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Intel® Tiber™ Broadcast Suite的Docker镜像，提供基于Intel优化FFmpeg的模块化视频制作管道，支持SMPTE ST 2110协议、JPEG XS编解码及GPU媒体处理，适用于高性能高质量直播视频制作。

下载次数: 0状态：社区镜像维护者：intel仓库类型：镜像最近更新：1 年前

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Intel® Tiber™ Broadcast Suite Docker镜像

镜像概述和主要用途

Intel® Tiber™ Broadcast Suite是一套基于软件的模块化视频制作管道，旨在构建高性能、高质量的直播视频制作解决方案。该镜像集成了Intel优化版本的FFmpeg，融合媒体传输协议（符合SMPTE ST 2110标准）、JPEG XS编解码、GPU媒体处理与渲染等功能，为直播视频制作提供完整的技术支持。

核心功能和特性

主要功能

基于Intel优化FFmpeg构建的模块化视频处理管道
支持SMPTE ST 2110合规的媒体传输协议
集成JPEG XS编解码能力
支持GPU加速的媒体处理和渲染
提供完整的视频制作工具链和组件

组件及版本

组件	版本
https://github.com/FFmpeg/FFmpeg	7.0.2
https://github.com/intel/cartwheel-ffmpeg	7.0
https://github.com/OpenVisualCloud/Media-Transport-Library	24.09
https://github.com/OpenVisualCloud/Media-Communications-Mesh	24.09
https://github.com/DPDK/dpdk	23.11
https://github.com/OpenVisualCloud/SVT-JPEG-XS	0.9
SVT AV1	1.7.0
IPP	2021.10.1.16
https://github.com/OpenVisualCloud/Video-Super-Resolution-Library	23.11
https://github.com/Netflix/vmaf	2.3.1
https://github.com/intel/vpl-gpu-rt	23.3.4
https://github.com/intel/libvpl	2023.3.1
https://github.com/intel/media-driver	23.3.5
https://github.com/intel/gmmlib	22.3.12
https://github.com/KhronosGroup/Vulkan-Headers	1.3.280.0
https://github.com/intel/libva	2.20.0
https://github.com/FFmpeg/nv-codec-headers	https://github.com/FFmpeg/nv-codec-headers/tree/1889e62e2d35ff7aa9baca2bceb14f053785e6f1

使用场景和适用范围

专业直播视频制作
高分辨率视频实时处理
广播电视信号传输与处理
视频制作工作室的媒体工作流
需要低延迟、高质量视频处理的场景

使用方法和配置说明

镜像安装

要下载和安装该镜像，请参考https://openvisualcloud.github.io/Intel-Tiber-Broadcast-Suite/docs/build.html#option-3-install-docker-image-from-docker-hub%E3%80%82

运行示例管道

要运行示例视频处理管道，请参考https://openvisualcloud.github.io/Intel-Tiber-Broadcast-Suite/docs/run.html#run-guide%E3%80%82

许可信息

本镜像基于https://github.com/OpenVisualCloud/Intel-Tiber-Broadcast-Suite/blob/main/LICENSE.md%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E3%80%82

***信息

FFmpeg是一个开源项目，采用LGPL和GPL许可。详情请参见[***]

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 intel-tiber-broadcast-suite 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/intel/intel-tiber-broadcast-suite:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull intel/intel-tiber-broadcast-suite:<标签>

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oldzhang

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