본 논문은 제한된 대역폭 환경에서 확산 모델 기반의 의미론적 통신 프레임워크를 제시합니다. 기존 확산 모델 기반 생성 모델들이 대역폭 제한을 고려하지 않은 점을 개선하기 위해, VAE 기반 압축을 활용하여 대역폭 요구량을 줄였습니다. 수신단에서의 재매개변수화를 통한 다운샘플링 및 업샘플링 모듈을 도입하여 복원된 특징이 가우시안 분포를 따르도록 하였고, 무선 채널을 통한 신호 전송 과정을 확산 모델의 순방향 과정으로 활용합니다. 제안된 시스템에 대한 손실 함수를 유도하고, PSNR과 LPIPS와 같은 지표를 사용하여 성능을 평가한 결과, 기존의 심층 결합 소스-채널 코딩(DJSCC)에 비해 압축률 및 SNR 측면에서 성능 향상을 보였습니다.
