抖音互动游戏框架 :GTC大会快手展示视频画质评估算法等多项前沿技术

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日前，在NVIDIA GTC 2023大会上，抖音小游戏 unity，多位来自快手融合的技术专家，展示了一系列前沿技术及解决方案：涵盖了从视频画质提升、数字人直播及互动解决方案，到定制性能优化新框架前沿、针对大型推荐模型的性能优化，以及多模态超大模型视频在短视频场景落地等互动多个官方话题抖音框架互动游戏展示框架 。

快手视频画质评估算法体系与画质修复增强方案亮相算法

提到快手，大多数用户会想到平台上优质且展示丰富的开发短视频内容，以及风格迥异的主播们抖音框架互动游戏展示框架 。这背后少不了强大的技术支撑，为了给用户生活提供更加清晰的画质，快手技术团队模拟游戏持续探索，在工程、算法方向不断积累。

快手音视频图像算法负责人孙明在《快手视频质量评价和画质增强解决方案》演讲中提到，抖音互动玩法，在一条短视频从生产到消费的整体链路上，与画质相关的主要有拍摄、编辑和服务端处理这三个阶段抖音框架互动游戏展示框架 。同时在下发到移动端的过程中，视频画质仍受制于网络环境、带宽成本、用户端机型等因素影响。

为解决这个问题，快手针对UGC视频特性提出了视频画质评估算法体系（KVQ）和画质修复增强方案（KRP/KEP）抖音框架互动游戏展示框架 。两者前沿相辅相成，大幅模拟提升了大会消费侧画质清晰度。

如何在有限的算力下尽可能盒子把算法效果发挥到极致，实现降本增效？快手视频质量评价框架使用了AI方法来驱动算法开发抖音框架互动游戏展示框架 。“早期我们建立了大量的内部测试集，发现哪怕在界面数据较小的情况下，AI算法仍然比市面上的工具好用，所以rtmp后面的迭代主要围绕在内容多样性、处理多项多样性、codec多样性三个问题来解决。”孙明表示。

快手评估画质修复「秘笈」

现如今KVQ已广泛应用于快手内部多个业务场景中，如全链路质量监控、基于内容的自适应处理和编码、搜索推荐等抖音框架互动游戏展示框架 。同时，在StreamLake业务中，KVQ已经实现商业化算法，并为业内数家知名公司提供展示服务。

数字人直播及互动框架解决方案助力游戏营销

最近几年，前沿技术的革新多项也逐渐带动了合作虚拟技术的升级抖音框架互动游戏展示框架 。快手小游戏视觉互动技术负责人简伟华分享的《快手 3D 数字人直播及互动解决方案》，介绍了快手围绕3D数字人，基于快手虚拟世界互动平台KMIP和快手虚拟演播助手KVS，在直播、社交等领域进行的系列实践。

以游戏场景为例，数字人主播使用快手虚拟演播助手（KVS），以3D形象参与到游戏中，除了自己体验并讲解游戏玩法外，用户也可以在主播的引导下与之进行互动，从而参与游戏进程与结果，甚至可通过打赏等方式入场，以沉浸式第一人称视角操控角色抖音框架互动游戏展示框架 。

在技术的加持下生活，快手站内参与主题游戏虚拟世界互动的中小主播营收增加了50%以上，直播间付费率提升了2倍以上；带货方面，抖音互动游戏直播框架，情人节期间，快手官方联合多位快手虚拟主播进行的直播带货共计4245万人观看，最高同时在线达到3万多人，300万人互动抖音框架互动游戏展示框架 。

快手称，希望以3D数字人的技术栈支持主播和游戏宣发生态，实现多端打通，游戏营销的同时助力直播间个性化互动内容的生产公屏，与平台进行深度联动抖音框架互动游戏展示框架 。用户也前沿可直接参与互动，这样一来，快手既承接了获取流量的部分，也赋予了游戏平台新的互动形式。

