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ffmpeg-quality-metrics

FFmpeg视频质量多指标评估工具

FFmpeg视频质量评估PSNRSSIMVMAFGithub开源项目

FFmpeg Quality Metrics是一个开源的视频质量评估工具,支持PSNR、SSIM、VMAF和VIF等多种指标计算。它可输出逐帧指标、各平面/组件指标及全局统计数据。该工具跨平台兼容,支持Python 3.8+。通过命令行即可对视频进行质量评估,并提供多种可配置选项以满足不同评估需求。

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介绍相关项目
open-metric-learning - 开源的PyTorch度量学习框架 支持多模态嵌入训练
GithubPyTorchopen-metric-learning嵌入向量度量学习开源项目检索系统
open-metric-learning是一个基于PyTorch的开源度量学习框架，用于训练和验证高质量嵌入模型。它提供端到端流水线、实用案例和预训练模型库，支持图像和文本等多种模态。该框架具有统一的检索结果处理和评估方法，适用于人脸识别、商品搜索等嵌入学习任务。已被多家知名公司和机构采用，是一个功能丰富、易于上手的度量学习工具。
faceswap - 面部识别与交换工具，支持图片和视频处理
AI换脸FaceSwapGithub人脸识别开源项目深度学习视频处理
FaceSwap是一款深度学习驱动的面部识别和交换工具，适用于图片和视频。该项目支持Windows、Linux和MacOS操作系统，通过提取、训练和转换步骤实现面部交换，并支持GPU加速处理。FaceSwap提供详细的安装和使用指南，并拥有活跃的社区支持，包括Discord服务器和专门论坛。项目遵循严格的道德标准，倡导合理合法的使用，致力于推动AI技术的学习与应用。
Jaffree - Java实现的FFmpeg和FFprobe命令行封装库
FFmpegGithubJaffreeJava命令行封装开源项目视频处理
Jaffree是Java实现的FFmpeg和FFprobe命令行封装库，通过java.lang.Process与ffmpeg集成。它支持编程方式的视频处理，提供媒体流检查、获取文件时长、重编码、剪辑缩放等功能。Jaffree还支持通过多种方式进行数据传输，并可实现直播流重新流化和屏幕捕获等高级操作。
fer - 面部表情识别与情绪检测的开源解决方案
FERGithubOpenCVPythonTensorflow开源项目情感识别
FER是一个功能强大的开源面部表情识别工具，支持Python 3.6及以上版本，依赖OpenCV和TensorFlow进行表情检测。该工具能识别视频中的面部表情，输出JSON格式数据，支持MTCNN和Haar Cascade分类器，使情绪检测更为精准。通过简单的编程接口，可以快速在本地或通过TF Serving云端运行表情识别，适用于多种应用场景。
openshot-qt - 功能强大的跨平台开源视频编辑器
GithubOpenShot开源软件开源项目视频特效视频编辑器跨平台
OpenShot Video Editor是一款跨平台的开源视频编辑软件，支持Linux、Mac和Windows系统。它提供关键帧动画、多轨道编辑、视频转场、合成和标题制作等功能。OpenShot支持基于FFmpeg的多种媒体格式，具备时间线编辑和实时预览功能。软件还包括3D动画标题、视频效果、音频混合和编辑、硬件加速等高级特性。该软件适合各级用户使用，持续更新以提供高质量的视频编辑和动画解决方案。
MarkLLM - 支持多种算法和可视化功能的LLM水印开源工具包
GithubMarkLLMPython包大语言模型开源工具包开源项目水印技术
MarkLLM是一个开源工具包，致力于支持大规模语言模型 (LLM) 的水印研究和应用。它提供一个统一的平台，支持九种不同的水印算法，还包括自定义可视化工具和详尽的评估模块，便于研究人员和普通用户对水印技术的访问、理解和评估。
VADER - 基于奖励梯度的视频生成质量优化技术
AIGithubVADER开源项目机器学习视觉处理视频生成
VADER是一种基于奖励梯度的视频生成质量优化技术。该方法无需大规模标注数据集，即可有效提高视频与文本的一致性、美观度，并生成更长时间的高质量视频。VADER兼容多个主流视频生成模型，如VideoCrafter2、Open-Sora和ModelScope，能显著提升其生成能力。项目提供了详细的安装、推理和训练指南，便于研究人员和开发者进行实验和应用。
lossless-cut - 跨平台无损视频音频编辑软件
FFmpegGithubLosslessCut开源项目无损剪辑视频编辑音频编辑
LosslessCut作为开源的视频音频编辑软件,具备无损剪辑、合并和重排功能。它能快速提取视频精彩片段,支持添加音轨和字幕,可更改容器格式和编辑元数据。软件采用FFmpeg作为后端,处理速度快,适合各类视频处理需求。
fame - 开源恶意软件自动化评估框架
FAMEGithubPython应用开源项目恶意软件分析框架自动化评估
FAME是一个开源的自动化恶意软件评估框架，旨在简化恶意文件分析过程。它能快速确定恶意软件家族，提取配置和IOC，大幅提高分析效率。FAME利用广泛的知识库，实现端到端的自动化分析。该项目基于Python开发，使用flask、celery和MongoDB等技术。FAME是'FAME Automates Malware Evaluation'的递归缩写，为恶意软件分析人员提供了强大的支持工具。
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