Kodieren Sie einen Film aus der Ausgabe eines anderen Deadline Cloud-Jobs mit FFmpeg

Das Auftragspaket ffmpeg_movie_from_job_output auf der GitHub Website lädt die gerenderte Ausgabe eines anderen abgeschlossenen Jobs in derselben Warteschlange herunter und kodiert die Bildsequenz mithilfe von FFmpeg in ein MP4-Video. Verwenden Sie es als Nachbearbeitungsprogramm, um beispielsweise Bilder automatisch zu einem Film zusammenzusetzen, nachdem ein Blender- oder Maya-Renderjob abgeschlossen ist.

Informationen zum Kodieren einer lokalen Bildsequenz (kein Herunterladen des Quelljobs) finden Sie unter. Video mit FFmpeg auf Deadline Cloud codieren

Ein Pre-Submission-Hook (inject_s3_settings.py) wird zum Zeitpunkt der Einreichung auf Ihrer Workstation ausgeführt und sucht in der Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) -Bucket-Konfiguration der Warteschlange nach dem Job-Anhang. Der Hook schreibt die Einstellungen in eine JSON-Datei, die als Job-Anhang hochgeladen wird, sodass der Mitarbeiter Dateien von Amazon S3 herunterladen kann, ohne die Deadline Cloud-API-Berechtigungen für die Warteschlangenrolle zu benötigen. Auf dem Worker verwendet der Job die deadline.job_attachments Python-API, um die Ausgabe des Quelljobs herunterzuladen, und führt dann FFmpeg aus, um die Frames in eine H.264 MP4-Datei mit BT.709 Farbraum-Metadaten zu codieren.

Bundle-Hooks sind standardmäßig deaktiviert. Aktiviere sie einmal vor dem Absenden:

deadline config set settings.allow_bundle_hooks true

Für den Job ist FFmpeg vom conda-forge Conda-Kanal erforderlich. Der Quelljob und dieser Job müssen sich in derselben Warteschlange befinden, da sie dieselben Jobanhänge im Amazon S3-Bucket verwenden.

Mit der ID des Quelljobs einreichen:

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

Um den Download auf die Ausgabe eines einzelnen Schritts zu beschränken, müssen Sie auch den Befehl übergebenSourceStepId.