Sickbeard MP4 Automator 使用教程
2024-08-25 16:44:40作者:沈韬淼Beryl
1. 项目的目录结构及介绍
Sickbeard MP4 Automator 是一个用于自动转换视频文件并添加元数据标签的 Python 脚本。以下是其主要目录结构和介绍:
sickbeard_mp4_automator/
├── autoProcess.ini.sample
├── converter/
├── docs/
├── manual.py
├── postConversion.py
├── readme.md
├── setup/
├── sma.log
├── smi2srt.py
├── tag.py
├── upload.py
└── watch.py
autoProcess.ini.sample: 配置文件示例。converter/: 包含视频转换的相关脚本和工具。docs/: 项目文档。manual.py: 手动处理视频文件的脚本。postConversion.py: 转换后处理脚本。readme.md: 项目说明文档。setup/: 安装相关文件。sma.log: 日志文件。smi2srt.py: 字幕转换脚本。tag.py: 元数据标签处理脚本。upload.py: 上传处理脚本。watch.py: 监控目录脚本。
2. 项目的启动文件介绍
Sickbeard MP4 Automator 的启动文件主要是 manual.py 和 watch.py:
manual.py: 用于手动处理视频文件。你可以通过命令行运行此脚本来转换单个文件或批量文件。watch.py: 用于监控指定目录,当有新文件添加时自动进行转换处理。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件 autoProcess.ini 是 Sickbeard MP4 Automator 的核心配置文件。以下是一些关键配置选项的介绍:
[Converter]
ffmpeg = C:\FFMPEG\ffmpeg.exe
ffprobe = C:\FFMPEG\ffprobe.exe
[MP4]
output_directory =
copy_to =
move_to =
output_extension = mp4
output_format = mp4
delete_original = True
relocate_moov = True
video-codec = h264,x264
audio-codec = aac
audio-language = eng
subtitle-language = eng
fullpathguess = True
tagfile = True
tag-language = eng
download-artwork = Poster
download-subs = False
embed-subs = True
sub-providers = addic7ed,podnapisi,thesubdb,opensubtitles
permissions = 0777
[Converter]: 指定 FFMPEG 和 FFPROBE 的路径。[MP4]: 配置输出目录、文件格式、编码器、语言等选项。delete_original: 是否删除原始文件。relocate_moov: 是否移动 MOOV 原子。video-codec: 视频编码器。audio-codec: 音频编码器。audio-language: 音频语言。subtitle-language: 字幕语言。tagfile: 是否添加元数据标签。embed-subs: 是否嵌入字幕。
以上是 Sickbeard MP4 Automator 的基本使用教程,详细配置和使用方法请参考项目官方文档和 readme.md 文件。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
630
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100