論文の概要: Generative AI Meets 6G and Beyond: Diffusion Models for Semantic Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08416v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:58:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.803926
• Title: Generative AI Meets 6G and Beyond: Diffusion Models for Semantic Communications
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIは6Gを超える:セマンティックコミュニケーションのための拡散モデル
• Authors: Hai-Long Qin, Jincheng Dai, Guo Lu, Shuo Shao, Sixian Wang, Tongda Xu, Wenjun Zhang, Ping Zhang, Khaled B. Letaief,
• Abstract要約: ジェネレーティブAIは、ジェネレーティブセマンティックコミュニケーションを触媒した。 拡散モデルは、その優れた世代品質、安定した訓練力学、厳密な理論の基礎で際立っている。 本稿では、生成的意味コミュニケーションのための拡散モデルに関する最初の包括的なチュートリアルを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.30062801816225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic communications mark a paradigm shift from bit-accurate transmission toward meaning-centric communication, essential as wireless systems approach theoretical capacity limits. The emergence of generative AI has catalyzed generative semantic communications, where receivers reconstruct content from minimal semantic cues by leveraging learned priors. Among generative approaches, diffusion models stand out for their superior generation quality, stable training dynamics, and rigorous theoretical foundations. However, the field currently lacks systematic guidance connecting diffusion techniques to communication system design, forcing researchers to navigate disparate literatures. This article provides the first comprehensive tutorial on diffusion models for generative semantic communications. We present score-based diffusion foundations and systematically review three technical pillars: conditional diffusion for controllable generation, efficient diffusion for accelerated inference, and generalized diffusion for cross-domain adaptation. In addition, we introduce an inverse problem perspective that reformulates semantic decoding as posterior inference, bridging semantic communications with computational imaging. Through analysis of human-centric, machine-centric, and agent-centric scenarios, we illustrate how diffusion models enable extreme compression while maintaining semantic fidelity and robustness. By bridging generative AI innovations with communication system design, this article aims to establish diffusion models as foundational components of next-generation wireless networks and beyond.
• Abstract（参考訳）: セマンティック通信(Semantic Communication)は、ビット精度の伝送から意味中心の通信へのパラダイムシフトであり、無線システムが理論的な容量制限に近づくのに不可欠である。 生成AIの出現は、学習前の知識を活用して、受信者が最小限の意味的手がかりからコンテンツを再構成する生成意味コミュニケーションを触媒した。 生成的アプローチの中で、拡散モデルは、より優れた世代品質、安定した訓練力学、厳密な理論的基礎のために際立っている。 しかし、現在、拡散技術と通信システム設計を結びつける体系的なガイダンスが欠如しており、研究者は異なる文献をナビゲートせざるを得ない。 本稿では、生成的意味コミュニケーションのための拡散モデルに関する最初の包括的なチュートリアルを提供する。 本稿では,制御可能生成のための条件付き拡散,高速化推論のための効率的な拡散,クロスドメイン適応のための一般化拡散の3つの技術柱について述べる。 さらに,意味的復号化を後部推論として再構成する逆問題視点を導入し,計算画像を用いた意味的コミュニケーションをブリッジする。 人間中心、機械中心、エージェント中心のシナリオの分析を通じて、拡散モデルが意味的忠実性と堅牢性を維持しながら、極端な圧縮を可能にする方法を説明する。 本稿では,次世代無線ネットワークの基本コンポーネントとして拡散モデルを確立することを目的とする。

関連論文リスト

• Latent Diffusion Model Based Denoising Receiver for 6G Semantic Communication: From Stochastic Differential Theory to Application [11.385703484113552]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-06T03:20:32Z)
• Transformers from Diffusion: A Unified Framework for Neural Message Passing [79.9193447649011]
  メッセージパッシングニューラルネットワーク(MPNN)は、デファクトクラスのモデルソリューションとなっている。 本稿では,拡散の誘導バイアスとエネルギーの層的制約を統合するエネルギー制約拡散モデルを提案する。 これらの知見に基づいて、我々はTransformer (DIFFormer)と呼ばれる新しいタイプのメッセージパッシングモデルを考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T17:54:41Z)
• Rethinking Multi-User Semantic Communications with Deep Generative Models [30.745379375963157]
  マルチユーザシナリオに適した新しい生成セマンティック・コミュニケーション・フレームワークを開発した。 この革新的な視点の下では、OFDMAシステムは情報の最大の部分を送信することを意図してはならない。 実験により,新しい拡散モデルの有効性と提案フレームワークの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T07:43:15Z)
• Generative AI Meets Semantic Communication: Evolution and Revolution of Communication Tasks [41.64537121421164]
  セマンティックコミュニケーションにおける深層生成モデルの統一的な視点を示す。 我々は、将来のコミュニケーションフレームワークにおける彼らの革命的な役割を明らかにし、新しいアプリケーションやタスクを可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T09:56:36Z)
• Diffusion Models for Wireless Communications [12.218161437914118]
  無線通信システムにおける拡散モデルの適用について概説する。 重要なアイデアは、データ生成プロセスを"デノイング"ステップで分解し、徐々にノイズからサンプルを生成することです。 本稿では,AIネイティブ通信システムの開発において拡散モデルをどのように活用できるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T08:57:59Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。