模型处理方法、装置、设备及介质

技术领域

本公开涉及给出计算机技术领域，尤其涉及模型处理方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，为了有效提升用户感受，诸如网络游戏、线上教育、直播等越来越多的任务场景选择通过虚拟三维模型为用户营造逼真的虚拟3D环境。然而，发明人经研究发现，由于不同用户所采用的设备不同，需要为用户展示虚拟三维模型的上述任务的执行效果也不同，诸如部分用户设备会出现设备发热、卡顿等问题，而部分用户设备则可以正常运行。而倘若统一设置低精度模型以确保大多数用户设备能够正常运行，则画面表现效果较差，用户体验仍旧不佳。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种模型处理方法、装置、设备及介质。

根据本公开的一方面，提供了一种模型处理方法，应用于电子设备，包括：在执行目标任务之前，根据所述电子设备的目标硬件确定所述目标任务对应的虚拟三维场景的模型精度的初始等级；在启动所述目标任务的情况下，基于所述模型精度的初始等级加载所述虚拟三维场景；在执行所述目标任务的过程中，监测所述电子设备的目标硬件是否发生特定事件，并根据监测结果调整所述虚拟三维场景的模型精度的当前等级，直至完成所述目标任务。

根据本公开的另一方面，提供了一种模型处理装置，应用于电子设备，包括：在执行目标任务之前，根据所述电子设备的目标硬件确定所述目标任务对应的虚拟三维场景的模型精度的初始等级；在启动所述目标任务的情况下，基于所述模型精度的初始等级加载所述虚拟三维场景；在执行所述目标任务的过程中，监测所述电子设备的目标硬件是否发生特定事件，并根据监测结果调整所述虚拟三维场景的模型精度的当前等级，直至完成所述目标任务。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储程序的存储器，其中，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行所述的模型处理方法。

根据本公开的另一方面，一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行所述的模型处理方法。

本公开实施例中提供的上述技术方案，可以在执行目标任务之前首先根据电子设备的目标硬件确定模型精度的初始等级，并在启动目标任务时先基于初始等级加载虚拟三维场景，后续在执行任务期间可以根据电子设备的目标硬件是否发生特定事件的监测结果动态调整模型精度等级，也即可根据用户自身的设备情况实现模型精度的个性化调整，通过这种方式，在保障任务正常执行的基础上能够有效提升用户体验。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本公开实施例提供的一种模型处理方法的流程示意图；

图2为本公开实施例提供的一种模型处理示意图；

图3为本公开实施例提供的一种模型处理装置的结构示意图；

图4为本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本公开使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

图1为本公开实施例提供的一种模型处理方法的流程示意图，该方法可以由模型处理装置执行，其中该装置可以采用软件和/或硬件实现，一般可集成在电子设备中。如图1所示，该方法主要包括如下步骤S102～步骤S106：

步骤S102，在执行目标任务之前，根据电子设备的目标硬件确定目标任务对应的虚拟三维场景的模型精度的初始等级。

目标任务是需要呈现虚拟三维场景的任务，其中，虚拟三维场景通过虚拟三维模型构建，本公开实施例对目标任务的任务类型不进行限制，诸如，目标任务可以是网络游戏，也可以是线上教学或者线上直播等任务，也即，目标任务对应的场景可以是3D游戏场景、3D教学场景、3D直播场景等，在此不进行限制。在相关技术中，通常统一设置固定的模型精度，但是执行该目标任务的用户数量较多，不同用户的设备性能也各有差异，固定的模型精度难以满足所有用户的需求，诸如对于同一模型精度而言，有些用户设备会卡顿，而有些用户设备可流畅运行，对于设备可流畅运行的用户而言，通常更希望能够拥有高精度模型的观感体验，却无法得以满足。因此，相关技术无法兼顾用户需求。在此基础上，本公开实施例首先便可根据电子设备的目标硬件的情况有针对性地选择与其匹配的模型精度的初始等级，以便在任务初始启动时，便可为用户呈现与其设备情况匹配的体验。

目标硬件的种类可以是一种，也可以是多种，具体可根据需求灵活设置，本公开实施例对此不进行限制。通常而言，目标硬件为对目标任务执行效果有影响的设备硬件，在一些具体的实施示例中，目标硬件包括CPU、GPU和内存中的一种或多种。

