Reinforcement Learning With LLMs Interaction for Distributed Diffusion Model Services

Hongyang Du

doi:10.1109/TPAMI.2025.3584698

Reinforcement Learning With LLMs Interaction for Distributed Diffusion Model Services

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AI

Zehui Xiong (Zehui Xiong)

DOI：10.1109/TPAMI.2025.3584698

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分布式人工智能生成内容（AIGC）已引起广泛关注，但仍有两大关键挑战：最大化主观服务质量（QoE）和提高能效，这些问题在广泛采用的基于生成扩散模型（GDM）的图像生成服务中尤为突出。本文提出了一种面向用户的新型交互式人工智能（IAI）服务管理方法，包含一个强调高效协同部署的分布式GDM-AIGC框架。所提方法通过允许语义相似提示的用户共享去噪链的部分内容，重构了GDM推理过程。此外，为最大化用户主观QoE，本文提出了一种IAI方法，即与大型语言模型交互的强化学习（RLLI），该方法利用大型语言模型（LLM）赋能的生成代理来模拟用户交互，提供与不同用户个性相符的实时主观QoE反馈。最后，我们提出了基于GDM的深度确定性策略梯度（G-DDPG）算法，该算法适配所提RLLI框架，在考虑主观用户特性和动态无线条件的情况下，有效分配通信和计算资源。仿真结果表明，G-DDPG算法相较于标准DDPG算法，提升了15%的总QoE。

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AI-generated content

reinforcement learning

generative diffusion model

generative agents

large language models

Reinforcement Learning With LLMs Interaction for Distributed Diffusion Model Services

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