Multimodal generative semantic communication based on latent diffusion model

📄 arXiv: 2408.05455v1 📥 PDF

作者: Weiqi Fu, Lianming Xu, Xin Wu, Haoyang Wei, Li Wang

分类: cs.CV, cs.NI

发布日期: 2024-08-10

💡 一句话要点

提出基于潜在扩散模型的多模态生成语义通信框架，提升恶劣环境下决策精度。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 语义通信 潜在扩散模型 对比学习 图像重建

📋 核心要点

  1. 传统单模态语义通信易受环境和光照影响，限制了在紧急情况下快速准确地收集环境数据和指挥信息的能力。
  2. mm-GESCO框架通过融合可见光和红外图像，利用潜在扩散模型对齐不同模态特征，生成融合的语义分割图。
  3. 实验表明，mm-GESCO实现了高达200倍的压缩率，并在对象分类和检测等下游任务中表现优异。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为mm-GESCO的多模态生成语义通信框架，旨在解决传统单模态语义通信在复杂环境和光照条件下决策精度受限的问题。该框架接收可见光和红外图像数据流，生成融合的语义分割图，并通过one-hot编码和zlib压缩技术提高数据传输效率。接收端可基于语义图重建原始多模态图像。此外，设计了一种基于对比学习的潜在扩散模型，用于对齐不同模态的潜在特征，使mm-GESCO能够重建任意输入模态的潜在特征。实验结果表明，mm-GESCO实现了高达200倍的压缩率，超越了现有语义通信框架的性能，并在对象分类和检测等下游任务中表现出色。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在复杂环境和光照条件下，传统单模态语义通信框架在数据采集和决策方面的局限性。现有方法依赖单一模态数据，容易受到环境干扰，导致信息不完整和决策失误。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态数据融合，结合可见光和红外图像的互补信息，提高环境感知的鲁棒性。通过潜在扩散模型学习不同模态数据之间的关联，实现跨模态的信息重建和语义理解。

技术框架：mm-GESCO框架包含以下主要模块：1) 多模态数据输入模块，接收可见光和红外图像数据流；2) 语义分割模块，生成融合的语义分割图；3) 编码压缩模块，采用one-hot编码和zlib压缩技术提高数据传输效率；4) 潜在扩散模型，用于对齐不同模态的潜在特征并重建原始图像；5) 解码重建模块，基于语义图重建原始多模态图像。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了多模态生成语义通信框架，能够有效融合不同模态的信息；2) 设计了基于对比学习的潜在扩散模型，用于对齐不同模态的潜在特征，实现跨模态信息重建；3) 结合one-hot编码和zlib压缩技术，显著提高了数据传输效率。

关键设计：潜在扩散模型采用对比学习损失函数，以对齐不同模态在潜在空间的表示。具体而言，通过最小化相同语义信息的不同模态特征之间的距离，同时最大化不同语义信息的特征之间的距离，从而学习到模态不变的语义表示。网络结构方面，采用了U-Net结构，并针对多模态数据进行了调整，以更好地融合不同模态的信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，mm-GESCO框架实现了高达200倍的压缩率，显著优于现有的语义通信框架。此外，在对象分类和检测等下游任务中，mm-GESCO也表现出优异的性能，证明了其在实际应用中的潜力。相较于单模态方法，mm-GESCO在复杂环境下的鲁棒性得到了显著提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于应急救援、自动驾驶、智能安防等领域。在应急救援中，可利用多模态数据融合提高恶劣环境下的环境感知能力，辅助决策。在自动驾驶中，可提高车辆在复杂天气条件下的感知能力，增强安全性。在智能安防中，可提高监控系统的鲁棒性，减少误报。

📄 摘要（原文）

In emergencies, the ability to quickly and accurately gather environmental data and command information, and to make timely decisions, is particularly critical. Traditional semantic communication frameworks, primarily based on a single modality, are susceptible to complex environments and lighting conditions, thereby limiting decision accuracy. To this end, this paper introduces a multimodal generative semantic communication framework named mm-GESCO. The framework ingests streams of visible and infrared modal image data, generates fused semantic segmentation maps, and transmits them using a combination of one-hot encoding and zlib compression techniques to enhance data transmission efficiency. At the receiving end, the framework can reconstruct the original multimodal images based on the semantic maps. Additionally, a latent diffusion model based on contrastive learning is designed to align different modal data within the latent space, allowing mm-GESCO to reconstruct latent features of any modality presented at the input. Experimental results demonstrate that mm-GESCO achieves a compression ratio of up to 200 times, surpassing the performance of existing semantic communication frameworks and exhibiting excellent performance in downstream tasks such as object classification and detection.