本公开实施例可以对执行目标任务之前确定模型精度的初始等级的具体触发时机不进行限制，诸如，可以响应于用户打开指定界面或者点击指定控件，根据电子设备的目标硬件确定目标任务对应的虚拟三维场景的模型精度的初始等级。另外，在本公开实施例可以预先设置模型的多个等级，诸如可以设置为低级、中级、高级；也可以按照精度有小至大的顺序设置为一级、二级、直至N级，本公开实施例对模型精度的等级划分方式不进行限制。根据电子设备的目标硬件可以从预设的多个模型等级中选取一个等级作为模型精度的初始等级，该初始等级也即初始加载目标任务的虚拟三维场景所采用的模型精度等级。

步骤S104，在启动目标任务的情况下，基于模型精度的初始等级加载虚拟三维场景。在实际应用中，在接收到用户的目标任务启动请求(诸如上课请求，开始游戏请求等)，即可启动目标任务，以目标任务呈现3D在线课堂场景为例，用户可以是学生也可以是老师，在用户发起课堂进入请求，则确认启动目标任务，相应可直接基于模型精度的初始等级加载虚拟三维场景。

步骤S106，在执行目标任务的过程中，监测电子设备的目标硬件是否发生特定事件，并根据监测结果调整虚拟三维场景的模型精度的当前等级，直至完成目标任务。

本公开实施例充分考虑到在执行目标任务之前的目标硬件表现与执行任务期间的硬件表现可能存在一定的差异性，诸如，在执行目标任务前进行模型精度的初始评估时，电子设备可能还在执行其它任务，占用了一定的目标硬件资源，而在执行目标任务期间关闭了其它任务，释放了部分硬件资源，也即，硬件状态是动态变化的。如果在目标任务的执行期间还一直按照执行目标任务之前所评估的模型精度为用户呈现虚拟三维场景，也会影响用户体验。因此，本公开实施例不仅在执行目标任务之前先根据目标硬件判别所需采用的初始的模型精度，而且在任务执行过程中还会进一步根据目标硬件的表现而动态调整模型精度的当前等级。具体实现时，本公开实施例可以预先设置特定事件的类型并进行监测，在一些具体的实施示例中，在目标硬件包括CPU的情况下，特定事件包括CPU降频事件；在目标硬件包括GPU的情况下，特定事件包括GPU掉帧事件；在目标硬件包括内存的情况下，特定事件包括内存告警事件。通常而言，特定事件是目标硬件当前无法较好地与当前模型精度(也即模型精度的当前等级)匹配时所发生的事件，诸如模型精度较高时，可能会出现CPU降频、GPU渲染时连续掉帧卡顿、内存告警等事件，因此可进一步降低模型精度。而倘若未发生特定事件，说明目标硬件的当前运行状态良好，可以继续维持模型的当前精度，也可以进一步提升模型的当前精度，通过上述方式，可以有效地使模型精度与目标硬件实现动态匹配。

本公开实施例中提供的上述技术方案，可以在执行目标任务之前首先根据电子设备的目标硬件确定模型精度的初始等级，并在启动目标任务时先基于初始等级加载虚拟三维场景，后续在执行任务期间可以根据电子设备的目标硬件是否发生特定事件的监测结果动态调整模型精度等级，也即可根据用户自身的设备情况实现模型精度的个性化调整，通过这种方式，在保障任务正常执行的基础上能够有效提升用户体验。

在一些实施方式中，上述步骤S102，也即确定目标任务对应的虚拟三维场景的模型精度的初始等级的步骤，可以参照如下步骤A和步骤B执行：

步骤A，获取电子设备的目标硬件的性能评估值，以及获取正常执行目标任务所需的目标硬件的性能基准值。在实际应用中，可以首先对目标硬件的性能进行评估，从而得到性能评估值，并将性能评估值作为确定模型精度的初始等级的参考因素。示例性地，可以参照如下(一)～(三)进行硬件性能评估：

(一)在目标硬件包括CPU的情况下，通过CPU运行预设的浮点数处理算法；根据浮点数处理算法的运行时长确定CPU的性能评估值。浮点数处理算法可以根据需求灵活设置，任何基于浮点数进行运算的算法均可，主要目的在于根据CPU处理浮点数算法的表现来客观评估CPU的性能。可以理解的是，运行时长越长，GPU的当前性能越差。在实际应用中，还可以进一步设置阈值，诸如在CPU的运行时长高于预设时长，则认为CPU难以应对目标任务，则可以赋予较低的性能评估值，或者发起告警提示。

