资源受限移动边缘网络中以无线感知引导生成式 AI 的统一框架
网络与互联网体系结构
2023-09-06 v1 信号处理
摘要
随着人工智能（AI）技术的显著进步和强大的计算能力，生成式 AI（GAI）已成为提供优越数字服务的 pivotal 数字内容生成技术。然而，将 GAI 导向期望输出仍受限于 AI 模型固有的不稳定性。在本文中，我们设计了一种新颖的框架，利用无线感知引导 GAI（WiPe-GAI），在资源受限的移动边缘网络中提供数字内容生成服务，即 AI 生成内容（AIGC）。具体而言，我们首先提出一种新的序列多尺度感知（SMSP）算法，基于从无线信号提取的信道状态信息（CSI）预测用户骨架。该预测随后引导 GAI 为用户提供 AIGC，例如虚拟角色生成。为确保所提框架在资源受限网络中的高效运行，我们进一步设计了一种基于定价的激励机制，并引入基于扩散模型的方法生成服务供给的最优定价策略。该策略在提升虚拟服务提供商（VSP）参与 AIGC 供给的同时，最大化用户效用。实验结果表明，相较于其他现有方案，所设计框架在骨架预测和最优定价策略生成方面均有效。
引用
@article{arxiv.2309.01426,
title = {A Unified Framework for Guiding Generative AI with Wireless Perception in Resource Constrained Mobile Edge Networks},
author = {Jiacheng Wang and Hongyang Du and Dusit Niyato and Jiawen Kang and Zehui Xiong and Deepu Rajan and Shiwen Mao and Xuemin and Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.01426},
year = {2023}
}