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使用 FFmpeg 对另一个 Deadline Cloud 作业输出中的影片进行编码
ffmpeg_movie_from_job_out
有关对本地图像序列进行编码(不下载源作业),请参阅。在截止日期云上使用 FFmpeg 对视频进行编码
提交前挂钩 (inject_s3_settings.py) 在提交时在您的工作站上运行,用于查找队列的任务附件 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 存储桶配置。该挂钩将设置写入作为作业附件上传的 JSON 文件,因此工作人员无需队列角色的 Deadline Cloud API 权限即可从 Amazon S3 下载文件。在工作器上,该作业使用 deadline.job_attachments Python API 下载源作业的输出,然后运行 FFmpeg 将帧编码为带有 BT.709 色彩空间元数据的 H.264 MP4。
默认情况下,捆绑挂钩处于关闭状态。在提交之前启用它们一次:
deadline config set settings.allow_bundle_hooks true
这项工作需要来自 c conda-forge onda 频道的 FFmpeg。源任务和此任务必须位于同一个队列中,因为它们共享相同的任务附件 Amazon S3 存储桶。
使用源作业的 ID 提交:
deadline bundle submit ffmpeg_movie_from_job_output/ \ -p SourceJobId=job-id\ -p FrameRate=30 \ -p OutputFilename=my_render.mp4
要将下载限制为单个步骤的输出,也要通过SourceStepId。