(二)在目标硬件包括GPU的情况下，通过GPU针对预设的测试模型进行渲染；根据GPU的渲染刷新频率确定GPU的性能评估值。测试模型也为虚拟三维模型，本公开实施例对测试模型的具体形态不进行限制，主要目的在于根据GPU渲染预设的测试模型的表现来客观评估GPU的性能。GPU的渲染刷新频率也对应于GPU每秒渲染次数，或者也可称为GPU每渲染一帧DrawCall的用时。可以理解的是，渲染刷新频率越低，或者渲染一帧的用时越长，GPU的当前性能越差。在实际应用中，还可以进一步设置阈值，诸如在GPU的渲染刷新频率低于预设数值，或者GPU每帧渲染时长高于预设的每帧渲染时长阈值(诸如0.3s)，则认为GPU难以应对目标任务，则可以赋予较低的性能评估值，或者发起告警提示。

(三)在目标硬件包括内存的情况下，获取内存的当前可用量以及目标任务对应的最大内存占用量；根据内存的当前可用量以及最大内存占用量，确定内存的性能评估值。目标任务对应的最大内存占用量可以基于目标任务的虚拟三维场景中的主场景模型所占用的内存大小、在展示虚拟三维场景时同时占用的音视频流的内存大小等并发占用的内存最大值确定。在本公开实施例中同时考虑了内存自身的当前可用量以及目标任务对应的最大内存占用量都会影响内存表现，因此通过上述两个因素综合评估内存的性能。诸如，当前可用量与最大内存占用量的比值越小，内存的当前性能越差。在实际应用中，还可以进一步设置阈值，诸如当前可用量与最大内存占用量的比值低于预设比值阈值，则认为内存当前难以应对目标任务，则可以赋予较低的性能评估值，或者发起告警提示。

通过上述(一)～(三)可以合理客观地评估硬件性能，且应当说明的是，上述(一)～(三)均为本公开实施例提供的示例方式，不应当被视为限制，在实际应用中也可采用其它性能评估方式。

在实际应用中，性能基准值是根据参与执行目标任务的多个其它设备对应的目标硬件性能及任务执行表现确定的。具体而言，可以通过云服务器获取每种目标硬件对应的性能基准值，每种目标硬件对应的性能基准值，可以是预先设置的，也可以是根据其它设备的目标硬件性能及任务执行表现确定，诸如，参与执行目标任务的多个其它设备可以是目标任务的历史参与用户的电子设备，服务器可以获取其它设备的目标硬件的性能评估值，云服务器也可以获取其它设备在执行任务期间的表现，任务执行表现包括：正常执行目标任务、或者目标硬件在任务执行期间出现特定事件。对于每种目标硬件，通过统计其它设备的该目标硬件的性能评估值以及该目标硬件在执行目标任务时的性能表现进行综合分析，得到性能基准值，该性能基准值可以是为保障目标硬件正常执行目标任务的最低性能要求。通过这种方式，可以客观合理地设置性能基准值。

步骤B，根据性能评估值和性能基准值，确定目标任务对应的虚拟三维场景的模型精度的初始等级。也即，根据目标硬件的性能评估情况，以及正常执行目标任务所需的硬件性能要求，以此来客观地衡量模型精度的初始等级，从而在保障电子设备能够正常执行目标任务的基础上，尽可能使电子设备基于与目标硬件性能匹配的模型精度执行目标任务，从而保障用户体验。在一些具体的实施示例中，可以参照如下步骤B1～步骤B2执行：

步骤B1，根据目标硬件对应的性能评估值以及性能基准值，确定目标硬件对于正常执行目标任务的影响程度。示例性地，对于每种目标硬件，可以根据该目标硬件的性能评估值与性能基准值之间的比值，确定该目标硬件对于正常执行目标任务的影响程度，其中，比值与影响程度可以呈反比，或者，如果比值小于1，则设定影响程度为100％；如果比值大于1，则比值越大，影响程度越小。

步骤B2，根据目标硬件对应的影响程度，确定目标任务对应的虚拟三维场景的模型精度的初始等级。

在目标硬件的种类为一种的情况下，可以直接根据预先设置的影响程度与精度等级的对应关系确定与目标硬件的影响程度对应的精度等级，并将该精度等级作为目标任务对应的虚拟三维场景的模型精度的初始等级。可以理解的是，影响程度越大，所需设置的模型精度的初始等级越低，以确保任务正常执行；而影响程度越小，设置的模型精度的初始等级可以越高，以保障良好的视觉观感。

