本研究提出了一种新颖的两阶段JSCC框架SING，旨在提升极端条件下图像传输的感知质量。实验结果表明，SING在挑战性环境中优于传统方法。

该研究提出了一种利用深度学习的联合源信道编码和去噪扩散概率模型来解决噪声无线信道上的图像传输问题的新方案。该方案在重建图像的失真和感知质量方面相比其他方法有显着改进。研究者将公开源代码以促进进一步研究和可重复性。

该文介绍了一种利用深度学习的新方案来解决噪声无线信道上的图像传输问题。该方案利用目标图像的范围 - 零空间分解，通过编码传输图像的范围空间，并采用 DDPM 逐步改进其零空间内容。实验结果表明，该方案在重建图像的失真和感知质量方面有显着改进。作者将公开共享源代码以促进进一步的研究和可重复性。