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基于生成式模型的新型机器语义通信方法研究
1
作者
承楠
王秀程
沈学民
《中兴通讯技术》
北大核心
2025年第4期41-47,共7页
创新性地提出了一种基于隐扩散模型(LDM)的语义通信架构,能够利用预训练生成模型实现无需重新训练的语义特征还原。借助LDM固有的去噪能力,该架构在面对信道噪声扰动和分布外输入时,依然能够保持稳定的重构性能。此外,该架构支持灵活集...
创新性地提出了一种基于隐扩散模型(LDM)的语义通信架构,能够利用预训练生成模型实现无需重新训练的语义特征还原。借助LDM固有的去噪能力,该架构在面对信道噪声扰动和分布外输入时,依然能够保持稳定的重构性能。此外,该架构支持灵活集成外部大模型资源,显著提升了语义通信系统的演进能力。在大规模图像数据集上的实验结果表明,该方法在低信噪比(SNR)条件下仍具有优异的图像恢复与语义保真能力,尤其在基于学习的感知相似度等语义指标上显著优于现有主流方法。本研究为资源受限设备的机器语义通信提供了全新思路,具有良好的实用性与推广潜力。
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关键词
语义通信
隐扩散模型
机器通信
机器视觉
信道鲁棒性
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题名
基于生成式模型的新型机器语义通信方法研究
1
作者
承楠
王秀程
沈学民
机构
西安电子科技大学
滑铁卢大学
出处
《中兴通讯技术》
北大核心
2025年第4期41-47,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2024YFB907500)。
文摘
创新性地提出了一种基于隐扩散模型(LDM)的语义通信架构,能够利用预训练生成模型实现无需重新训练的语义特征还原。借助LDM固有的去噪能力,该架构在面对信道噪声扰动和分布外输入时,依然能够保持稳定的重构性能。此外,该架构支持灵活集成外部大模型资源,显著提升了语义通信系统的演进能力。在大规模图像数据集上的实验结果表明,该方法在低信噪比(SNR)条件下仍具有优异的图像恢复与语义保真能力,尤其在基于学习的感知相似度等语义指标上显著优于现有主流方法。本研究为资源受限设备的机器语义通信提供了全新思路,具有良好的实用性与推广潜力。
关键词
语义通信
隐扩散模型
机器通信
机器视觉
信道鲁棒性
Keywords
semantic communication
Latent Diffusion Model
machine-type communication
machine vision
channel robustness
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于生成式模型的新型机器语义通信方法研究
承楠
王秀程
沈学民
《中兴通讯技术》
北大核心
2025
0
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