在目标硬件的种类为多种的情况下，可以参照如下步骤B2.1～步骤B2.3执行：

步骤B2.1，根据每种目标硬件对应的影响程度确定综合影响程度。示例性地，可以参照如下方式一或方式二确定综合影响程度：

方式一：将多种目标硬件对应的影响程度中的最大影响程度，作为综合影响程度。在该方式中，考虑到多种目标硬件的短板(也即影响程度最大的目标硬件)会直接影响目标任务能否顺利执行，因此直接将最大影响程度作为综合影响程度。

方式二：获取每种目标硬件对应的权重，并根据每种目标硬件对应的影响程度和权重进行加权处理，得到综合影响程度。在该方式中，可以衡量每种目标硬件对于目标任务的顺利执行的影响，从而设置相应的权重，诸如，有的目标任务对运算处理要求较高，则CPU对应的权重较大；有的目标任务对于渲染要求较高，则GPU对应的权重较大；有的任务需要占用较高的内存，则内存对应的权重较大；因此可以根据目标任务确定每种目标硬件对应的权重，并进一步根据每种目标硬件对应的影响程度和权重进行加权处理，以此得到综合影响程度。

步骤B2.2，根据预先设置的影响程度与精度等级的对应关系，确定与综合影响程度对应的目标精度等级。在一些实施示例中，该对应关系可指示每种精度等级对应的影响程度区间，基于该对应关系，便可快速便捷地确定与综合影响程度对应的目标精度等级。

步骤B2.3，将目标精度等级作为目标任务对应的虚拟三维场景的模型精度的初始等级。通过这种方式，可以合理地确定电子设备开始执行目标任务时所对应的模型精度，不仅能够避免初始执行任务就出现设备卡顿或者画面效果不佳等影响用户体验的问题，而且可以为用户呈现与电子设备适配的画面效果，尽可能满足大多数用户的需求。

在实际应用中，可以根据需求灵活选择上述方式一或上述方式二，在此不进行限制。

进一步，本公开实施例还提供了上述步骤S106的具体实施方式，也即根据监测结果调整虚拟三维场景的模型精度的当前等级的步骤，可以参照如下(1)和(2)执行：

(1)在监测到目标硬件发生特定事件，且虚拟三维场景的模型精度的当前等级不为最低等级的情况下，向下调整虚拟三维场景的模型精度的当前等级。可以理解的是，一旦目标硬件出现特定事件，说明目标硬件当前无法顺畅处理模型精度的当前等级，因此可以降低模型精度，通过牺牲模型精度的方式保证目标任务可顺利执行。

(2)在预设时长内未监测到目标硬件发生特定事件，且虚拟三维场景的模型精度的当前等级不为最高等级的情况下，向上调整虚拟三维场景的模型精度的当前等级；其中，N为预设的正整数。可以理解的是，倘若目标硬件在预设时长内一直未发生特定事件，说明目标硬件当前可以较好地处理模型精度的当前等级，为了可以给用户提供更加的画面效果，可以进一步尝试提升模型精度，模型精度越高，画面效果越佳，用户的视觉感受越良好。

不同的目标任务对应的预设时长可以相同，也可以不同。诸如，可以根据目标任务设置相应的预设时长，也即，预设时长与目标任务相关，比如有的目标任务的总时长较长，则预设时长也可以相应设置较长，而有的目标任务的总时长较短，则预设时长也可以相应设置较短。又或者，如果目标任务较为重要，可以设置预设时长较短，具体可根据需求灵活设置预设时长，在此不进行限制。

