Federated Learning-Empowered AI-Generated Content in Wireless Networks

要約

人工知能生成コンテンツ (AIGC) は、さまざまな生成 AI モデルを採用することで、コンテンツ作成プロセスの効率、品質、多様性、柔軟性を向上させる有望なテクノロジーとして浮上しています。
AIGC サービスをワイヤレス ネットワークに導入すると、ユーザー エクスペリエンスが向上すると期待されています。
しかし、既存の AIGC サービスの提供には、事前トレーニング、微調整、推論プロセスにおける集中トレーニング、特にプライバシー保護を伴う無線ネットワークでの実装など、いくつかの制限があります。
フェデレーション ラーニング (FL) は、データ共有を必要とせずにモデル トレーニングが協力的なデータ所有者に配布される協調学習フレームワークとして、学習効率の向上と AIGC のプライバシー保護を同時に実現するために活用できます。
この目的のために、AIGC を強化するための FL ベースの技術を紹介し、ユーザーが多様でパーソナライズされた高品質のコンテンツを生成できるようにすることを目指しています。
さらに、最先端の AIGC モデル、つまり安定拡散モデルを使用して、FL 支援 AIGC 微調整のケーススタディを実行します。
数値結果は、私たちのスキームが通信コスト、トレーニング遅延、プライバシー保護の効果的な削減において利点を達成することを示しています。
最後に、FL と AIGC の統合に向けたいくつかの主要な研究の方向性と未解決の問題を強調します。

要約(オリジナル)

Artificial intelligence generated content (AIGC) has emerged as a promising technology to improve the efficiency, quality, diversity and flexibility of the content creation process by adopting a variety of generative AI models. Deploying AIGC services in wireless networks has been expected to enhance the user experience. However, the existing AIGC service provision suffers from several limitations, e.g., the centralized training in the pre-training, fine-tuning and inference processes, especially their implementations in wireless networks with privacy preservation. Federated learning (FL), as a collaborative learning framework where the model training is distributed to cooperative data owners without the need for data sharing, can be leveraged to simultaneously improve learning efficiency and achieve privacy protection for AIGC. To this end, we present FL-based techniques for empowering AIGC, and aim to enable users to generate diverse, personalized, and high-quality content. Furthermore, we conduct a case study of FL-aided AIGC fine-tuning by using the state-of-the-art AIGC model, i.e., stable diffusion model. Numerical results show that our scheme achieves advantages in effectively reducing the communication cost and training latency and privacy protection. Finally, we highlight several major research directions and open issues for the convergence of FL and AIGC.

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