論文の概要: A semantic communication-based workload-adjustable transceiver for wireless AI-generated content (AIGC) delivery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18874v1
- Date: Mon, 24 Mar 2025 16:49:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:37:47.558006
- Title: A semantic communication-based workload-adjustable transceiver for wireless AI-generated content (AIGC) delivery
- Title（参考訳）: セマンティックコミュニケーションに基づくAIGC配信のための作業負荷調整型トランシーバ
- Authors: Runze Cheng, Yao Sun, Lan Zhang, Lei Feng, Lei Zhang, Muhammad Ali Imran,
- Abstract要約: 動的無線ネットワークにおけるAIGC配信のためのリソース対応wOrkload-adjUstable TransceivEr(ROUTE)を提案する。
具体的には、通信リソースのボトルネックを緩和するために、SemComを使用して生成されたコンテンツのセマンティック情報を優先順位付けする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.321324259528264
- License:
- Abstract: With the significant advances in generative AI (GAI) and the proliferation of mobile devices, providing high-quality AI-generated content (AIGC) services via wireless networks is becoming the future direction. However, the primary challenges of AIGC service delivery in wireless networks lie in unstable channels, limited bandwidth resources, and unevenly distributed computational resources. In this paper, we employ semantic communication (SemCom) in diffusion-based GAI models to propose a Resource-aware wOrkload-adjUstable TransceivEr (ROUTE) for AIGC delivery in dynamic wireless networks. Specifically, to relieve the communication resource bottleneck, SemCom is utilized to prioritize semantic information of the generated content. Then, to improve computational resource utilization in both edge and local and reduce AIGC semantic distortion in transmission, modified diffusion-based models are applied to adjust the computing workload and semantic density in cooperative content generation. Simulations verify the superiority of our proposed ROUTE in terms of latency and content quality compared to conventional AIGC approaches.
- Abstract（参考訳）: 生成型AI(GAI)とモバイルデバイスの普及により、ワイヤレスネットワークによる高品質なAI生成コンテンツ(AIGC)サービスの提供が、将来的な方向に向かっている。
しかし、無線ネットワークにおけるAIGCサービス配信の主な課題は、不安定なチャネル、限られた帯域幅リソース、不均一な分散計算リソースにある。
本稿では,拡散型GAIモデルにおけるセマンティック通信(SemCom)を用いて,動的無線ネットワークにおけるAIGC配信のためのリソース対応wOrkload-adjUstable TransceivEr(ROUTE)を提案する。
具体的には、通信リソースのボトルネックを緩和するために、SemComを使用して生成されたコンテンツのセマンティック情報を優先順位付けする。
そして、エッジとローカルの両方での計算資源利用を改善し、送信時のAIGC意味歪みを低減するために、修正拡散モデルを適用し、協調コンテンツ生成における計算負荷と意味密度を調整する。
シミュレーションにより,従来のAIGC手法と比較して,レイテンシとコンテンツ品質の面で提案したROUTEの優位性を検証した。
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