Fugu-MT 論文翻訳(概要): Diffusion-Driven Semantic Communication for Generative Models with Bandwidth Constraints

論文の概要: Diffusion-Driven Semantic Communication for Generative Models with Bandwidth Constraints

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18468v1
Date: Fri, 26 Jul 2024 02:34:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-29 14:39:47.845219
Title: Diffusion-Driven Semantic Communication for Generative Models with Bandwidth Constraints
Title（参考訳）: 帯域制約付き生成モデルのための拡散駆動セマンティック通信
Authors: Lei Guo, Wei Chen, Yuxuan Sun, Bo Ai, Nikolaos Pappas, Tony Quek,
Abstract要約: 本稿では,帯域制限付き生成モデルのための,高度なVAEベースの圧縮を用いた拡散駆動型セマンティック通信フレームワークを提案する。実験の結果,ピーク信号対雑音比 (PSNR) などの画素レベルの指標と,LPIPS (Learning Perceptual Image patch similarity) のような意味的指標が大幅に改善された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.049330099874396
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Diffusion models have been extensively utilized in AI-generated content (AIGC) in recent years, thanks to the superior generation capabilities. Combining with semantic communications, diffusion models are used for tasks such as denoising, data reconstruction, and content generation. However, existing diffusion-based generative models do not consider the stringent bandwidth limitation, which limits its application in wireless communication. This paper introduces a diffusion-driven semantic communication framework with advanced VAE-based compression for bandwidth-constrained generative model. Our designed architecture utilizes the diffusion model, where the signal transmission process through the wireless channel acts as the forward process in diffusion. To reduce bandwidth requirements, we incorporate a downsampling module and a paired upsampling module based on a variational auto-encoder with reparameterization at the receiver to ensure that the recovered features conform to the Gaussian distribution. Furthermore, we derive the loss function for our proposed system and evaluate its performance through comprehensive experiments. Our experimental results demonstrate significant improvements in pixel-level metrics such as peak signal to noise ratio (PSNR) and semantic metrics like learned perceptual image patch similarity (LPIPS). These enhancements are more profound regarding the compression rates and SNR compared to deep joint source-channel coding (DJSCC).
Abstract（参考訳）: 近年、拡散モデルはAIGC(AI-Generation Content)で広く利用されている。セマンティックコミュニケーションと組み合わせて、拡散モデルは、妄想、データ再構成、コンテンツ生成といったタスクに使用される。しかし、既存の拡散に基づく生成モデルは、無線通信における帯域幅制限を考慮しない。本稿では,帯域制限付き生成モデルのための,高度なVAEベースの圧縮を用いた拡散駆動型セマンティック通信フレームワークを提案する。我々の設計したアーキテクチャは拡散モデルを利用しており、無線チャネルを経由した信号伝達プロセスが拡散の前進過程として機能する。帯域幅の要求を低減するため,受信側で再パラメータ化を行う可変オートエンコーダをベースとしたダウンサンプリングモジュールとペアアップサンプリングモジュールを組み込んで,回収した特徴がガウス分布に適合することを確かめる。さらに,提案システムにおける損失関数を導出し,その性能を総合実験により評価する。実験の結果,ピーク信号対雑音比 (PSNR) やLPIPS (Learning Perceptual Image patch similarity) のような意味的指標など,画素レベルの指標が大幅に改善された。これらの拡張は、ディープジョイントソースチャネル符号化(DJSCC)と比較して、圧縮速度とSNRに深く関わっている。

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