直播场景的MNN实时图像处理实现方案
直播场景对延迟敏感(需≤50ms)，MNN的解决方案包含以下关键技术：
- pipeline优化：1) 使用‘MNN::CVProcess’模块直接处理摄像头YUV数据 2) 配置‘ImageProcess::Config’实现硬件加速 3) 建立双缓冲机制避免卡顿
- 特效模型选择：推荐使用MNN转换后的StyleGAN-V或GFPGAN，通过‘–image_process’参数启用快速风格迁移
- Resolução Adaptação：1) 输入层配置‘Interpreter::resizeTensor’到540p 2) 输出层使用‘MNN::Express::CV::resize’上采样
- 功耗控制：1) 设置‘BackendConfig::PowerMode’为Balanced 2) 动态调整推理频率匹配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
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 在直播场景中如何应用MNN实现实时图像特效处理？
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch