ffmpeg GPU加速压制视频

最新推荐文章于 2025-08-21 15:23:31 发布

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该博客介绍了如何利用nVIDIA GPU的cuvid解码器和nvenc编码器进行视频处理，通过-h264_cuvid和-hevc_cuvid进行解码，然后用-h264_nvenc和-hevc_nvenc编码，以1920*1080的分辨率和4096kbps的码率输出，同时复制所有音轨和字幕。

ffmpeg -c:v:0 h264_cuvid -i ./a.mp4 -map 0 -c copy -c:v:0 h264_nvenc -s:v:0 1920*1080 -b:v:0 4096k c.mp4

ffmpeg -c:v:0 hevc_cuvid -i ./a.mkv -map 0 -c copy -c:v:0 hevc_nvenc -s:v:0 1920*1080 -b:v:0 4096k c.mkv

使用nVidia GPU加速，

h264_cuvid/hevc_cuvid解码（指定解码器需要放到input之前）

h264_nvenc/hevc_hvenc编码

-s:v:0 第一路视频编码为1920*1080分辨率

-b:v:0 第一路视频编码码率4096kbps

-map 0 -c copy 复制所有流包括音轨，字幕

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FFmpeg 硬件加速（硬解码）介绍

学无止尽，谨言慎行！

06-30

1万+

参考地址概述本文主要针对ffmpeg支持的硬解码做一个总结阐述。许多平台提供对专用硬件的访问，以执行一系列与视频相关的任务。使用此类硬件可以更快地完成某些操作，例如解码、编码或过滤，或者使用更少的其他资源（尤其是 CPU），但可能会产生不同或较差的结果，或者施加仅使用软件时不存在的额外限制。在类似 PC 的平台上，视频硬件通常集成到 GPU（来自 AMD、Intel 或 NVIDIA）中，而在移动 SoC 类型的平台上，它通常是一个独立的 IP 核（许多不同的供应商）。硬件解码器将产生与

FFmpeg全景手册：从“百川纳海”到事实标准——它到底支持哪些视频/音频编码？

最新发布

wolf800的博客

11-06

742

它像一把“瑞士军刀”，不仅能转码、封装、滤镜、推流，还把业界绝大多数编解码器统合在一处。我试着把历史与现状揉在一起，做一份尽量完整且好用的科普清单。FFmpeg 像一张“世界视频语言地图”，把开放与专有、历史与当下统一成可落地的工程能力。它支持的编解码器远不止上面列出的这些，但掌握这张“七成覆盖”的清单，足以应对绝大多数实际问题。FFmpeg全景手册：从“百川纳海”到事实标准——它到底支持哪些视频/音频编码？三、视频编解码支持全览（按类别）五、为什么有的“只解码不编码”？七、专利与许可的现实（简述）

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ffmpeg硬件加速

wangbuji的博客

04-18

4890

一 ffmpeg硬件加速原理就是采用硬件GPU对编解码进行处理需依赖以下环境： 1 安装nvidia驱动：NVIDIA-Linux-x86_64-470.57.02.run 2 安装cuda：cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 安装完成后修改profile，将cuda中的bin目录写到path中 sudo vi /etc/profile export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH nvcc -V 验证是否安装成功 3 编

FFMPEG 使用显卡加速转码

yinshipin007的博客

05-22

3038

视频转码时如果遇见视频比较大、时长很长的时候，转码压制需要等待很久且及占用cpu，所以就在想有没有什么办法可以加速转码进度呢，故本篇文章记录FFMPEG如何调用显卡对转换编码格式或者压制进行加速。软编码：使用CPU进行编码硬编码：使用非CPU进行编码，如显卡GPU、专用的DSP、FPGA、ASIC芯片等软编码：实现直接、简单，参数调整方便，升级易，但CPU负载重，性能较硬编码低，低码率下质量通常比硬编码要好一点。

如何最大效率压缩视频文件（ffmpeg）

TomCarlos的博客

08-17

4671

转载并翻译，原文：stackexchange 我测试了针对这个问题提出的大多数其他答案，测试数据结论如下。以下是我测试的方法：（BR）修改码率 # $infile: 输入视频路径 # $outfile: 输出视频路径 ffmpeg -i $infile -b $bitrate $outfile （CR）修改固定码率系数 ffmpeg -i $infile -vcodec libx264 -crf 23 $outfile （SZ）修改视频分辨率（举例为修改为原分辨率的一半） ffmpeg -i $inf

