FFmpeg를 사용하여 다른 Deadline Cloud 작업의 출력에서 영화 인코딩

ffmpeg_movie_from_job_output 작업 번들은 동일한 대기열에서 완료된 다른 작업의 렌더링된 출력을 다운로드하고 FFmpeg를 사용하여 이미지 시퀀스를 MP4 비디오로 인코딩합니다. 이를 사후 처리 유틸리티로 사용합니다. 예를 들어 Blender 또는 Maya 렌더링 작업이 완료된 후 프레임을 영화에 자동으로 어셈블합니다.

로컬 이미지 시퀀스 인코딩(소스-작업 다운로드 없음)은 섹션을 참조하세요Deadline Cloud에서 FFmpeg로 비디오 인코딩.

사전 제출 후크(inject_s3_settings.py)는 워크스테이션에서 제출 시 실행되며 대기열의 작업 연결 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷 구성을 조회합니다. 후크는 작업 연결로 업로드되는 JSON 파일에 설정을 기록하므로 작업자가 대기열 역할에 대한 Deadline Cloud API 권한 없이 Amazon S3에서 파일을 다운로드할 수 있습니다. 작업자에서 작업은 deadline.job_attachments Python API를 사용하여 소스 작업의 출력을 다운로드한 다음 FFmpeg를 실행하여 프레임을 BT.709 색상 공간 메타데이터가 있는 H.264 MP4로 인코딩합니다.

번들 후크는 기본적으로 꺼져 있습니다. 제출하기 전에 한 번 활성화합니다.

deadline config set settings.allow_bundle_hooks true

작업에는 conda-forge conda 채널의 FFmpeg가 필요합니다. 소스 작업과이 작업은 Amazon S3 버킷과 동일한 작업 연결을 공유하므로 동일한 대기열에 있어야 합니다.

소스 작업의 ID와 함께 제출합니다.

deadline bundle submit ffmpeg_movie_from_job_output/ \
  -p SourceJobId=job-id \
  -p FrameRate=30 \
  -p OutputFilename=my_render.mp4

다운로드를 단일 단계의 출력으로 제한하려면 도 전달합니다SourceStepId.