快手定制性能优化新抖音框架

在针对更深层次的算法与模型优化方面，快手算法引擎专家门春雷在《基于TensorRT的端到端子图优化框架大会》的演讲中进行详细阐述，详细介绍了为用户提供更便捷服务的迭代技术抖音框架互动游戏展示框架 。

据了解，NVIDIA TensorRT是一个高性能画质的SDK，用于优化通用模型的推理性能抖音框架互动游戏展示框架 。快手AI预估系统广泛采用 TensorRT 进行加速模拟类计算，然而官方，工业模型中有一些非通用子图，仍存在优化空间。

门合作春雷介绍，为了优化这些非通用子GTC图，快手技术团队专门设计了一种利用AI编译器优化子图的端到端框架抖音框架互动游戏展示框架 。具体来说，该框架会自动分析和裁剪ONNX-Graph中存在性能瓶颈的子图，利用AI编译器对其进行优化，并生成代码以画质填充到合集TensorRT插件中。这样，基于TensorRT的二次开发，能够进一步提升服务吞吐，节省计算元素资源。

3.6亿日活 大型推荐生活模型如何实现性能优化GTC

作为unity头部短视频模拟游戏平台，快手日活用户达视频3.6亿，日均时长盒子超129分钟抖音框架互动游戏展示框架 。推荐服务在短视频、广告、电商合集等所有业务中都发挥着重要作用。

软件架构师梁潇在画质《针对大型推荐视频模型趣味的性能框架优化》的演讲中表示，面对推荐时效性强和模型过于庞大的问题，快手通过平衡 CPU 和 GPU 的工作多项负载来优化整个系统抖音，所有的工作都在大会同一台服务器上完成抖音框架互动游戏展示框架 。这样做非常易于算法部署，并能同时开发充分利用 CPU 和 GPU 资源。

方案的实现关键游戏是将部分负载互动游戏转移开发到前沿 GPU 上抖音框架互动游戏展示框架 。梁潇称，为了做到这一点，首先要深度优化 CPU 算法，并且提升模型在抖音 GPU 上推理的效率，“推理所需的时间越少，就意味着有更多的 GPU 算力可以用来承载从 CPU 上迁移的算法。此外，我们还尝试在 GPU 端缓存数据，从而减少对 DRAM 的访问量。”

据介绍，这些优化的动作使GPU利用率从20%左右大幅提高到近90%，吞吐量提高了十倍以上互动游戏，抖音小游戏互动，能够帮助平台在成本可控的情况下，把效果发挥到极致，更好地为用户提供优质服务抖音框架互动游戏展示框架 。

ChatGPT热潮下评估 加速多模态超大模型在画质短视频融合场景落地应用

今年以来，ChatGPT持续火爆，让其背后的多模态大模型技术受到更多关注，也为行业带来了诸多AI大模型技术研究热潮抖音框架互动游戏展示框架 。超大模型和超级算力结合加速了技术的应用，而大模型已经从自然语言处理扩展到计算机视觉、多模态领域等。

快手技术团队称，抖音模拟游戏，通过研究发现，训练时间漫长、推理效率过低、部署生活相对复杂是多模态超大模型大全工程应用的三大拦路虎抖音框架互动游戏展示框架 。为全链路解决上述问题，快手围绕提高模型计算效率和可部署开展技术攻关，沉淀了通用的混合unity并行训练、推理优化和模型部署整套解决方案。

据悉，目前多模态超大模型已在快手的多个场景落地，抖音游戏直播界面框架，以较低的资源成本推动业务开展，探索项目出了大模型从训练到落地的技术路径抖音框架互动游戏展示框架 。同时，结合快手海量的视频框架资源和多媒体场景，多模快手态超大模型可以利用多模态特征构建通用理解能力，应用于推荐、广告、搜索、电商等核心业务。

在ChatGPT和GPT-4带动互动下，AIGC大火抖音框架互动游戏展示框架 。随着AI技术的进一步发展，大模型大全以及多模态模型的商业化应用将进一步加速。十年磨一剑，诸如快手等科技巨头界面们的技术团队，正在各自的赛道中千万次实战中提炼“秘笈”，如今正在赋能用户以及千行百业。