ゲームのインテリジェントな最適化のための技術的実装経路
ProjectG-Assistが構築したゲーム最適化エンジンは、二重の意思決定メカニズムを採用しています。ベースレイヤーは、ハードウェアの特性（GPUモデル、CPU性能、モニター仕様）を特定することで設定ベースラインを確立し、アプリケーションレイヤーは、リアルタイムのレンダリング分析を通じてパラメーターを動的に調整します。ユーザーが "Optimise this game"（このゲームを最適化する）というコマンドを発行すると、システムは3秒以内に以下の処理を完了します。ゲームの実行ファイルをスキャンして特定のバージョンを識別し、現在のプリセット画質レベルを検出し、ハードウェアの負荷バランスを評価し、解像度、アンチエイリアス、光と影の効果など20以上のパラメータを含む最適化プランを生成します。
例えばエルデンファルコンの場合、ツールはRTX 4070 Tiに対して、DLSSクオリティモードの有効化、ボリュームフォグエフェクトの無効化、1440p解像度の固定を提案する。これらの推奨は、フレームレートの改善だけでなく、消費電力とビデオメモリフットプリントのバランスも考慮しています。特に注目すべきは「Windowed Content Recognition」技術で、CS2のような対戦型ゲームを検出すると、300FPS以上の滑らかさを保証することを自動的に優先する一方、シングルプレーヤーの超大作では画質を重視する。
この最適化ソリューションは、「自動適用」モードと「手動微調整」モードの両方をサポートしています。後者では、ユーザーが各設定の技術的な説明を照会することができ（例えば、周囲光の陰影がパフォーマンスに与える影響を説明）、自動化とユーザー制御の間のツールの正確なバランスを示しています。これは、自動化とユーザーコントロールの間のツールの正確なバランスを示しています。
この答えは記事から得たものである。プロジェクトG-Assist：音声とテキストを使ってPCのパフォーマンスを最適化するAIアシスタントについて
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