使用NVIDIA GPU加速FFmpeg视频压制：完全指南

x66ccff

11-11

3350

在视频处理领域，FFmpeg是一个强大的工具。结合NVIDIA的硬件编码器NVENC，我们可以实现快速高效的视频压制。本文将详细解析一个实用的视频压制命令，帮助你理解每个参数的作用。

教程：FFmpeg结合GPU实现720p至4K视频转换

了解关于云主机、GPU、AI、数据库托管、Kubernetes等相关技术知识，以及DigitalOcean云平台使用教程

11-08

2869

将一个 720p 的视频放大编码到 4K，这样的视频处理在很多业务场景中都会用到。很多视频社交、短视频、视频点播等应用，都会需要通过服务器来处理大量的视频编辑需求。本文我们会探讨一下做这样的视频处理，最低的 GPU 指标应该是多少。利用开源的 FFmpeg 放大视频的原理和基本步骤是怎样的。然后，我们通过一个简单的示例教程，一步步带领你利用带有 CUDA 支持的 FFmpeg 将一个视频从 720p 分辨率放大并编码到 4K 分辨率。

win10+FFmpeg+GPU

LareinaLiang的博客

07-25

1783

这是一个简单的小记录，做的事情很简单，就是在win10系统上，使用.bat文件同时打开多个cmd窗口，使用ffmpeg.exe以GPU编码的方式，执行视频压缩(从图片到视频)的操作，不包含实际的调用代码，但是有官方参数和对应接口的整理链接，留作个人学习记录。.........

ffmpeg+NVIDIA GPU环境搭建

Eva_Hua的专栏

01-19

1217

参考官方文档：https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-ffmpeg-transcoding-guide/ https://docs.nvidia.com/video-technologies/video-codec-sdk/ffmpeg-with-nvidia-gpu/index.html FFMPEG支持使用NVIDIA GPUs进行下列硬件加速： H.264 HEVC 硬编码 H.264, HEVC, VP9, VP8, MPEG2, MPEG4..

ffmpeg使用显卡加速压制字幕，视频画质不变

04-26

好的，我现在要帮用户解决如何使用FFmpeg通过显卡加速压制字幕，同时保持视频画质不变的问题。首先，我需要回忆一下FFmpeg中关于硬件加速和字幕处理的相关知识。用户的主要需求是使用GPU加速，同时保持画质。这...

ffmpeg使用显卡加速压制字幕，视频格式为,mkv

04-27

好的，我需要帮助用户了解如何使用FFmpeg通过显卡加速压制带有字幕的MKV视频。首先，我得整理一下用户的需求：他们想用GPU加速处理MKV视频，同时保留或添加字幕。用户可能对FFmpeg的硬件加速选项不太熟悉，特别是...

视频编码的GPU加速

mengsf的博客

05-23

2962

前言随着视频编解码技术的不断发展，视频逐步向着高清晰、高动态、高数据量的方向演进。这对视频编解码终端的计算能力提出了越来越高的要求。同时，在GPU领域，随着CUDA等通用计算平台的不断发展，GPU逐渐成为了通用计算领域中不可或缺的硬件。利用GPU对视频编码进行加速成为了学术界和工业界的热点。 GPU概述早期，GPU只能承担图形计算和渲染方面的任务，而且硬件架构较为封闭。OpenGL和Direc...

FFmpeg视频解码硬件加速

楷尘·极客

12-26

4945

《音视频应用开发系列文章目录》 ffmpeg支持的硬件解码器 enum AVHWDeviceType { AV_HWDEVICE_TYPE_NONE, AV_HWDEVICE_TYPE_VDPAU, AV_HWDEVICE_TYPE_CUDA, AV_HWDEVICE_TYPE_VAAPI, AV_HWDEVICE_TYPE_DXVA2, AV...

