Semantic Communications for Artificial Intelligence Generated Content (AIGC) Toward Effective Content Creation

要約

人工知能生成コンテンツ (AIGC) サービスは、デジタル コンテンツの作成において大きな可能性を秘めています。
最小限の入力に基づいたコンテンツ生成などの AIGC の独特の機能は、特にセマンティック コミュニケーション (SemCom) と統合する場合に大きな可能性を秘めています。
この論文では、AIGC と SemCom を統合するための新しい包括的な概念モデルを開発します。
特に、コンテンツ生成レベルはセマンティック レベルの上に導入され、AIGC と SemCom がどのように相互作用して意味のある効果的なコンテンツを生成するかについて明確な概要を提供します。
さらに、AIGCサービスに合わせた意味抽出と評価メトリクスの共同最適化を考慮し、意味情報のエンコーダおよびデコーダとしてAIGC技術を採用した新しいフレームワークを提案します。
このフレームワークは、生成されるさまざまなタイプのコンテンツ、必要な品質、使用されるセマンティック情報に適応できます。
Deep Q Network (DQN) を使用することにより、最適化問題の実現可能性とその収束特性について有益な洞察を提供するケース スタディが示されています。

要約(オリジナル)

Artificial Intelligence Generated Content (AIGC) Services have significant potential in digital content creation. The distinctive abilities of AIGC, such as content generation based on minimal input, hold huge potential, especially when integrating with semantic communication (SemCom). In this paper, a novel comprehensive conceptual model for the integration of AIGC and SemCom is developed. Particularly, a content generation level is introduced on top of the semantic level that provides a clear outline of how AIGC and SemCom interact with each other to produce meaningful and effective content. Moreover, a novel framework that employs AIGC technology is proposed as an encoder and decoder for semantic information, considering the joint optimization of semantic extraction and evaluation metrics tailored to AIGC services. The framework can adapt to different types of content generated, the required quality, and the semantic information utilized. By employing a Deep Q Network (DQN), a case study is presented that provides useful insights into the feasibility of the optimization problem and its convergence characteristics.

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