Diffusers documentation
Video Processor
Video Processor
VideoProcessor cung cấp API thống nhất cho các pipeline video để chuẩn bị đầu vào cho mã hóa VAE và xử lý hậu kỳ đầu ra sau khi chúng được giải mã. Lớp này kế thừa VaeImageProcessor nên bao gồm các phép biến đổi như thay đổi kích thước, chuẩn hóa và chuyển đổi giữa mảng PIL Image, PyTorch và NumPy.
VideoProcessor
diffusers.VideoProcessor.preprocess_video
< source >( videoheight: int | None = Nonewidth: int | None = None**kwargs ) → torch.Tensor of shape (batch_size, num_channels, num_frames, height, width)
Tham số
- video (
list[PIL.Image],list[list[PIL.Image]],torch.Tensor,np.array,list[torch.Tensor],list[np.array]) — Video đầu vào. Nó có thể là một trong các định dạng sau:- danh sách các hình ảnh PIL.
- danh sách các danh sách ảnh PIL.
- Các tensor Torch 4D (shape dự kiến cho mỗi tensor là
(num_frames, num_channels, height, width)). - Mảng NumPy 4 chiều (hình dạng mong đợi cho mỗi mảng là
(num_frames, height, width, num_channels)). - danh sách các tensor Torch 4 chiều (shape dự kiến cho mỗi tensor là
(num_frames, num_channels, height, width)). - danh sách các mảng NumPy 4 chiều (hình dạng mong đợi cho mỗi mảng là
(num_frames, height, width, num_channels)). - Mảng NumPy 5D: hình dạng mong đợi cho mỗi mảng
(batch_size, num_frames, height, width, num_channels). - Tensor Torch 5D: hình dạng mong đợi cho mỗi mảng là
(batch_size, num_frames, num_channels, height, width).
- height (
int, tùy chọn, mặc định làNone) — Chiều cao của các khung hình đã được tiền xử lý trong video. Nếu làNone, sẽ sử dụngget_default_height_width()để lấy chiều cao mặc định. - width (
int, optional, defaults toNone) -- The width in preprocessed frames of the video. IfNone, will use get_default_height_width()to get the default width.
Trả về
torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_channels, num_frames, height, width)
Một tensor 5D chứa các video dạng kênh-đầu tiên (channels-first) đã được nhóm (batched).
Tiền xử lý video đầu vào. Các đối số từ khóa sẽ được chuyển tiếp đến VaeImageProcessor.preprocess.
diffusers.VideoProcessor.postprocess_video
< source >( video: Tensoroutput_type: str = 'np'**kwargs )
Chuyển đổi một tensor video thành danh sách các khung hình để xuất. Các đối số từ khóa sẽ được chuyển tiếp đến VaeImageProcessor.postprocess.