在实际应用中，可以设置N个周期，上述预设时长即为N个周期的总时长，换言之，倘若连续N个周期都未监测到目标硬件发生特定事件，且当前精度并非最高，则可以向上调整模型精度，并且重新计时；而一旦监测到目标硬件发生特定事件，且当前精度并非最低，则向下调整模型精度，并且重新计时。一些实施示例中，预设时长的计时起点包括：目标任务的开始执行时刻、模型精度的等级调整时刻、第一目标时刻或第二目标时刻中的一种或多种；其中，第一目标时刻与开始执行时刻之间的第一间隔时长是预设时长的倍数，且在第一间隔时长之内未监测到目标硬件发生特定事件；第二目标时刻与等级调整时刻之间的第二间隔时长是预设时长的倍数，且在第二间隔时长之内未监测到目标硬件发生特定事件。也即，可以在目标任务启动时开始计时，每达到预设时长且中途未调整模型精度则重新计时；也可以在每次调整模型精度等级时重新计时，每达到预设时长且中途未再调整模型精度重新计时。通过上述方式，在执行目标任务的期间可以一直保持对目标硬件的监测，无论何时，只要目标硬件发生特定事件且当前精度等级非最低，则直接向下调整模型精度等级，而倘若目标硬件在从上述计时起点开始的预设时长内未发生特定事件，且当前精度等级非最高，则可以向上尝试调整模型精度，而如果当前精度等级已最高，则可以保持不变，并在达到预设时长后基于新的计时起点重新计时。综上，可以在目标任务的执行期间合理动态地调整模型精度，以此和电子设备的硬件情况实现合理匹配。

为便于理解，以目标任务是师生通过3D虚拟课堂教学为例进行示意性说明，目标任务对应的虚拟三维场景即为3D虚拟课堂场景，在该场景中的三维模型可以为诸如教学场景、师生的虚拟代表对象、教学场景中的道具等，在此不进行限制。在该示例中，以目标硬件同时包括GPU、CPU和内存为例，具体可参见图2所示的一种模型处理示意图，可以首先通过性能评估单元对CPU、GPU和内存进行评估，以基于各硬件的性能评估值以及从云端数据中心(云服务器)获取的各硬件的性能基准值确定3D课堂模型的初始精度，并从云端数据中心拉取执行目标任务所需的模型等信息。在课堂教学期间还可以实时监测各硬件的性能表现，从而对3D课堂模型的精度进行动态调整，在实际应用中，用户的电子设备还可以将模型精度情况以及硬件表现均上传给云端数据中心，以便于云端数据中心基于获取到的多个用户设备的硬件性能及上课运行表现进行统计，从而优化各硬件的性能基准值。

综上所述，本公开实施例提供的上述模型处理方法，不仅在执行目标任务之前便可针对CPU、GPU、内存采用不同的策略进行性能评估，并确定与用户设备匹配的模型初始精度，而且在任务执行期间也充分考虑到各硬件的状态实质是动态变化的，通过监测硬件是否发生特定事件的方式来动态调整模型精度，以此和电子设备的硬件实际情况实现合理匹配，有效提升用户体验。

对应于前述模型处理方法，本公开实施例还提供了一种模型处理装置，图3为本公开实施例提供的一种模型处理装置的结构示意图，该装置可由软件和/或硬件实现，一般可集成在电子设备中。如图3所示，模型处理装置300包括：

初始精度确定模块302，在执行目标任务之前，根据电子设备的目标硬件确定目标任务对应的虚拟三维场景的模型精度的初始等级；

虚拟场景加载模块304，在启动目标任务的情况下，基于模型精度的初始等级加载虚拟三维场景；

当前精度调整模块306，在执行目标任务的过程中，监测电子设备的目标硬件是否发生特定事件，并根据监测结果调整虚拟三维场景的模型精度的当前等级，直至完成目标任务。

本公开实施例中提供的上述技术方案，可以在执行目标任务之前首先根据电子设备的目标硬件确定模型精度的初始等级，并在启动目标任务时先基于初始等级加载虚拟三维场景，后续在执行任务期间可以根据电子设备的目标硬件是否发生特定事件的监测结果动态调整模型精度等级，也即可根据用户自身的设备情况实现模型精度的个性化调整，通过这种方式，在保障任务正常执行的基础上能够有效提升用户体验。

在一些实施方式中，初始精度确定模块302具体用于：获取所述电子设备的目标硬件的性能评估值，以及获取正常执行所述目标任务所需的目标硬件的性能基准值；其中，所述目标硬件包括CPU、GPU和内存中的一种或多种；根据所述性能评估值和所述性能基准值，确定所述目标任务对应的虚拟三维场景的模型精度的初始等级。

在一些实施方式中，初始精度确定模块302具体用于：在所述目标硬件包括CPU的情况下，通过所述CPU运行预设的浮点数处理算法；根据所述浮点数处理算法的运行时长确定所述CPU的性能评估值。

