终极多视频同步播放神器:GridPlayer让你轻松实现多画面观影体验 🎬
GridPlayer是一款基于VLC的开源媒体播放器,支持同时播放多个视频文件或流媒体,彻底打破传统播放器单画面限制。无论是视频对比分析、多机位监控还是同步学习课程,这款跨平台工具都能让你的观影体验升级到新高度!
🖥️ 直观界面展示:多视频网格布局
GridPlayer采用灵活的网格布局系统,用户可根据需求自由调整视频排列方式。无论是2x2的紧凑布局还是4x4的多画面展示,都能完美适配你的屏幕尺寸和观看需求。
✨ 核心功能亮点:不止于多画面播放
全格式支持与跨平台兼容
作为基于VLC内核的播放器,GridPlayer几乎支持所有音视频格式(从常见的MP4、MKV到专业的RAW格式)。其跨平台特性让Linux、macOS和Windows用户都能享受一致的播放体验。
智能流媒体解析
内置强大的流媒体支持模块(gridplayer/utils/url_resolve/),通过整合streamlink和yt-dlp技术,轻松解析并播放几乎所有在线视频平台的流媒体内容。
专业级播放控制
- 精准循环片段:支持帧级精度的循环播放设置
- 多维度调节:画面比例、播放速度、缩放比例独立控制
- 音量记忆:保存每个视频的独立音量设置
硬件加速与性能优化
通过gridplayer/vlc_player/模块实现高效视频解码,提供三种解码模式:
- 硬件加速模式(默认):利用GPU提升性能
- 软件模式:纯CPU解码,兼容老旧设备
- 硬件SP模式:单进程解码,适合macOS系统
🚀 快速上手:三步安装指南
1️⃣ 通过GitCode仓库获取源码
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/gridplayer
2️⃣ 依赖管理与安装
项目使用poetry进行依赖管理,安装命令如下:
cd gridplayer
poetry install --no-dev
3️⃣ 启动应用
poetry run gridplayer
⚙️ 高级设置:打造个性化播放体验
解码器优化配置
在设置界面中,你可以调整"每进程视频数"参数(默认4个),平衡CPU负载与播放流畅度。对于高性能GPU用户,推荐保持默认的硬件加速模式以获得最佳体验。
播放列表功能
GridPlayer的播放列表功能不仅能保存视频顺序,还会记录每个视频的播放位置、音量设置和循环模式,下次打开时自动恢复到上次状态。
拖拽交互设计
通过直观的拖拽操作,你可以轻松调整视频在网格中的位置,实现快速画面切换和比较。
💡 使用场景推荐
视频创作者的得力助手
- 多素材对比剪辑
- 多角度视频同步审阅
- 素材库快速预览
学习与培训工具
- 多课程同步学习
- 教学视频与实践画面并行
- 技能对比分析(如运动教学多角度观看)
娱乐新方式
- 多机位演唱会同步观看
- 多角度体育赛事分析
- 家庭照片视频墙展示
🛠️ 技术架构概览
GridPlayer采用模块化设计,核心功能分布在以下关键目录:
- 核心播放逻辑:gridplayer/player/
- 视频解码模块:gridplayer/vlc_player/
- 用户界面组件:gridplayer/widgets/
- 设置管理:gridplayer/dialogs/settings.py
🌍 多语言支持
GridPlayer已支持多国语言,感谢全球贡献者的翻译工作。你可以在设置中轻松切换界面语言,目前支持包括中文、英文、日文、法文等在内的多种语言。
🎯 为什么选择GridPlayer?
在信息爆炸的时代,同时处理多个视频源已成为专业人士和高效学习者的必备能力。GridPlayer通过简洁直观的界面设计和强大的底层技术,将复杂的多视频管理变得简单易用。无论是专业工作还是日常娱乐,这款开源工具都能为你打开多维度观看的新可能。
立即尝试GridPlayer,开启你的多视频同步播放之旅吧! 🎥✨
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