【亲测免费】 MPC Video Renderer安装与配置指南
2026-01-30 05:04:37作者:平淮齐Percy
1. 项目基础介绍
MPC Video Renderer 是一个免费且开源的视频渲染器,适用于DirectShow。该渲染器理论上可以与任何DirectShow播放器配合使用,但在MPC-BE播放器中提供完整支持。推荐使用MPC-BE 1.6.8.24或更高版本。
主要编程语言:C++、HLSL(High-Level Shading Language)、C、Batchfile。
2. 项目使用的关键技术和框架
- DXVA2:用于硬件解码的技术。
- Direct3D 11:Direct3D的11代版本,用于视频处理和硬件去交错。
- Shader视频处理:用于处理各种YUV、RGB和灰度格式。
- 多种帧调整算法:包括超分辨率技术。
- 字幕和OSD显示:支持视频帧上的字幕和屏幕显示。
- 视频帧旋转和翻转:提供视频帧的旋转和翻转功能。
- 色彩深度转换时的抖动处理:当最终色彩深度从10/16位降低到8位时,进行抖动处理。
- HDR视频支持:支持HDR10、HLG和部分Dolby Vision格式。
- HDR到SDR的自动转换:提供HDR到SDR的转换功能。
- HDR10数据传输:支持将HDR10数据传输到显示设备。
3. 项目安装和配置的准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下最低要求:
- SSE2支持的CPU
- Windows 7或更高版本(Windows 7需要安装D3DCompiler_47.dll,可以通过KB4019990更新安装)
- DirectX 9.0c或更高版本的显卡
推荐系统要求:
- SSE2支持的CPU
- Windows 10或更高版本
- DirectX 10/11或更高版本的显卡
安装步骤
-
克隆或下载项目: 使用Git工具,将项目克隆到本地计算机。
git clone https://github.com/emoose/VideoRenderer.git -
安装依赖: 确保安装了适用于C++的编译器和相关依赖,例如Visual Studio。
-
编译项目: 打开项目的
sln文件,并使用Visual Studio构建解决方案。devenv MpcVideoRenderer.sln -
配置DirectShow: 将编译后的渲染器DLL文件复制到DirectShow的插件文件夹中,通常是
C:\Program Files (x86)\MPC-BE\Plugins。 -
设置MPC-BE: 打开MPC-BE,进入选项菜单,选择相应的视频渲染器设置,确保MPC Video Renderer被选为默认渲染器。
-
测试: 播放一个视频文件,检查渲染器是否正常工作,视频是否按照预期显示。
完成以上步骤后,您应该能够成功安装和配置MPC Video Renderer,并开始在MPC-BE中使用它进行视频播放。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
558
3.79 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
372
433
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++
890
638
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
143
暂无简介
Dart
792
195
🎉 (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
1.36 K
769
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
117
146
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.12 K
265
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
12
1