Cet article propose un nouveau cadre de communication sémantique (SemCom) pour le streaming vidéo adaptatif en temps réel, en intégrant le modèle de diffusion latente (LDM) aux techniques FFmpeg. Pour remédier à l'utilisation intensive de la bande passante, à l'inefficacité du stockage et à la dégradation de la qualité d'expérience (QoE) associées au streaming CBR et ABR conventionnel, nous compressons les images I dans un espace latent afin de réaliser des économies de stockage et de transmission sémantique tout en maintenant une qualité d'image élevée. Les images B et P sont conservées comme métadonnées de coordination pour permettre une reconstruction vidéo efficace côté utilisateur. De plus, des techniques de pointe de réduction du bruit et d'interpolation d'images vidéo (VFI) sont intégrées pour atténuer l'ambiguïté sémantique et restaurer la cohérence temporelle entre les images, même dans des environnements sans fil bruyants. Les résultats expérimentaux démontrent que la méthode proposée permet un streaming vidéo de haute qualité avec une utilisation optimisée de la bande passante et surpasse les solutions de pointe en termes de QoE et d'efficacité des ressources. Cette recherche ouvre de nouvelles perspectives pour le streaming vidéo évolutif en temps réel dans les réseaux 5G et 5G de nouvelle génération.
