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Video Processor

VideoProcessor는 VAE 인코딩을 위한 입력 준비와 디코딩 후 출력의 후처리를 수행하도록 비디오 파이프라인에 통합된 API를 제공합니다. 이 클래스는 VaeImageProcessor를 상속하므로 리사이즈, 정규화, PIL Image, PyTorch, NumPy 배열 간의 변환과 같은 변환을 포함합니다.

VideoProcessor[[diffusers.VideoProcessor.preprocess_video]]

diffusers.VideoProcessor.preprocess_video[[diffusers.VideoProcessor.preprocess_video]]

diffusers.VideoProcessor.preprocess_video(video, height: int | None = None, width: int | None = None, **kwargs)

소스

매개변수:

video (list[PIL.Image], list[list[PIL.Image]], torch.Tensor, np.array, list[torch.Tensor], list[np.array]) : 입력 비디오입니다. 다음 중 하나일 수 있습니다: * PIL 이미지 목록. * PIL 이미지 목록의 목록. * 4D Torch 텐서(각 텐서의 예상 shape는 (num_frames, num_channels, height, width)). * 4D NumPy 배열(각 배열의 예상 shape는 (num_frames, height, width, num_channels)). * 4D Torch 텐서 목록(각 텐서의 예상 shape는 (num_frames, num_channels, height, width)). * 4D NumPy 배열 목록(각 배열의 예상 shape는 (num_frames, height, width, num_channels)). * 5D NumPy 배열: 각 배열의 예상 shape는 (batch_size, num_frames, height, width, num_channels). * 5D Torch 텐서: 각 배열의 예상 shape는 (batch_size, num_frames, num_channels, height, width).

height (int, 선택 사항, 기본값 None) : 비디오의 전처리된 프레임 높이입니다. None인 경우 get_default_height_width()를 사용하여 기본 높이를 가져옵니다.

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.

반환값: torch.Tensor, shape (batch_size, num_channels, num_frames, height, width)

5D 텐서로, 배치된 채널 우선 비디오를 포함합니다.

입력 비디오를 전처리합니다. 키워드 인수는 VaeImageProcessor.preprocess로 전달됩니다.

diffusers.VideoProcessor.postprocess_video[[diffusers.VideoProcessor.postprocess_video]]

diffusers.VideoProcessor.postprocess_video(video: Tensor, output_type: str = 'np', **kwargs)

소스

매개변수:

video (torch.Tensor) : 텐서로 표현된 비디오.

output_type (str, 기본값 "np") : 후처리된 video 텐서의 출력 유형.

비디오 텐서를 내보내기용 프레임 목록으로 변환합니다. 키워드 인수는 VaeImageProcessor.postprocess로 전달됩니다.