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2025-09-09 更新
High-resolution efficient image generation from WiFi CSI using a pretrained latent diffusion model
Authors:Eshan Ramesh, Takayuki Nishio
We present LatentCSI, a novel method for generating images of the physical environment from WiFi CSI measurements that leverages a pretrained latent diffusion model (LDM). Unlike prior approaches that rely on complex and computationally intensive techniques such as GANs, our method employs a lightweight neural network to map CSI amplitudes directly into the latent space of an LDM. We then apply the LDM’s denoising diffusion model to the latent representation with text-based guidance before decoding using the LDM’s pretrained decoder to obtain a high-resolution image. This design bypasses the challenges of pixel-space image generation and avoids the explicit image encoding stage typically required in conventional image-to-image pipelines, enabling efficient and high-quality image synthesis. We validate our approach on two datasets: a wide-band CSI dataset we collected with off-the-shelf WiFi devices and cameras; and a subset of the publicly available MM-Fi dataset. The results demonstrate that LatentCSI outperforms baselines of comparable complexity trained directly on ground-truth images in both computational efficiency and perceptual quality, while additionally providing practical advantages through its unique capacity for text-guided controllability.
我们提出了LatentCSI，这是一种从WiFi CSI测量生成物理环境图像的新型方法，它利用预先训练的潜在扩散模型（LDM）。不同于以往依赖复杂且计算密集的技术（如GANs）的方法，我们的方法采用轻量级神经网络将CSI振幅直接映射到LDM的潜在空间。然后，我们对潜在表示应用LDM的去噪扩散模型，并使用文本指导进行解码，最后使用LDM的预训练解码器获得高分辨率图像。这种设计绕过了像素空间图像生成的挑战，避免了传统图像到图像管道中通常需要的显式图像编码阶段，能够实现高效的高质量图像合成。我们在两个数据集上验证了我们的方法：一个是我们使用现成的WiFi设备和相机收集的宽带CSI数据集；另一个是公共可用的MM-Fi数据集的子集。结果表明，LatentCSI在计算效率和感知质量方面超过了直接训练在真实图像上的相似复杂度的基线模型，同时通过其独特的文本指导可控性提供了实际优势。
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PDF 6 pages, 4 figures
Summary
基于WiFi CSI测量的物理环境图像生成新方法LatentCSI。利用预训练的潜在扩散模型（LDM），通过轻量级神经网络将CSI振幅映射到LDM的潜在空间，再结合文本指导，对潜在表示应用LDM的去噪扩散模型，最后使用LDM的预训练解码器解码得到高分辨率图像。该方法绕过像素空间图像生成的挑战，无需传统图像到图像的管道中通常需要的显式图像编码阶段，实现高效高质量图像合成。
Key Takeaways
- LatentCSI是一种新的基于WiFi CSI测量的物理环境图像生成方法。
- 该方法利用预训练的潜在扩散模型（LDM）。
- 使用轻量级神经网络将CSI振幅映射到LDM的潜在空间。
- 结合文本指导，使用LDM的去噪扩散模型处理潜在表示。
- 该方法绕过像素空间图像生成的挑战，实现高效高质量图像合成。
- LatentCSI在宽频CSI数据集和公开可用的MM-Fi数据集上进行了验证。
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