在一些实施方式中，初始精度确定模块302具体用于：在所述目标硬件包括GPU的情况下，通过所述GPU针对预设的测试模型进行渲染；根据所述GPU的渲染刷新频率确定所述GPU的性能评估值。

在一些实施方式中，初始精度确定模块302具体用于：在所述目标硬件包括内存的情况下，获取所述内存的当前可用量以及所述目标任务对应的最大内存占用量；根据所述内存的当前可用量以及所述最大内存占用量，确定所述内存的性能评估值。

在一些实施方式中，所述性能基准值是根据参与执行所述目标任务的多个其它设备对应的目标硬件性能及任务执行表现确定的。

在一些实施方式中，初始精度确定模块302具体用于：根据目标硬件对应的性能评估值以及性能基准值，确定所述目标硬件对于正常执行所述目标任务的影响程度；根据所述目标硬件对应的影响程度，确定所述目标任务对应的虚拟三维场景的模型精度的初始等级。

在一些实施方式中，初始精度确定模块302具体用于：在所述目标硬件的种类为多种的情况下，根据每种所述目标硬件对应的影响程度确定综合影响程度；根据预先设置的影响程度与精度等级的对应关系，确定与所述综合影响程度对应的目标精度等级；将所述目标精度等级作为所述目标任务对应的虚拟三维场景的模型精度的初始等级。

在一些实施方式中，初始精度确定模块302具体用于：将多种所述目标硬件对应的影响程度中的最大影响程度，作为综合影响程度；或者，获取每种所述目标硬件对应的权重，并根据每种所述目标硬件对应的影响程度和权重进行加权处理，得到综合影响程度。

在一些实施方式中，在所述目标硬件包括CPU的情况下，所述特定事件包括CPU降频事件；在所述目标硬件包括GPU的情况下，所述特定事件包括GPU掉帧事件；在所述目标硬件包括内存的情况下，所述特定事件包括内存告警事件。

在一些实施方式中，当前精度调整模块306具体用于：在监测到所述目标硬件发生特定事件，且所述虚拟三维场景的模型精度的当前等级不为最低等级的情况下，向下调整所述虚拟三维场景的模型精度的当前等级；在预设时长内未监测到所述目标硬件发生特定事件，且所述虚拟三维场景的模型精度的当前等级不为最高等级的情况下，向上调整所述虚拟三维场景的模型精度的当前等级；其中，N为预设的正整数。

在一些实施方式中，所述预设时长的计时起点包括：所述目标任务的开始执行时刻、所述模型精度的等级调整时刻、第一目标时刻或第二目标时刻中的一种或多种；其中，所述第一目标时刻与所述开始执行时刻之间的第一间隔时长是所述预设时长的倍数，且在所述第一间隔时长之内未监测到所述目标硬件发生特定事件；所述第二目标时刻与所述等级调整时刻之间的第二间隔时长是所述预设时长的倍数，且在所述第二间隔时长之内未监测到所述目标硬件发生特定事件。

本公开实施例所提供的模型处理装置可执行本公开任意实施例所提供的模型处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置实施例的具体工作过程，可以参考方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

本公开示例性实施例还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器。所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序在被所述至少一个处理器执行时用于使所述电子设备执行根据本公开实施例的方法。

本公开示例性实施例还提供一种存储有计算机程序的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机程序在被计算机的处理器执行时用于使所述计算机执行根据本公开实施例的方法。

本公开示例性实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被计算机的处理器执行时用于使所述计算机执行根据本公开实施例的方法。

所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

此外，本公开的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本公开实施例所提供的模型处理方法。所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

参考图4，现将描述可以作为本公开的服务器或客户端的电子设备400的结构框图，其是可以应用于本公开的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图4所示，电子设备400包括计算单元401，其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的计算机程序或者从存储单元408加载到随机访问存储器(RAM)403中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中，还可存储设备400操作所需的各种程序和数据。计算单元401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至总线404。

电子设备400中的多个部件连接至I/O接口405，包括：输入单元406、输出单元407、存储单元408以及通信单元409。输入单元406可以是能向电子设备400输入信息的任何类型的设备，输入单元406可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入。输出单元407可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元408可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元409允许电子设备400通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙TM设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。

计算单元401可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元401的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元401执行上文所描述的各个方法和处理。例如，在一些实施例中，模型处理方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元408。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM402和/或通信单元409而被载入和/或安装到电子设备400上。在一些实施例中，计算单元401可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行模型处理方法。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

如本公开使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。