【GDC2022 网易演讲前瞻-机器学习峰会】基于多模态模型的游戏帧率预测

GDC 2022

全球游戏开发者大会(Game Developers Conference，简称GDC)是全球游戏行业最具规模、最有权威、最有影响力的专业峰会。自1988年创立以来，每年全球顶尖的游戏开发者都会汇聚在旧金山，分享各自专精领域的洞察，一同绘制游戏产业的蓝图。这些演讲人经过主办方及其全球顾问委员会的精心挑选邀请，以高质量和创新性而备受行业认可，一定程度代表游戏行业的当前最高水准与发展趋势。

在GDC2022中，雷火UX共获邀16场演讲，再度刷新中国游戏行业纪录，领跑全球。

公众号将在本届GDC开幕之前为大家先行介绍这些演讲。

GDC2022 机器学习峰会

基于多模态模型的游戏帧率预测

Multimodal Model Based Frame Rate Prediction

睿东，雷火UX数据挖掘工程师

睿东，现任雷火UX数据挖掘工程师，毕业于香港大学，日常负责处理大数据和机器学习相关问题，致力于将这些新兴技术应用到游戏开发和运营中的各个场景。在雷火多个产品中都有他贡献的相关代码，如《逆水寒》、《战意》等。

演讲摘要及TAKEAWAY

演讲摘要

游戏帧率是衡量游戏流畅度的关键指标。如果我们能够通过模型预测游戏画面的帧率，便能在预测到游戏帧率下降时，采取措施（如预先降低画面质量）以保证游戏的流畅运行。本次演讲将以近期上线的热门多人动作竞技游戏《战意》作为实验平台，讲述网易如何通过大数据平台采集，储存玩家游戏卡顿现场信息并用于训练游戏卡顿预测模型，挖掘出影响游戏帧率的关键特征。在本实验中，我们采集的数据均为通用的游戏数据。也就是说，在您的游戏中，您也能通过埋点采集相似的数据从而轻易复现我们的模型，进而帮助您迭代游戏优化的策略。

Frame rate is a key indicator which measure the fluency of a game. Assuming that we can predict frame rate by a model, we can take measures (such as reducing the rendering quality in advance) to ensure the smooth running of a game when the frame rate is predicted to drop. This lecture will take "Conqueor's Blade" as the experimental platform. Here, we will introduce how NetEase collects and stores relative data at the scene of game latency and how to implement a frame rate prediction model to mine those key features that affect frame rate. In this experiment, the data we collected are all general game data. In other words, you can also collect similar data in your own game and easily reproduce our model, thereby helping you iterate the strategy of game optimization.

听众收获

这一帧率预测模型将用于挖掘影响游戏流畅度的关键特征，发现性能瓶颈，并用于制定相应的游戏优化策略。在本实验中，我们采集的数据均为通用的游戏数据。也就是说，在您的游戏中，您也能通过埋点采集相似的数据从而轻易复现我们的模型，进而帮助您迭代游戏优化的策略。

演讲的背后：雷火的探索与实践

雷火UX依托自身搭建的大数据平台，储存了海量的玩家游戏数据，为各种机器学习模型的训练任务提供了基础的数据支持，并成功落地了多个机器学习项目，如《UNO!》的商品推荐系统等。

数说GDC

雷火UX历届GDC参与演讲

GDC2020演讲4场
GDC2021演讲11场
GDC2022演讲16场

雷火UX目前已经拥有25位GDC演讲者，是雷火乃至全中国入围GDC演讲最多的游戏专业部门；也是全球GDC演讲人比例最高，密度最大的专业组织，在海外拥有广泛的影响力。在GDC的数据分析，UX，大数据技术，交互与体验设计，艺术指导，游戏叙事，动画程序，推荐系统等众多领域都开创了中国游戏企业的第一次登场，不断刷新着领先记录。

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