論文の概要: Semantic-Aware Adaptive Video Streaming Using Latent Diffusion Models for Wireless Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05695v1
- Date: Sat, 08 Feb 2025 21:14:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 14:35:47.653051
- Title: Semantic-Aware Adaptive Video Streaming Using Latent Diffusion Models for Wireless Networks
- Title（参考訳）: 無線ネットワークにおける遅延拡散モデルを用いたセマンティック・アウェア適応ビデオストリーミング
- Authors: Zijiang Yan, Jianhua Pei, Hongda Wu, Hina Tabassum, Ping Wang,
- Abstract要約: 本稿では,遅延拡散モデル(LDM)をFF手法に組み込むことにより,リアルタイム適応ビットレート動画ストリーミングのための新しいフレームワークを提案する。
従来のコンスタントストリーミング(CBS)とアダプティブストリーミング(ABS)に関連する、高帯域幅の使用、ストレージ非効率、およびクオリティ・オブ・エクスペリエンス(QoE)の課題に対処する。
この作業は、リアルタイムビデオストリーミングのための新しいスケーラブルなソリューションを5Gおよび将来のポスト5Gネットワークで開放する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.180483357502293
- License:
- Abstract: This paper proposes a novel framework for real-time adaptive-bitrate video streaming by integrating latent diffusion models (LDMs) within the FFmpeg techniques. This solution addresses the challenges of high bandwidth usage, storage inefficiencies, and quality of experience (QoE) degradation associated with traditional constant bitrate streaming (CBS) and adaptive bitrate streaming (ABS). The proposed approach leverages LDMs to compress I-frames into a latent space, offering significant storage and semantic transmission savings without sacrificing high visual quality. While it keeps B-frames and P-frames as adjustment metadata to ensure efficient video reconstruction at the user side, the proposed framework is complemented with the most state-of-the-art denoising and video frame interpolation (VFI) techniques. These techniques mitigate semantic ambiguity and restore temporal coherence between frames, even in noisy wireless communication environments. Experimental results demonstrate the proposed method achieves high-quality video streaming with optimized bandwidth usage, outperforming state-of-the-art solutions in terms of QoE and resource efficiency. This work opens new possibilities for scalable real-time video streaming in 5G and future post-5G networks.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,FFmpeg手法に潜在拡散モデル(LDM)を統合することで,リアルタイム適応ビットレート動画ストリーミングのための新しいフレームワークを提案する。
このソリューションは、従来の定ビットレートストリーミング(CBS)と適応ビットレートストリーミング(ABS)に関連する、高帯域幅の使用、ストレージ非効率、およびQoE(Quality of Experience)劣化の課題に対処する。
提案手法では、LCMを用いてIフレームを潜在空間に圧縮し、高い視覚的品質を犠牲にすることなく、ストレージとセマンティックトランスミッションの大幅な節約を実現する。
BフレームとPフレームを調整メタデータとして保持し、ユーザ側で効率的なビデオ再構成を実現する一方で、提案フレームワークは最も最先端の復調とビデオフレーム補間(VFI)技術と補完する。
これらの技術は、ノイズの多い無線通信環境においても、意味的あいまいさを軽減し、フレーム間の時間的コヒーレンスを復元する。
提案手法は,帯域幅を最適化し,QoEと資源効率を両立させ,高品質な動画ストリーミングを実現する。
この作業は、5Gおよび将来の5Gネットワークにおけるスケーラブルなリアルタイムビデオストリーミングの新たな可能性を開く。
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