Esquema de implementação de processamento de imagens em tempo real MNN para cenários de transmissão ao vivo
Os cenários de transmissão ao vivo são sensíveis à latência (precisam ser ≤50ms) e a solução da MNN inclui as seguintes tecnologias principais:
- otimização do pipeline1) Use o módulo 'MNN::CVProcess' para processar os dados YUV da câmera diretamente 2) Configure 'ImageProcess::Config' para obter aceleração de hardware 3) Crie um mecanismo de buffer duplo para evitar atrasos
- Seleção de modelos de efeitos especiaisRecomenda-se usar o StyleGAN-V ou GFPGAN convertido em MNN, com a migração rápida de estilo ativada pelo parâmetro '-image_process'.
- Resolução Adaptação1) Camada de entrada configurada com 'Interpreter::resizeTensor' para 540p 2) Camada de saída com upsampled usando 'MNN::Express::CV::resize'
- Controle de consumo de energia1) Defina 'BackendConfig::PowerMode' como Balanced 2) Ajuste dinamicamente a frequência de inferência para corresponder ao FPS
Exemplo de código:
MNN::CV::Matrix trans.
trans.postScale(1.0f/input_w, 1.0f/input_h);
config.filterType = MNN::CV::BILINEAR;
config.sourceFormat = MNN::CV::RGBA;
config.destFormat = MNN::CV::RGB;
Essa resposta foi extraída do artigoMNN-LLM-Android: modelagem de linguagem multimodal MNN para AndroidO
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