抖音互动游戏框架 :快手展示视频画质评估算法等多项前沿技术和解决方案

日前展示，在NVIDIA GTC 2023大会上，多位来自快手的技术专家，展示了一系列前沿技术及解决方案：涵盖了从视频公司画质提升解决方案、数字人直播及互动解决方案，到定制排行性能优化新框架、针对快手大型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小游戏互动游戏框架 。

画质互动游戏提升秘籍 视频画质评估算法和画质修复增强方案

快手App每天都要产生数千音万条新增排行UGC短视频前沿内容抖音小游戏互动游戏框架 。用户发布一条视频，只需要几秒钟，增加一些特效，也有区别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展示，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音画质增强解决方案》演讲中提到，在一条短视频从生产到消费的整体多项链路上，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小游戏互动游戏框架 。同时评论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。

为解决这个问题公司解决方案，快手针对UGC视频特性提出了视频视频画质一家评估算法算法体系（KVQ）和画质修复增强方案（KRP/KEP）抖音小游戏互动游戏框架 。两者相辅相成挣钱，大幅提升了消费侧画质清晰度第三方。

如何在有限的算力下尽可能把算法效果发挥到极致，抖音快手推广框架，实现降本有区别增效？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小游戏互动游戏框架 。“早期我们建立了大量抖音的内部测试集，发现哪怕在数据较小效果的情况下，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。

快手互动游戏画质修复“秘籍”

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、基于内容的自适快手应处理和编码有没有、搜索推广推荐等神器抖音小游戏互动游戏框架 。同时，在StreamLake业务中，KVQ已经实现商业化合伙人，并为业内数家知名公司提供服务。

数字人直播及互动解决方案 助力游戏营销

最近几年，抖音快手互动软件，前沿技术的革新也逐渐带动了虚拟技术的升级抖音小游戏互动游戏框架 。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有没有实践。

以游戏场景为例，数字人主播评论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视频进行互动，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小游戏互动游戏框架 。

在技术的加持下，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，抖音游戏和快手游戏，直播间付费率提升了2倍以上；带货方面，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，300万人互动抖音小游戏互动游戏框架 。

快手称，希望以3D数字人的技术栈支持主播和一家游戏宣发生态，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，与平台进行深度联动抖音小游戏互动游戏框架 。用户也可直接参与用户量互动，这样一来，快手互动既承接了获取流量的排行部分，也赋予了游戏平台新的互动形式多项。

快手定制性能优化新框架

在针对更深层次互动游戏的算法与画质模型优化方面，快手算法引擎专家门春雷在《基于玩法TensorRT的端到端子图优化框架》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小游戏互动游戏框架 。

据了解，抖音快手小游戏，NVIDIA TensorRT是一个高性能的SDK，用于优化通用模型的推理性能抖音小游戏互动游戏框架 。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，仍存在优化空间多项。

门春雷介绍，为了优化这些抖音非通用子图算法，抖音快手玩法，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小游戏互动游戏框架 。具体来说，该第三方框架大的会自动分析和裁剪ONNX-Graph中存在性能瓶颈的子图，利用AI编译器对其进行优化，并生成代码以填充到TensorRT插件中。这样，基于TensorRT的二次开发软件，能够进一步提升服务软件吞吐，节省计算资源。

针对快手大型推荐模型的性能优化

作为头部短视频平台，快手日活用户达3.6亿，日均算法时长平台挣钱超画质129分钟抖音小游戏互动游戏框架 。推荐服务在短视频、广告、电商等多项业务中都发挥着重要作用。

软件架构师梁潇在《针对快手大型推荐模型的性能优化》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小游戏互动游戏框架 。这样做既非常易于部署，也能同时充分利用CPU和GPU资源。

方案的实现关键是将部分负载转移到GPU上抖音小游戏互动游戏框架 。为了做到这一点，首先要深度优化CPU算法，并且快手提升模型在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，从而减少对DRAM的访问量。

这些优化的动作使GPU利用率从20%左右大幅提高到近90%，抖音快手互动神器，吞吐量提高了十倍以上，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小游戏互动游戏框架 。

ChatGPT热潮下 加速多模态超大模型玩法在短视频评论场景落地应用

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有没有AI大模型技术研究热潮抖音小游戏互动游戏框架 。超大模型和超级算力结合加速了技术的应用，大模型已经从自然语言处理扩展到计算机视觉、多模态领域互动等。

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游戏、推理优化和模型部署整套解决方案抖音小游戏互动游戏框架 。该方案已在快手的多个场景落地，以较低的资源成本取得了显著的业务收益。

快手技术团队称，通过研究展示发现像抖，训练时间漫长、推理效率过低、部署相对复杂是多模态超大模型工程应用的三大拦路虎抖音小游戏互动游戏框架 。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推广攻关，沉淀了通用的抖音混合排行并行训练、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效果业务开展第三方，探索评估出了大模型从训练效果到落地的技术大的路径抖音小游戏互动游戏框架 。同时，结合快手海量的视频资源和多媒体场景，多模态超大模型可以利用多模态特征构建通用理解能力公司，应用于第三方推荐、广告、搜索、电商等核心业务。

在ChatGPT和GPT-4带动抖音下，快手和抖音用户量排行，AIGC大火抖音小游戏互动游戏框架 。随着AI技术的进一步发展，大模型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用户量，将凭借多年提炼的技术“秘籍”，持续赋能亿万前沿用户。