Content Adaptive Encoding For Interactive Game Streaming

📄 arXiv: 2511.22327v1 📥 PDF

作者: Shakarim Soltanayev, Odysseas Zisimopoulos, Mohammad Ashraful Anam, Man Cheung Kung, Angeliki Katsenou, Yiannis Andreopoulos

分类: eess.IV, cs.CV

发布日期: 2025-11-27

备注: 5 pages

期刊: Picture Coding Symposium 2025

💡 一句话要点

提出基于编码元数据的自适应分辨率编码方法，用于交互式游戏流媒体。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 交互式游戏流媒体 内容自适应编码 分辨率自适应 卷积神经网络 编码元数据

📋 核心要点

  1. 交互式游戏流媒体对延迟和计算资源要求极高，传统内容自适应编码方法难以直接应用。
  2. 利用过去帧的编码元数据，训练CNN预测最佳分辨率，实现内容自适应编码。
  3. 实验表明，该方法在低延迟下显著提升了视频质量，优于HEVC默认方案。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于交互式游戏流媒体（IGS）的自适应内容编码（CAE）方法，专注于分辨率的自适应调整。与视频点播流媒体中广泛应用的CAE不同，IGS对延迟和计算资源有极其严格的要求。该方法利用过去帧的紧凑编码元数据，训练一个卷积神经网络（CNN）来预测下一场景的最佳分辨率。该CNN基于当前场景的编码块统计信息的滑动窗口进行推断。实验结果表明，在基于HEVC编码的IGS设置中，该方法在几乎没有延迟开销的情况下，相比于HEVC的默认固定分辨率方案，Bjøntegaard Delta-VMAF指标提升了2.3。

🔬 方法详解

问题定义：交互式游戏流媒体（IGS）需要极低的延迟，并且对计算资源有严格限制。传统的内容自适应编码（CAE）方法，例如基于凸包优化的分辨率和量化参数调整，由于需要大量的计算和预处理，无法直接应用于IGS。现有的固定分辨率编码方案无法根据游戏内容的复杂程度进行优化，导致资源浪费或质量下降。

核心思路：本文的核心思路是利用已经编码过的帧的元数据，预测未来帧的最佳分辨率。通过分析编码块的统计信息，可以推断出视频内容的复杂度和细节程度，从而选择合适的分辨率。这种方法避免了复杂的视频分析和预测，降低了计算复杂度，满足了IGS的低延迟要求。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用HEVC编码器对视频帧进行编码，并提取编码块的统计信息，例如编码单元（CU）的大小、变换系数等。2) 将这些统计信息组成一个滑动窗口，作为CNN的输入。3) CNN根据滑动窗口中的统计信息，预测下一帧的最佳分辨率。4) 使用预测的分辨率对下一帧进行编码。

关键创新：该方法最重要的创新在于利用编码元数据进行分辨率预测。与传统的基于像素域的视频分析方法相比，编码元数据具有更低的计算复杂度，并且能够有效地反映视频内容的特征。此外，使用CNN进行预测，可以学习到编码元数据与最佳分辨率之间的复杂关系。

关键设计：CNN的网络结构包括卷积层、池化层和全连接层。损失函数采用交叉熵损失函数，用于衡量预测分辨率与实际最佳分辨率之间的差异。滑动窗口的大小是一个重要的参数，需要根据实际情况进行调整。实验中，作者使用了1ms的单核CPU时间进行推断，保证了低延迟。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在基于HEVC编码的IGS设置中，相比于HEVC的默认固定分辨率方案，Bjøntegaard Delta-VMAF指标提升了2.3。同时，该方法仅需1ms的单核CPU时间进行推断，几乎没有引入额外的延迟。这表明该方法在保证视频质量的同时，满足了IGS对低延迟的要求。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种交互式游戏流媒体平台，例如云游戏、远程游戏等。通过自适应调整分辨率，可以在有限的带宽和计算资源下，提供更高质量的游戏体验。此外，该方法也可以扩展到其他低延迟视频流媒体应用，例如远程医疗、实时监控等。

📄 摘要（原文）

Video-on-demand streaming has benefitted from \textit{content-adaptive encoding} (CAE), i.e., adaptation of resolution and/or quantization parameters for each scene based on convex hull optimization. However, CAE is very challenging to develop and deploy for interactive game streaming (IGS). Commercial IGS services impose ultra-low latency encoding with no lookahead or buffering, and have extremely tight compute constraints for any CAE algorithm execution. We propose the first CAE approach for resolution adaptation in IGS based on compact encoding metadata from past frames. Specifically, we train a convolutional neural network (CNN) to infer the best resolution from the options available for the upcoming scene based on a running window of aggregated coding block statistics from the current scene. By deploying the trained CNN within a practical IGS setup based on HEVC encoding, our proposal: (i) improves over the default fixed-resolution ladder of HEVC by 2.3 Bjøntegaard Delta-VMAF points; (ii) infers using 1ms of a single CPU core per scene, thereby having no latency overhead.