# 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](/docs/diffusers/main/ru/api/image_processor#diffusers.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]]

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

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/video_processor.py#L28)

**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]]

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

[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/video_processor.py#L93)

**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`.