Latenzoptimierte generative semantische Kommunikation mit vortrainierten Diffusionsmodellen

Core Concepts

Ein Rahmenwerk für latenzoptimierte und kanalangepasste semantische Kommunikation mit vortrainierten generativen KI-Modellen, das eine mehrströmige Übertragung der extrahierten semantischen Inhalte mit angepassten Kodierungs- und Übertragungstechniken ermöglicht.

Abstract

Das vorgeschlagene Rahmenwerk für generative semantische Kommunikation mit vortrainierten Diffusionsmodellen umfasst drei Hauptkomponenten: Multimodale semantische Zerlegung und Synthese: Am Sender wird der Eingabesignalinhalt in mehrere semantische Modalitäten zerlegt, darunter ein kompakter Textprompt als wichtigste semantische Information und zusätzliche Konditionierungssignale zur Führung des Syntheseprozesses am Empfänger. Die extrahierten semantischen Modalitäten werden separat codiert, moduliert und über den Funkkanal übertragen. Am Empfänger wird ein vorgefaltenes generatives Modell verwendet, um aus den empfangenen semantischen Modalitäten ein hochqualitatives Ausgabesignal zu synthetisieren. Semantikbewusste Mehrstrahl-Übertragung: Für den Textprompt wird ein Wiederholungsschema verwendet, um eine zuverlässige Übertragung zu gewährleisten. Für die anderen semantischen Modalitäten wird ein adaptives Modulationsschema eingesetzt, um die Robustheit gegenüber dem sich ändernden Funkkanal zu erhöhen. Latenzoptimierte adaptive semantische Kommunikation: Es wird ein semantik- und latenzoptimiertes Schema zur Leistungszuweisung an die verschiedenen semantischen Ströme entwickelt, das auf deren Wichtigkeit und Qualitätsanforderungen basiert. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene Rahmenwerk ultra-niedrige Übertragungsraten, geringe Latenz und kanalangepasste semantische Kommunikation ermöglicht.

Stats

Die Übertragungsverzögerung für den Prompt ist gegeben durch: T0(p0) = ηP · ηR · ηT = |v0| rL · 1 1 −PER(p0) · L log2(M0)B0 Die Übertragungsrate für die i-te semantische Modalität ist gegeben durch: Ri(pi, BERi) = Bilog2 1 + α −ln (βBERi)γi ! , i ∈[I]

Quotes

Keine relevanten wörtlichen Zitate identifiziert.

Key Insights Distilled From

Latency-Aware Generative Semantic Communications with Pre-Trained Diffusion Models

by Li Qiao,Mahd... at arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17256.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte das vorgeschlagene Rahmenwerk für andere Anwendungsfälle wie Sprach- oder Videokommunikation erweitert werden

Das vorgeschlagene Rahmenwerk für generative semantische Kommunikation könnte für andere Anwendungsfälle wie Sprach- oder Videokommunikation erweitert werden, indem zusätzliche semantische Modalitäten integriert werden. Zum Beispiel könnte für die Sprachkommunikation eine Emotionsmodulation hinzugefügt werden, um die Übertragung von Stimmungsnuancen zu ermöglichen. Für die Videokommunikation könnten Bewegungsinformationen oder Objektinteraktionen als weitere semantische Modalitäten eingeführt werden, um die Synthesequalität zu verbessern.

Welche zusätzlichen semantischen Modalitäten könnten neben dem Textprompt und der Kantenkarte verwendet werden, um die Synthesequalität weiter zu verbessern

Zusätzlich zu dem Textprompt und der Kantenkarte könnten weitere semantische Modalitäten verwendet werden, um die Synthesequalität weiter zu verbessern. Beispielsweise könnten Farbinformationen, Tiefenkarten oder Kontextinformationen über die Szene als zusätzliche Modalitäten dienen. Diese zusätzlichen Informationen könnten dazu beitragen, eine genauere und detailliertere Rekonstruktion des Originalsignals zu ermöglichen.

Wie könnte das Rahmenwerk um Sicherheitsaspekte wie Verschlüsselung oder Authentifizierung erweitert werden, um es für kritische Anwendungen einsetzbar zu machen

Um das Rahmenwerk um Sicherheitsaspekte wie Verschlüsselung oder Authentifizierung zu erweitern und es für kritische Anwendungen einsatzfähig zu machen, könnten verschiedene Maßnahmen ergriffen werden. Eine Möglichkeit wäre die Implementierung von End-to-End-Verschlüsselung für die übertragenen semantischen Modalitäten, um die Vertraulichkeit der Daten zu gewährleisten. Darüber hinaus könnten digitale Signaturen oder Authentifizierungsmechanismen verwendet werden, um die Integrität der übertragenen Informationen sicherzustellen und die Sender- und Empfängeridentität zu überprüfen. Durch die Integration dieser Sicherheitsfunktionen könnte das Rahmenwerk robust gegenüber potenziellen Bedrohungen und Angriffen gemacht werden.