arXiv cs.AI·35 天前★ 2

ACV-Gate：视觉 token 通信的选择性摊销推理

原文标题：Selective Amortization of Full-Budget Counterfactual Reasoning for Visual Token Communication

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AI 智能摘要

论文提出 ACV-Gate，用于生成式图像通信中在有限数据包预算下选择语义 token。它训练集合感知学生模型预测候选排序，并仅对最有信息量的候选做精确评估，从而降低编码端计算。在 CIFAR-10 上，0.20 bpp 时 PSNR 较 LocalMDL 提升 0.636 dB，每图仅需 2.13 次候选评估，约为精确全量专家的 27.6%。

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问题: 生成式图像通信中逐候选精确评估终端价值，编码端算力开销过大。
方法: 训练集合感知学生模型直接预测候选排序，只对最有信息量的有界候选集做精确评估。
结果: CIFAR-10 上 0.20 bpp 时 PSNR 较 LocalMDL 提升 0.636 dB，每图仅 2.13 次候选评估，为精确全量专家的 27.6%
影响: 在带宽受限的语义通信场景下，用少量评估换来更高重建质量，降低编码端成本。