Oct, 2023

一种由语义通信赋能的无线人工智能生成内容（AIGC）预配框架

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TL;DR提出了一种语义通信（SemCom）支持的生成式人工智能内容（SemAIGC）生成和传输框架，通过语义信息的提取和传输，解决了无线网络中提供优质 AIGC 服务的挑战，并采用资源感知的工作负载权衡（ROOT）方案进行计算资源的智能调整。仿真结果表明，与传统方法相比，所提出的 SemAIGC 框架在延迟和内容质量方面具有优势。
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发现论文，激发创造
  • 人工智能生成内容（AIGC）的语义通信：朝着有效内容创作迈进

    通过引入内容生成层，将人工智能生成内容 (AIGC) 与语义通讯 (SemCom) 结合起来，提供了清晰的 AIGC 与 SemCom 之间互动产生有意义和有效内容的概念模型，并提出了一种基于 AIGC 技术的语义信息编码器和解码器的新框架，以优化 AIGC 服务的语义提取和评估指标，从而适应不同类型的内容生成、所需质量和语义信息使用。通过使用深度 Q 网络 (DQN)，展示了对优化问题的可行性和收敛特性的有益见解。

    Aug, 2023

  • 在无线边缘网络中实现 AI 生成内容（AIGC）服务

    本文介绍了人工智能生成内容（AIGC）的技术及其在无线边缘网络中的应用，提出了 AIGC 作为服务（AaaS）的概念，并讨论了在边缘网络上部署 AaaS 的挑战。同时，我们还引入了几个基于图像的感知质量评估指标，并提出了一种通用有效的模型来说明计算资源与用户感知质量评估指标之间的关系。为了实现高效的 AaaS 和最大化在无线边缘网络中生成内容的质量，我们提出了一种深度强化学习启发的算法来选择最佳 ASP。仿真结果表明，相对于四个基准策略，即避免过载，随机，轮流以及上限方案，我们提出的算法可以为用户提供更高质量的生成内容并实现更少的崩溃任务。

    Jan, 2023

  • 基于无线感知的 AI 生成数字内容引导

    本文提出了一种新方法，将无线感知技术与人工智能生成的内容相结合，提出了一个统一的无线感知 - 人工智能生成内容框架，以改善数字内容生产的质量，在服务需求的基础上生成相应的数字内容。该框架能够根据用户的姿势作为约束生成内容，并能接受用户的反馈，从而调整边缘服务器上的计算资源以提高服务质量。实验结果验证了该框架的有效性，凸显了其在准确生成数字内容方面的潜力。

    Mar, 2023

  • AI 生成内容（AIGC）：一项调查

    本文深入讨论了基于人工智能技术生成内容的 AIGC，对其定义、关键条件、可重要的现有和未来特性、庞大的预训练模型带来的优势、工业链以及 AIGC 内部辅助生成和自动生成之间的区别进行了探讨，最后探讨了 AIGC 与元宇宙的潜在整合，旨在揭示 AIGC 的现有问题并提供未来应用方向。

    Mar, 2023

  • 可扩展的车载网络语义通信的 AI 生成内容

    本论文介绍了一种利用神经网络编码 - 解码架构的可扩展的人工智能生成内容系统，通过将图像转化为文本表示并优化传输以实现语义通信，从而提高对盲区车辆的感知能力和有效压缩通信数据。

    Nov, 2023

  • 远程监视的代理驱动生成语义通信

    在 6G 时代，智能交通系统、数字孪生、远程监控有望成为普遍实践。为了解决无线网络中庞大数据量和频繁更新的挑战，本文提出了一种基于强化学习的新型代理驱动生成语义通信（A-GSC）框架。通过无缝地结合源信息的内在属性和任务相关的情境信息，本研究在语义通信领域进行了创新，同时引入了生成人工智能（GAI），实现了语义编码器和解码器的独立设计。在实证分析中，基于 CDNet2014 数据集验证了所设计模型的有效性，并证明了整体 A-GSC 框架在节能和重构准确性方面的性能提升。

    Apr, 2024

  • 人工智能生成内容的综合调查（AIGC）：从 GAN 到 ChatGPT 的生成式人工智能历史

    该研究综述了生成模型的历史和基本组成部分，并从单模态和多模态交互的角度介绍了文本和图像生成任务及相关模型，讨论了人工智能生成内容领域中的开放性问题和未来挑战。

    Mar, 2023

  • 可信 AI 生成内容在智能 6G 网络中的应用：对抗、隐私和公平性

    提出了 TrustGAIN，一个新的可信的 AI 生成内容（AIGC）范式，以确保未来 6G 网络中可信的大规模 AIGC 服务。讨论了 6G 网络中 AIGC 系统面临的敌对攻击和隐私威胁，以及相应的保护问题，并强调了在未来智能网络中确保移动生成服务的公正性和公平性的重要性。通过实例说明 TrustGAIN 可以有效地抵御恶意或生成的虚假信息。认为 TrustGAIN 是支持 AIGC 服务的智能可信的 6G 网络的必要范式，以确保 AIGC 网络服务的安全性，隐私性和公平性。

    May, 2024

  • 边缘计算网络中的 AI 生成内容服务的卸载与质量控制

    提出了一种联合优化算法，用于解决在边缘计算范式中对 AI 生成内容模型和卸载决策的优化问题，并通过实验证明所提算法在联合优化性能上优于基准方法。

    Dec, 2023

  • 生成式视觉压缩综述

    人工智能生成内容（AIGC）已经引领了一场新的技术革命，推动了数字内容的获取并推动传统编解码器在性能提升和多样化功能方面的进展，本文全面回顾了生成式视觉压缩的最新进展，展示了在超低码率通信，用户指定的重建 / 滤波和智能机器分析方面的巨大潜力和有前景的应用。特别是，我们回顾了基于深度生成模型的视觉数据压缩方法，并总结了如何通过生成技术实现紧凑的表示和高保真重建。此外，我们概括了相关的生成式压缩技术用于机器视觉和智能分析。最后，我们讨论了生成式视觉压缩技术面临的基本挑战，并展望了它们未来的研究方向。

    Feb, 2024