抖音互动游戏框架 :快手展示多模态超大模型在短视频场景落地应用等多项新技术方案

日前，在NVIDIA GTC 2023大会上，多位来自快手的技术专家，抖音快手游戏推广效果怎么样，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、针对大型直播推荐模型的性能优化，以及多模态超大模型在短视频场景落地等多个话题抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。

画质展示提升秘籍 视频画质评估app算法和画质修复框架增强方案

快手App每天都要用户量产生流量数千万条新增UGC短视频像抖内容抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。用户发布一条视频，只需要几秒钟，增加一些特效，也只需要简单几个步骤。但鲜为人知的是，为了提供更加清晰的画质，每条短视频在触达用户前都经历了重重“关卡”，这背后是快手技术团队持续的工程、算法技术积累。

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，在一条短视频从生产到消费的整体链路app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玩快手互动游戏框架挣钱 。同时在下发到移动量多端的过程中，视频画质仍视频受制于音网络环境、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)抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。两者相辅相成，大幅提升了消费侧画质清晰度。

如何方案在有限的互动算力下尽可能新技术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玩快手互动游戏框架挣钱 。“早期我们建立了软件大量的内部测试集，发现哪怕在数据抖音较小的情况下，AI算法仍然比市面上的工具好用，所以后面的迭代主要围绕在内容多样性、处理多样性、codec多样性三个问题来解决。”孙明表示。

快手画质修复“秘籍”

现如今KVQ已广泛多模应用于快手内部量多多个业务场景中合伙人，如全抖音链路质量监控、基于内容的自适应处理和编码、搜索合伙人推荐等抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。同时，在StreamLake业务中，KVQ已经实现像抖商业化，并为业内数家知名公司提供服务。

数字人直播及模态互动解决方案玩法 助力游戏营销快手

最近几年大模型，抖音快手小游戏，前沿技术的流量革新也逐渐带动了虚拟技术的升级抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。快手视觉互动技术负责人简伟华分享的《快手 3D 数字人直播有区别及互动解决方案》，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、社交等领域进行多项的系列实践。

以游戏场景为例，抖音快手游戏，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玩快手互动游戏框架挣钱 。

在技术的加持下，快手站内参与主题游戏虚拟一家世界互动的中小主播营收增加了50%以上，直播间付费率效果提升了2倍以上;带货方面，情人节期间，快手官方联合多位区别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，300万人互动抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。

快手称，希望以3D数字人的场景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一家的生产，与平台进行深度联动抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。用户也可直接参与互动，这样一来，快手既承接了有没有获取流量的部分超大，也赋予短视了游戏平台新的互动形式。

快手超大定制性能优化新一家框架

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量多》的演讲中进行详细阐述有区别，快手和抖音用户量排行，详细介绍了为用户提供更便捷服务的迭代技术抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。

据了解，快手和抖音哪个流量多，NVIDIA TensorRT是一个高性能大模型的排行SDK，用于推广优化展示通用模型的推理效果性能抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。快手AI预估系统广泛采用 TensorRT 进行加速计算，然而，工业模型中有一些非通用子图，仍存在优化空间。

门春雷介绍，为了优化这些非通用子图，快手技术团队专门有没有设计了一种利用AI编译器优化子图的端到端框架抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。具体来说，该框架会自动分析方案和裁剪ONNX-Graph中存在性能瓶颈的子图，利用AI编译器对其进行优化整合，并生成代码以填充到TensorRT插件中。这样大的，基于TensorRT的二次开发，能够进一步提升服务吞吐，节省计算资源。

针对大型推荐模型的新技术性能大模型优化

作为头部短视频短视平台，快手日活用户达3.6亿，日均时长超用户量游戏129分钟抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。推荐区别服务在短视频、广告、电商等多项业务中都发挥着重要作用音。

软件架构师梁潇在《针对大型推荐模型的新技术性能大模型优化》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的工作负载来优化整个系统，所有的工作都在同一台服务器上完成抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。这样做既非常多模易于部署，也能同时充分利用CPU和GPU资源。

方案的用户量实现关键是将部分负载转移到GPU上模态抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。为了做到这一点，首先要深度优化CPU算法，并且提升模型在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，技术团队还尝试在GPU端缓存数据，从而快手减少对DRAM的访问量。

这些优化有区别的动作使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，能够帮助平台在成本可控游戏的情况下，抖音快手推广框架，把效果发挥到极致，更好地为用户提供优质服务抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。

ChatGPT热潮下流量 加速多模态超大模型在短视频场景落地应用

今年以来，ChatGPT持续火爆，让其背整合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互动游戏抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。超大模型和超级算力结合加速了技术玩的应用，大模型已经从自然语言处理扩展到小游戏计算机视觉、多模态领域等。

在《多模态超大模型短视频场景落地应用》这一演讲中，张胜卓、韩青长、李杰三位技术专家介绍，为了场景解决大模型应用中共性问题，快手开展技术攻关，沉淀了通用的混合并行训练、推理优化和模型部署整套解决方案抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。该方案已在快手的多个场景落地，以较低的资源成本取得互动游戏了显著的业务收益。

快手技术团队称，通过研究发现，训练app时间漫长、推理效率过低、部署相对复杂是多模态超大模型工程应用落地的三大拦路虎抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。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，以较低的资源成本推动业务展示开展，探索出了大模型从训练到落地的技术路径抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。同时，结合快手海量的视频资源和多媒体场景玩法，多模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-直播4带动下，AIGC大火抖音玩快手互动游戏框架挣钱 。随着AI技术的进一步发展，大模型以及多模框架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，将凭借多年提炼的技术“秘籍”，持续赋能音亿万用户。