快速体验
在本节中，我们将围绕六个维度直接展示 BMF 框架的功能： 转码、 编辑 、 会议/广播、GPU 加速 、AI 推理和客户端框架 。对于下面提供的所有演示，Google Colab 上提供了相应的实现和文档，让您直观地体验它们。
转码
本 demo 将逐步介绍如何使用 BMF 开发转码程序，包括视频转码、音频转码和图像转码。您可以从中熟悉如何使用 BMF，以及如何使用与 FFmpeg 兼容的选项来实现所需的能力。
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编辑
本 demo 展示了如何通过BMF框架实现高复杂度的音频和视频编辑 pipeline。我们实现了 video_concat 和 video_overlay 两个 Python 模块，并结合各种原子能力构建了一个复杂的 BMF Graph。
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会议/广播
本 demo 使用 BMF 框架构建一个简单的导播服务。该服务提供的 API 可实现动态视频拉取、视频布局控制、音频混合，并最终将输出流式传输到 RTMP 服务器。本 demo 展示了 BMF 的模块化、多语言开发以及动态调整 pipeline 的能力。
下方是一个导播操作的录频演示：
GPU 加速
视频帧提取
视频帧提取加速 demo 展示：
BMF 的灵活能力：
- 多语言编程，在这个 demo 中我们可以看见多语言模块协同工作
- 易于扩展，可以轻松添加新的 Python、C++ 模块
- 完全兼容 FFmpeg
支持快速硬件加速以及 CPU/GPU pipeline
- BMF 支持异构 pipeline，例如 CPU 和 GPU 之间的进程
- BMF 具有有用的硬件 color space conversion 能力
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GPU 视频转码和过滤
GPU 转码和 filter 模块 demo 展示了：
- 由 GPU 加速的 BMF 中常见的视频/图像 filter
- 如何写 BMF 的 GPU 模块
本 demo 构建了一个完全在 GPU 上运行的转码 pipeline：
decode->scale->flip->rotate->crop->blur->encode
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AI 推理
LLM 预处理
如何在 Bytedance 中为 LLM 训练数据构建视频预处理的prototype ，每天为数十亿个剪辑处理提供服务。 输入的视频会根据场景变化进行分割，视频中的字幕会被 OCR 模块检测和裁剪，视频质量会由 BMF 提供的美学模块进行评估。之后，最终的视频剪辑将被编码为输出。
Deoldify
本 demo 展示了如何将最先进的 AI 算法集成到 BMF 的视频处理 pipeline。著名的开源着色算法 DeOldify 被封装在 BMF Python 模块，代码不到 100 行。最终的效果如下图所示，左边是原视频，右边是彩色视频：
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超分辨率
本 demo 将 Real-ESRGAN 的超分辨率推理过程实现为 BMF 模块，展示了一个结合解码、超分辨率推理和编码的 BMF pipeline。
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超分辨率
此演示将Real-ESRGAN的超分辨率推理过程实现为 BMF 模块，展示了一个结合了解码、超分辨率推理和编码的 BMF 管道。
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视频质量打分
本 demo 展示了如何使用 BMF 调用美学评估模型。深度学习模型 Aesmode 在 AVA 数据集上的二元分类准确率达到了 83.8%，达到学术届 SOTA 的水平，并且可以通过帧提取处理直接用于评估视频的美学程度。
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使用 TensorRT 进行人脸检测
本 demo 展示了一个基于 TensorRT 加速的全链路人脸检测 pipeline，其内部使用 TensorRT 加速的 Onnx 模型来处理输入视频。它使用 NMS 算法过滤重复的候选框，形成输出，可用于高效处理人脸检测任务。
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客户端框架
边缘 AI 模型
本案例说明了将外部算法模块集成到 BMFLite 框架中的过程及其执行管理。
实时降噪
此示例将降噪算法实现为 BMF 模块，展示了一个结合了视频捕获、降噪和渲染的 BMF 管道。
