoperation

論文の概要: Vision Language Model-Empowered Contract Theory for AIGC Task Allocation in Teleoperation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17428v1
Date: Tue, 9 Jul 2024 20:08:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-28 18:19:29.664892
Title: Vision Language Model-Empowered Contract Theory for AIGC Task Allocation in Teleoperation
Title（参考訳）: 遠隔操作におけるAIGCタスク割り当てのための視覚言語モデルを用いた契約理論
Authors: Zijun Zhan, Yaxian Dong, Yuqing Hu, Shuai Li, Shaohua Cao, Zhu Han,
Abstract要約: 本稿では,視覚言語モデル(VLM)を利用した契約理論によるAIGCタスク割り当てのためのフレームワークを考案する。第1のコンポーネントは、自動的かつ正確なAIGCタスク障害評価を可能にする。第2のコンポーネントは、情報非対称性の下でエッジサーバの価格戦略を定式化することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.033079832410536
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Integrating low-light image enhancement techniques, in which diffusion-based AI-generated content (AIGC) models are promising, is necessary to enhance nighttime teleoperation. Remarkably, the AIGC model is computation-intensive, thus necessitating the allocation of AIGC tasks to edge servers with ample computational resources. Given the distinct cost of the AIGC model trained with varying-sized datasets and AIGC tasks possessing disparate demand, it is imperative to formulate a differential pricing strategy to optimize the utility of teleoperators and edge servers concurrently. Nonetheless, the pricing strategy formulation is under information asymmetry, i.e., the demand (e.g., the difficulty level of AIGC tasks and their distribution) of AIGC tasks is hidden information to edge servers. Additionally, manually assessing the difficulty level of AIGC tasks is tedious and unnecessary for teleoperators. To this end, we devise a framework of AIGC task allocation assisted by the Vision Language Model (VLM)-empowered contract theory, which includes two components: VLM-empowered difficulty assessment and contract theory-assisted AIGC task allocation. The first component enables automatic and accurate AIGC task difficulty assessment. The second component is capable of formulating the pricing strategy for edge servers under information asymmetry, thereby optimizing the utility of both edge servers and teleoperators. The simulation results demonstrated that our proposed framework can improve the average utility of teleoperators and edge servers by 10.88~12.43% and 1.4~2.17%, respectively. Code and data are available at https://github.com/ZiJun0819/VLM-Contract-Theory.
Abstract（参考訳）: 夜間遠隔操作を向上するためには,拡散型AIGC(AIGC)モデルが期待できる低照度画像強調技術を統合する必要がある。注目すべきは、AIGCモデルが計算集約的であるため、計算リソースが豊富なエッジサーバにAIGCタスクを割り当てる必要があることだ。異なる需要を持つさまざまなサイズのデータセットとAIGCタスクでトレーニングされたAIGCモデルの明確なコストを考えると、テレオペレータとエッジサーバの機能を同時に最適化するための差分価格戦略を定式化することが不可欠である。それでも、価格戦略の定式化は、情報非対称性、すなわちAIGCタスクの要求(例えば、AIGCタスクの困難度とその分布)は、エッジサーバに隠された情報である。さらに、AIGCタスクの難易度を手動で評価することは、テレオペレーターにとって面倒で不要である。この目的のために,視覚言語モデル(VLM)を用いた契約理論によって支援されるAIGCタスクアロケーションの枠組みを考案し,VLMを活用した困難評価と契約理論によるAIGCタスクアロケーションの2つのコンポーネントを含む。第1のコンポーネントは、自動的かつ正確なAIGCタスク障害評価を可能にする。第2のコンポーネントは、情報非対称性の下でエッジサーバの価格戦略を定式化し、エッジサーバとテレオペレータの両方の有用性を最適化する。シミュレーションの結果,提案フレームワークはテレオペレータとエッジサーバの平均有効性をそれぞれ10.88~12.43%,1.4~2.17%向上できることがわかった。コードとデータはhttps://github.com/ZiJun0819/VLM-Contract-Theoryで公開されている。

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