Semantic Communication based on Large Language Model for Underwater Image Transmission

📄 arXiv: 2408.12616v2 📥 PDF

作者: Weilong Chen, Wenxuan Xu, Haoran Chen, Xinran Zhang, Zhijin Qin, Yanru Zhang, Zhu Han

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-08-08 (更新: 2024-08-26)

💡 一句话要点

提出基于视觉大语言模型的语义水下图像传输框架，提升通信效率和图像重建质量。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语义通信 水下图像传输 大语言模型 视觉LLM 图像重建 语义压缩 ControlNet

📋 核心要点

  1. 传统水下通信面临带宽低、延迟高、易受噪声影响等限制，语义通信通过关注语义交换提供了一种有前景的解决方案。
  2. 该论文提出了一种基于视觉大语言模型的语义通信框架，通过语义压缩和优先级排序，选择性传输关键信息，提高通信效率。
  3. 实验结果表明，该方法显著优于现有方法，实现了高质量、语义准确的图像重建，并将数据大小降低到原始大小的0.8%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大语言模型（LLM）的语义通信（SC）框架，用于水下图像传输。该框架利用视觉LLM根据用户查询对水下图像数据进行语义压缩和优先级排序。通过识别和编码图像中的关键语义元素，系统选择性地传输高优先级信息，同时对不太重要的区域应用更高的压缩率。在接收端，基于LLM的恢复机制，结合Global Vision ControlNet和Key Region ControlNet网络，辅助重建图像，从而提高通信效率和鲁棒性。实验结果表明，该方法显著优于现有方法，确保了高质量、语义准确的图像重建，并将整体数据大小降低到原始大小的0.8%。

🔬 方法详解

问题定义：水下通信面临带宽低、延迟高、易受噪声影响等问题，传统方法难以有效传输水下图像。语义通信虽然有潜力，但在水下环境中存在语义信息不匹配以及难以准确识别和传输关键信息的问题，无法满足水下应用的多样化需求。

核心思路：利用视觉大语言模型（LLM）理解用户查询，并根据查询对水下图像进行语义压缩和优先级排序。通过识别图像中的关键语义信息，优先传输重要信息，并对非关键区域进行高压缩，从而在保证语义完整性的前提下减少数据传输量。

技术框架：该框架包含发送端和接收端。在发送端，视觉LLM根据用户查询对水下图像进行分析，提取关键语义信息并进行压缩编码。在接收端，利用LLM进行图像重建，并结合Global Vision ControlNet和Key Region ControlNet网络来提升重建质量。整体流程为：用户查询 -> 视觉LLM语义分析 -> 图像压缩编码 -> 水声信道传输 -> LLM图像重建 -> 图像后处理。

关键创新：该方法的核心创新在于将视觉大语言模型引入水下图像语义通信，利用LLM强大的语义理解能力，实现了基于用户查询的自适应语义压缩和优先级排序。此外，结合ControlNet网络，进一步提升了图像重建的质量和细节。

关键设计：具体的技术细节包括：如何设计视觉LLM的prompt，使其能够准确理解用户查询并提取关键语义信息；如何设计压缩编码策略，以保证在压缩的同时保留关键语义信息；如何设计Global Vision ControlNet和Key Region ControlNet网络，以提升图像重建的全局一致性和局部细节。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够将水下图像的数据大小降低到原始大小的0.8%，同时保证了高质量、语义准确的图像重建。与现有方法相比，该方法在图像质量和传输效率方面均有显著提升，证明了基于视觉大语言模型的语义通信在水下图像传输中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于水下环境监测、海洋生物研究、水下资源勘探等领域。通过高效、可靠的水下图像传输，可以帮助科研人员和工程师更好地了解水下环境，提高水下作业的效率和安全性。未来，该技术有望应用于水下机器人、水下传感器网络等领域，推动水下智能化的发展。

📄 摘要（原文）

Underwater communication is essential for environmental monitoring, marine biology research, and underwater exploration. Traditional underwater communication faces limitations like low bandwidth, high latency, and susceptibility to noise, while semantic communication (SC) offers a promising solution by focusing on the exchange of semantics rather than symbols or bits. However, SC encounters challenges in underwater environments, including semantic information mismatch and difficulties in accurately identifying and transmitting critical information that aligns with the diverse requirements of underwater applications. To address these challenges, we propose a novel Semantic Communication (SC) framework based on Large Language Models (LLMs). Our framework leverages visual LLMs to perform semantic compression and prioritization of underwater image data according to the query from users. By identifying and encoding key semantic elements within the images, the system selectively transmits high-priority information while applying higher compression rates to less critical regions. On the receiver side, an LLM-based recovery mechanism, along with Global Vision ControlNet and Key Region ControlNet networks, aids in reconstructing the images, thereby enhancing communication efficiency and robustness. Our framework reduces the overall data size to 0.8\% of the original. Experimental results demonstrate that our method significantly outperforms existing approaches, ensuring high-quality, semantically accurate image reconstruction.