A Wireless AI-Generated Content (AIGC) Provisioning Framework Empowered by Semantic Communication

要約

AI 生成コンテンツ (AIGC) の大幅な進歩とモバイル デバイスの普及に伴い、無線ネットワーク経由で高品質の AIGC サービスを提供することが将来の方向性になりつつあります。
ただし、ワイヤレス ネットワークにおける AIGC サービス プロビジョニングの主な課題は、不安定なチャネル、限られた帯域幅リソース、および不均等に分散された計算リソースにあります。
この目的を達成するために、本論文では、セマンティック通信 (SemCom) を利用した AIGC (SemAIGC) 生成および送信フレームワークを提案します。このフレームワークでは、すべてのバイナリ ビットではなくコンテンツのセマンティック情報のみが、SemCom を使用して生成および送信される必要があります。
具体的には、SemAIGC はセマンティック エンコーダおよびデコーダ内に拡散モデルを統合して、ワークロード調整可能なトランシーバを設計することで、エッジとローカルでの計算リソースの使用率を調整できるようにします。
さらに、リソース認識ワークロード トレードオフ (ROOT) スキームが考案され、トランシーバーのワークロード適応決定をインテリジェントに行うことで、動的なワイヤレス チャネル条件やサービス要件に応じてコンテンツを効率的に生成、送信、微調整できます。
シミュレーションにより、従来のアプローチと比較して、レイテンシーとコンテンツ品質の点で、提案した SemAIGC フレームワークの優位性が検証されます。

要約(オリジナル)

With the significant advances in AI-generated content (AIGC) and the proliferation of mobile devices, providing high-quality AIGC services via wireless networks is becoming the future direction. However, the primary challenges of AIGC services provisioning in wireless networks lie in unstable channels, limited bandwidth resources, and unevenly distributed computational resources. To this end, this paper proposes a semantic communication (SemCom)-empowered AIGC (SemAIGC) generation and transmission framework, where only semantic information of the content rather than all the binary bits should be generated and transmitted by using SemCom. Specifically, SemAIGC integrates diffusion models within the semantic encoder and decoder to design a workload-adjustable transceiver thereby allowing adjustment of computational resource utilization in edge and local. In addition, a Resource-aware wOrklOad Trade-off (ROOT) scheme is devised to intelligently make workload adaptation decisions for the transceiver, thus efficiently generating, transmitting, and fine-tuning content as per dynamic wireless channel conditions and service requirements. Simulations verify the superiority of our proposed SemAIGC framework in terms of latency and content quality compared to conventional approaches.

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