Buckets:
| # Video Processor | |
| `VideoProcessor` は、VAE エンコーディングのための入力準備と、デコード後の出力の後処理を行うための、動画パイプライン向けの統一 API を提供します。このクラスは [VaeImageProcessor](/docs/diffusers/main/ja/api/image_processor#diffusers.VaeImageProcessor) を継承しているため、リサイズ、正規化、PIL Image と PyTorch および NumPy 配列間の変換などの変換処理が含まれます。 | |
| ## VideoProcessor[[diffusers.VideoProcessor.preprocess_video]] | |
| #### diffusers.VideoProcessor.preprocess_video[[diffusers.VideoProcessor.preprocess_video]] | |
| ```python | |
| diffusers.VideoProcessor.preprocess_video(video, height: int | None = None, width: int | None = None, **kwargs) | |
| ``` | |
| [ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/video_processor.py#L28) | |
| **パラメータ:** | |
| video (`list[PIL.Image]`、`list[list[PIL.Image]]`、`torch.Tensor`、`np.array`、`list[torch.Tensor]`、`list[np.array]`) : 入力動画です。以下のいずれかの形式で指定できます。* PIL画像のリスト。* PIL画像のリストのリスト。* 4次元の Torch テンソル（各テンソルの想定形状は `(num_frames, num_channels, height, width)`）。* 4次元の NumPy 配列（各配列の想定形状は `(num_frames, height, width, num_channels)`）。* 4次元の Torch テンソルのリスト（各テンソルの想定形状は `(num_frames, num_channels, height, width)`）。* 4次元の NumPy 配列のリスト（各配列の想定形状は `(num_frames, height, width, num_channels)`）。* 5次元の NumPy 配列：各配列の想定形状は `(batch_size, num_frames, height, width, num_channels)`。* 5次元の Torch テンソル：各テンソルの想定形状は `(batch_size, num_frames, num_channels, height, width)`。 | |
| height (`int`, *任意*, デフォルトは `None`) : 前処理済みフレームにおける動画の高さです。`None` の場合、`get_default_height_width()` を使用してデフォルトの高さを取得します。 | |
| width (`int`, *optional*`, defaults to `None`) : The width in preprocessed frames of the video. If `None`, will use get_default_height_width()` to get the default width. | |
| **戻り値:** `torch.Tensor`、形状は `(batch_size, num_channels, num_frames, height, width)` | |
| バッチ化されたチャネル優先の動画を含む5次元テンソル。 | |
| 入力動画の前処理を行います。キーワード引数は`VaeImageProcessor.preprocess`に転送されます。 | |
| #### diffusers.VideoProcessor.postprocess_video[[diffusers.VideoProcessor.postprocess_video]] | |
| ```python | |
| diffusers.VideoProcessor.postprocess_video(video: Tensor, output_type: str = 'np', **kwargs) | |
| ``` | |
| [ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/video_processor.py#L93) | |
| **パラメータ:** | |
| video (`torch.Tensor`) : テンソルとしての動画。 | |
| output_type (`str`、デフォルトは`"np"`) : 後処理された`video`テンソルの出力型。 | |
| 動画テンソルをエクスポート用のフレームのリストに変換します。キーワード引数は`VaeImageProcessor.postprocess`に転送されます。 | |
Xet Storage Details
- Size:
- 3.24 kB
- Xet hash:
- c91213e541166634d815ca4e6dfaba8baf1fa13bd2718e9293139a2445bddcc3
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Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.