游戏视频ai识别框架

案例来源:腾讯
会议地点:上海
分享时间: 2021-11-27 14:30-15:30

沈宇亮  |

腾讯 ieg增长平台部 系统平台负责人

沈宇亮,2012年加入百度,从事移动广告检索系统相关工作。2015年加入腾讯,先后在公众号、qq看点、ieg内容中台从事内容领域相关架构设计工作。目前在ieg增长部门,聚焦于ai对游戏内容生态赋能,对游戏视频的内容创作、内容理解、内容分发进行提效。

课程概要

话题概述:
随着近几年直播和短视频的兴起,整个游戏内容生态的上游对于直播、视频相关的分析识别需求日益增加。强依赖人工的方式不仅会带来巨大的成本开销,同时对于系统稳定性和可扩展性方面会造成很多隐患。我们针对游戏工作室和游戏直播侧的多游戏品类、多应用场景的视频理解需求,定义了一套较为通用的理论体系及算法分层布局,同时配套实现了一套低成本高可用易扩展的工程侧ai识别框架,能够较好的兼容和处理目前遇到的业务问题。目前已在直播检测、版权识别、多品类游戏视频理解等场景有较好的落地实际使用。本次分享主要会重点介绍我们在线识别框架的整体设计及相应改进工作,同时也会简单介绍下对应的算法演进过程和离线训练流程。我们期待该系统在未来能够不断演进,对其他场景提供坚实的底层支持工作。

演讲题纲:
业务背景介绍
具体应用场景举例(版权识别、直播检测、视频理解)
内容识别体系定义及算法分层介绍
视频识别框架整体介绍
识别流程优化
帧处理器升级
并行化提速
高可用升级
成本优化
算法演进简介(仅介绍,不深入)
多目标检测框架
深度模型
多模型效果融合
离线训练平台及abtest效果验证平台(仅介绍,不深入)
业务成果展示(i创作平台)
未来展望
样本自动生成(demo展示)
游戏多视角片段合成(demo展示)
视频自动创编(demo展示)

话题亮点:
对游戏定义了一套元素-特征-事件的分层识别体系,能够较好的应用在多种不同品类的游戏中进行精彩片段的识别和抽取。
针对直播和视频定制了一套统一视频处理框架,能够针对多种场景实现算法服务的便捷接入和服务的快速水平扩容。

听众收益

展示了复杂游戏视频处理场景的整体工程架构设计,可以借鉴推广到其他行业的视频处理场景。
展示了游戏视频理解的常见场景及对应步骤流程,为算法选型提供一定参考。
了解腾讯游戏内容、广告素材领域当前进展及未来方向。

沈宇亮  |

腾讯 ieg增长平台部 系统平台负责人

沈宇亮,2012年加入百度,从事移动广告检索系统相关工作。2015年加入腾讯,先后在公众号、qq看点、ieg内容中台从事内容领域相关架构设计工作。目前在ieg增长部门,聚焦于ai对游戏内容生态赋能,对游戏视频的内容创作、内容理解、内容分发进行提效。

课程概要

话题概述:
随着近几年直播和短视频的兴起,整个游戏内容生态的上游对于直播、视频相关的分析识别需求日益增加。强依赖人工的方式不仅会带来巨大的成本开销,同时对于系统稳定性和可扩展性方面会造成很多隐患。我们针对游戏工作室和游戏直播侧的多游戏品类、多应用场景的视频理解需求,定义了一套较为通用的理论体系及算法分层布局,同时配套实现了一套低成本高可用易扩展的工程侧ai识别框架,能够较好的兼容和处理目前遇到的业务问题。目前已在直播检测、版权识别、多品类游戏视频理解等场景有较好的落地实际使用。本次分享主要会重点介绍我们在线识别框架的整体设计及相应改进工作,同时也会简单介绍下对应的算法演进过程和离线训练流程。我们期待该系统在未来能够不断演进,对其他场景提供坚实的底层支持工作。

演讲题纲:
业务背景介绍
具体应用场景举例(版权识别、直播检测、视频理解)
内容识别体系定义及算法分层介绍
视频识别框架整体介绍
识别流程优化
帧处理器升级
并行化提速
高可用升级
成本优化
算法演进简介(仅介绍,不深入)
多目标检测框架
深度模型
多模型效果融合
离线训练平台及abtest效果验证平台(仅介绍,不深入)
业务成果展示(i创作平台)
未来展望
样本自动生成(demo展示)
游戏多视角片段合成(demo展示)
视频自动创编(demo展示)

话题亮点:
对游戏定义了一套元素-特征-事件的分层识别体系,能够较好的应用在多种不同品类的游戏中进行精彩片段的识别和抽取。
针对直播和视频定制了一套统一视频处理框架,能够针对多种场景实现算法服务的便捷接入和服务的快速水平扩容。

听众收益

展示了复杂游戏视频处理场景的整体工程架构设计,可以借鉴推广到其他行业的视频处理场景。
展示了游戏视频理解的常见场景及对应步骤流程,为算法选型提供一定参考。
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