Buckets:
Video Processor
Класс VideoProcessor предоставляет единый API для видеопайплайнов, позволяющий готовить входные данные для кодирования VAE и выполнять постобработку выходов после декодирования. Класс наследует VaeImageProcessor, поэтому включает такие преобразования, как изменение размера, нормализация и конвертация между массивами PIL Image, PyTorch и NumPy.
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)
Параметры:
video (list[PIL.Image], list[list[PIL.Image]], torch.Tensor, np.array, list[torch.Tensor], list[np.array]) : Входное видео. Может быть одним из следующих: * список изображений PIL. * список списков изображений PIL. * 4D-тензоры Torch (ожидаемая форма каждого тензора (num_frames, num_channels, height, width)). * 4D-массивы NumPy (ожидаемая форма каждого массива (num_frames, height, width, num_channels)). * список 4D-тензоров Torch (ожидаемая форма каждого тензора (num_frames, num_channels, height, width)). * список 4D-массивов NumPy (ожидаемая форма каждого массива (num_frames, height, width, num_channels)). * 5D-массивы NumPy: ожидаемая форма каждого массива (batch_size, num_frames, height, width, num_channels). * 5D-тензоры Torch: ожидаемая форма каждого массива (batch_size, num_frames, num_channels, height, width).
height (int, необязательный, по умолчанию None) : Высота видео в предварительно обработанных кадрах. Если None, для получения значения по умолчанию используется get_default_height_width().
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.
Возвращает: torch.Tensor формы (batch_size, num_channels, num_frames, height, width)
Тензор размерности 5, содержащий видео в формате каналов-первым с батчем.
Предварительная обработка входного видео. Именованные аргументы передаются в VaeImageProcessor.preprocess.
diffusers.VideoProcessor.postprocess_video[[diffusers.VideoProcessor.postprocess_video]]
diffusers.VideoProcessor.postprocess_video(video: Tensor, output_type: str = 'np', **kwargs)
Параметры:
video (torch.Tensor) : Видео в виде тензора.
output_type (str, по умолчанию "np") : Тип выходного тензора video после постобработки.
Преобразует тензор видео в список кадров для экспорта. Именованные аргументы передаются в VaeImageProcessor.postprocess.
Xet Storage Details
- Size:
- 3.92 kB
- Xet hash:
- 2c3a4539bafcdd3276f3aa8624b01fb3be7a19109f52aa24e898fa4acd95628d
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.