[论文解读] Exploring Collaborative Distributed Diffusion-Based AI-Generated Content (AIGC) in Wireless Networks

Hongyang Du, Ruichen Zhang+7 more|arXiv (Cornell University)|Apr 7, 2023

Recommender Systems and Techniques被引用 6

一句话总结

本文提出了一种面向无线网络的协作式分布式扩散模型生成内容（AIGC）框架，使资源受限设备能够将计算密集型去噪步骤卸载至边缘服务器和邻近设备，通过语义感知的用户聚类与缓存机制，在保持高质量输出的同时显著降低延迟与能耗，从而提升实际AIGC部署中的可扩展性与效率。

ABSTRACT

Driven by advances in generative artificial intelligence (AI) techniques and algorithms, the widespread adoption of AI-generated content (AIGC) has emerged, allowing for the generation of diverse and high-quality content. Especially, the diffusion model-based AIGC technique has been widely used to generate content in a variety of modalities. However, the real-world implementation of AIGC models, particularly on resource-constrained devices such as mobile phones, introduces significant challenges related to energy consumption and privacy concerns. To further promote the realization of ubiquitous AIGC services, we propose a novel collaborative distributed diffusion-based AIGC framework. By capitalizing on collaboration among devices in wireless networks, the proposed framework facilitates the efficient execution of AIGC tasks, optimizing edge computation resource utilization. Furthermore, we examine the practical implementation of the denoising steps on mobile phones, the impact of the proposed approach on the wireless network-aided AIGC landscape, and the future opportunities associated with its real-world integration. The contributions of this paper not only offer a promising solution to the existing limitations of AIGC services but also pave the way for future research in device collaboration, resource optimization, and the seamless delivery of AIGC services across various devices. Our code is available at https://github.com/HongyangDu/DistributedDiffusion.

研究动机与目标

• 解决在移动设备及资源受限设备上运行基于扩散模型的AIGC模型所带来的高计算与高能耗问题。
• 克服因处理能力与内存受限导致的设备级AIGC执行局限。
• 通过设备协作与边缘计算，实现在无线网络中高效、可扩展且低延迟的AIGC服务交付。
• 通过将具有相似语义提示的用户分组并缓存中间结果，优化系统性能，提升复用率并减少冗余计算。
• 探索在真实无线环境中实现分布式AIGC的实用集成挑战与未来研究方向。

提出的方法

• 提出一种协作式分布式AIGC框架，移动设备通过无线网络将扩散模型的去噪步骤卸载至边缘服务器与附近设备。
• 采用用户提示的语义聚类方法，将具有相似内容生成任务的设备分组，实现去噪计算的共享，减少冗余处理。
• 在边缘服务器引入缓存机制，存储并重用相似任务的中间输出，加快响应速度并减少重复计算。
• 采用分布式计算模型，将去噪步骤拆分并在多个设备与边缘节点间协同执行。
• 设计支持动态负载均衡与自适应资源分配的系统架构，依据设备能力与信道条件进行优化。
• 集成反馈机制与自适应调制技术，使通信效率与AIGC任务需求及信道质量保持一致。

Figure 1: The workflow of the diffusion model-based AIGC model, and the fundamental principles of implementing collaborative distributed AIGC. The text prompts for the two users are “A bird on a table” and “A cat on a table”, respectively. Tokenizer transforms text into numerical tokens, enabling mo

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在无线连接设备间高效卸载与分发基于扩散模型的AIGC任务，以减轻移动设备的计算负载？
• RQ2 用户提示之间的语义相似性对协作式AIGC系统中共享去噪计算效果有何影响？
• RQ3 如何通过缓存中间AIGC结果提升分布式AIGC执行的系统效率并降低延迟？
• RQ4 在具有动态信道条件的真实无线网络中部署协作式AIGC时，面临的关键挑战与性能权衡是什么？
• RQ5 如何设计激励机制与安全通信协议，以促进参与度并保障分布式AIGC计算中的数据隐私？

主要发现

• 用户提示的语义聚类显著提升了共享去噪步骤的可重用性，降低了计算开销并增强了系统效率。
• 在边缘服务器缓存相似任务的中间输出，可降低后续请求的处理延迟与能耗，尤其针对语义内容相近的请求。
• 所提出的协作框架通过将密集型去噪步骤卸载至边缘设备与对等设备，显著减轻了单个移动设备的计算负担。
• 数值结果表明，与集中式或仅本地执行相比，该分布式方法实现了更低的端到端延迟与更高的资源利用率。
• 该框架在结合自适应资源分配时，能够实现跨多样化设备与网络条件的可扩展、低延迟AIGC交付。
• 语义提示不匹配等挑战可能降低性能，凸显了智能用户聚类与提示感知任务路由的重要性。

Figure 2: The proposed collaborative distributed diffusion-based AIGC approach in wireless networks. We consider the case where user end devices perform 8 local denoising steps and compare the results with those obtained when the collaborative distributed AIGC is not used.