論文の概要: Latent Diffusion Model Based Denoising Receiver for 6G Semantic Communication: From Stochastic Differential Theory to Application

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05710v3
• Date: Thu, 17 Jul 2025 07:26:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-18 13:45:37.41347
• Title: Latent Diffusion Model Based Denoising Receiver for 6G Semantic Communication: From Stochastic Differential Theory to Application
• Title（参考訳）: 6Gセマンティック通信のための潜時拡散モデルに基づくDenoising Receiver:確率微分理論から応用まで
• Authors: Xiucheng Wang, Honggang Jia, Nan Cheng,
• Abstract要約: 生成人工知能(GAI)を利用した新しい意味コミュニケーションフレームワークを提案する。 意味的特徴抽出のための変分オートエンコーダを組み合わせた潜在拡散モデル(LDM)に基づくセマンティックコミュニケーションフレームワークを提案する。 提案システムはゼロショットの一般化をサポートし,低SNRおよびアウト・オブ・ディストリビューション条件下での優れた性能を実現する訓練自由フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.385703484113552
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, a novel semantic communication framework empowered by generative artificial intelligence (GAI) is proposed, to enhance the robustness against both channel noise and transmission data distribution shifts. A theoretical foundation is established using stochastic differential equations (SDEs), from which a closed-form mapping between any signal-to-noise ratio (SNR) and the optimal denoising timestep is derived. Moreover, to address distribution mismatch, a mathematical scaling method is introduced to align received semantic features with the training distribution of the GAI. Built on this theoretical foundation, a latent diffusion model (LDM)-based semantic communication framework is proposed that combines a variational autoencoder for semantic features extraction, where a pretrained diffusion model is used for denoising. The proposed system is a training-free framework that supports zero-shot generalization, and achieves superior performance under low-SNR and out-of-distribution conditions, offering a scalable and robust solution for future 6G semantic communication systems. Experimental results demonstrate that the proposed semantic communication framework achieves state-of-the-art performance in both pixel-level accuracy and semantic perceptual quality, consistently outperforming baselines across a wide range of SNRs and data distributions without any fine-tuning or post-training.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、チャネルノイズと送信データ分散シフトに対するロバスト性を高めるために、生成人工知能(GAI)によって強化された新しいセマンティックコミュニケーションフレームワークを提案する。 理論的基礎は確率微分方程式 (SDE) を用いて確立され、任意の信号対雑音比 (SNR) と最適分解時間ステップの間の閉形式写像が導出される。 さらに、分布ミスマッチに対処するために、受信した意味的特徴をGAIのトレーニング分布と整合させる数学的スケーリング手法を導入する。 この理論の基礎の上に構築された潜在拡散モデル(LDM)に基づくセマンティック・コミュニケーション・フレームワークは,事前学習した拡散モデルを用いて,意味的特徴抽出のための変分オートエンコーダを組み合わせたものである。 提案システムは、ゼロショットの一般化をサポートし、低SNRおよびアウト・オブ・ディストリビューション条件下での優れた性能を実現し、将来の6Gセマンティック通信システムにスケーラブルで堅牢なソリューションを提供する。 実験により,提案するセマンティック・コミュニケーション・フレームワークは,画素レベルの精度とセマンティック・パーセプティカル・クオリティの両面において最先端の性能を達成し,微調整や後処理を行なわずに,広範囲のSNRやデータ分布のベースラインを一貫して上回ることを示す。

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