FFmpeg如何使用GPU加速

精通模型构建/金融量化/数据分析/算法优化

08-21

807

如何使用ffmpeg高效的压缩视频

博客简介

12-17

6772

编码器进行转码，并应用一系列的参数设置，然后将结果保存为。工具来对一个视频文件进行转码和编辑。中读取内容，对其音频流进行复制，对视频流使用。总结：这个命令从输入文件。

windows 使用 ffmpeg + cuda 进行视频压缩测试

heshiyuan1406146854的博客

07-30

1103

6. ffmpeg版本：ffmpeg version 6.1.1-essentials_build-www.gyan.dev Copyright (c) 2000-2023 the FFmpeg developer。2. cpu是 13th Gen Intel(R) Core(TM) i7-13700KF 3.40 GHz。4. gpu内存27.9g( 共享gpu内存15.9g，专用gpu内存 12g)数据速率：2997kbps。总比特率：3377kbps。帧速率：23.98 帧/秒。

2020年8月6日-ffmpeg使用GPU压缩日记

topia_csdn的博客

08-06

1816

安装使用方法参考这里代码： ffmpeg -hwaccel cuvid -c:v h264_cuvid -i 2020年7月13日下午-p1.mp4 -c:v h264_nvenc -r 18 -y 1-3.mp4 GPU：别人的笔记本载GTX1050-3GB显存版本速度：在23倍左右压缩时间：6分钟左右视频时长：1小时42分钟 GPU使用率：99%左右 2.49GB——>1,25GB 原视频：转换后：原视频转换后： p.s ffmpeg -hwaccel cuvid -

java调用FFmpeg实现视屏压缩

浅时光|初如梦

09-06

1953

前言最近做人脸识别，对于过大的视屏（10M）以上，识别失败的几率比较大。找了下相关的视屏压缩资料。首先使用的是jave进行视屏压缩，但是踩坑失败，jave中有转码的过程，虽然压缩成功，各种压缩参数也调整了一大堆，但是在识别时，几乎都不会成功，但是只是压缩观看的话，还是可以使用jave的。继续踩坑，直接使用原生的FFmpeg,在windows系统通过cmd命令，进行压缩，调整对应的视屏参数，压缩效果可以，而且可以识别成功，下面简单的展示下java调用FFmpeg命令实现视屏的压缩，仅供参考。实现步骤

关于windows下ffmpeg视频(libx264,h264_qsv,h264_cuvid,h264_amf)编码参数纪要

xjb2006的专栏

09-24

8230

一般来说，windows下的比较常用的编码为h264和h265(也叫hevc)，用cpu编码的字符串为libx264和libx265，但是cpu编码特别消耗cpu而且帧率不高，特别是libx265，CPU编码帧率很低的。h265对应的3种常用的GPU编码字符串为hevc_qsv，hevc_cuvid,hevc_amf，分别对应于intel，英伟达和AMD的显卡。但是其他基于GPU编码的低延迟设置，在网络居然找不到相关资料，没办法，只能自己看ffmpeg源码了，在此归纳总结下，希望能帮助到同样迷茫的你。

ffmpeg gpu加速 windows

12-30

### 配置 FFmpeg 使用 GPU 加速 #### 准备工作确保系统满足基本需求，包括操作系统为 Windows 10 和拥有 NVIDIA GeForce GTX 或更高系列显卡。安装最新的 CUDA SDK 及其配套的驱动程序对于实现 GPU 加速至关重要[^4]。 #### 下载预编译二进制文件访问 Gyan Dev 提供的 FFmpeg 构建页面获取已集成 NVENC 支持的 FFmpeg 版本。该网站提供多种不同配置选项，默认构建通常已经包含了必要的硬件编码器支持[^2]。 #### 设置环境变量解压缩下载好的 FFmpeg 文件包至指定目录，并将 `bin` 子目录路径添加到系统的 PATH 环境变量中以便命令行全局调用 FFmpeg 工具集[^3]。 #### 测试 GPU 编码功能打开命令提示符窗口并输入如下指令来验证是否成功启用了 GPU 加速： ```bash ffmpeg -hide_banner -hwaccels ``` 如果一切正常，则应看到列表里含有 `cuda`, 表明当前安装能够利用 NVIDIA 的 GPU 来执行任务[^1]。 #### 应用实例：视频转码加水印下面给出一段 Python 脚本来展示如何使用带有 GPU 加速特性的 FFmpeg 对视频进行高效处理的同时添加静态图片作为水印: ```python import os input_video = "input.mp4" output_video = "output_with_watermark.mp4" watermark_image = "logo.png" command = f'ffmpeg -i {input_video} -vf "movie={watermark_image}[wm];[in][wm] overlay=main_w-overlay_w-10:main_h-overlay_h-10" -c:v h264_nvenc -preset fast -b:v 5M {output_video}' os.system(command) ``` 这段脚本会读取名为 `input.mp4` 的源视频，在右下角位置叠加一张称为 `logo.png` 的图像作为水印，最后输出经过重新编码后的高质量 MP4 文件 `output_with_watermark.mp4`。