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linuxserver/ffmpeg是LinuxServer团队优化的轻量级Docker镜像,集成FFmpeg全功能多媒体处理工具,支持音视频编解码、格式转换、滤镜特效及流媒体推流/拉流。镜像采用高效打包技术,体积小巧且兼容多架构平台,持续同步***更新确保功能前沿。适用于开发者批量处理音视频文件、搭建媒体服务器实时转码或家庭影院系统自动化格式转换,为多媒体处理提供高效稳定的容器化解决方案。
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ffmpeg 配置说明

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LinuxServer.io ffmpeg 容器介绍

LinuxServer.io 团队简介

LinuxServer.io 团队专注于提供高质量容器解决方案,其发布的容器具有以下特点:

  • 定期及时的应用更新
  • 简化的用户权限映射(通过 PGID、PUID 设置)
  • 基于 s6 overlay 的自定义基础镜像
  • 每周基础系统更新,通过共享通用层减少存储空间占用、 downtime 和带宽消耗
  • 常规安全更新

社区与支持渠道

  • 博客:<[***]>(容器使用指南、教程及技术观点)
  • ****:<
  • 论坛:<[***]>(社区讨论与问题反馈)
  • Fleet:<[***]>(在线查看所有维护中的镜像)
  • GitHub:<[***]>(源代码仓库)
  • 支持:<[]>(欢迎通过***或贡献支持团队)

linuxserver/ffmpeg 容器

FFmpeg 是一套跨平台的音视频处理工具,支持录制、转换和流式传输音视频。LinuxServer.io 提供的此容器封装了 FFmpeg,便于通过 Docker 临时运行自定义音视频处理命令。

支持的架构

容器通过 Docker manifest 实现多平台支持,直接拉取 lscr.io/linuxserver/ffmpeg:latest 即可自动匹配对应架构。也可通过标签指定具体架构:

架构支持状态标签格式
x86-64✅ 支持amd64-<版本标签>
arm64✅ 支持arm64v8-<版本标签>
armhf❌ 不支持-

使用方法

该容器需通过命令行临时运行,需熟悉 Docker 基础操作及 FFmpeg 命令构造。以下示例均假设当前工作目录包含输入文件 input.mkv,并通过绑定挂载将当前目录映射到容器内的 /config。

包含的硬件加速驱动(Intel x86 平台)

  • iHD 驱动:支持第 8 代及以上 Intel 处理器(默认启用)
  • i965 驱动:支持第 5-9.5 代 Intel 处理器(通过环境变量 LIBVA_DRIVER_NAME=i965 启用)
  • VAAPI:配合 i965 驱动支持第 5 代及以上,配合 iHD 驱动支持第 8 代及以上
  • Qsv 调度器:OneVPL(自动切换 OneVPL 和 MSDK 运行时)
  • Qsv 运行时:OneVPL(支持第 12 代及以上)、MSDK(支持第 8-12 代)

基础转码示例

docker run --rm -it \
  -v $(pwd):/config \
  linuxserver/ffmpeg \
  -i /config/input.mkv \  # 输入文件路径(容器内路径)
  -c:v libx264 \          # 视频编码器(libx264 软件编码)
  -b:v 4M \               # 视频比特率
  -vf scale=1280:720 \    # 视频尺寸缩放
  -c:a copy \             # 音频流直接复制(不重新编码)
  /config/output.mkv      # 输出文件路径(容器内路径,映射到宿主机当前目录)

VAAPI 硬件加速(Intel/AMD iGPU)

docker run --rm -it \
  --device=/dev/dri:/dev/dri \  # 挂载 GPU 设备
  -v $(pwd):/config \
  linuxserver/ffmpeg \
  -vaapi_device /dev/dri/renderD128 \  # 指定 VAAPI 设备
  -i /config/input.mkv \
  -c:v h264_vaapi \                   # VAAPI 视频编码器
  -b:v 4M \
  -vf 'format=nv12|vaapi,hwupload,scale_vaapi=w=1280:h=720' \  # 硬件缩放
  -c:a copy \
  /config/output.mkv

QSV 硬件加速(Intel CPU)

docker run --rm -it \
  --device=/dev/dri:/dev/dri \
  -v $(pwd):/config \
  linuxserver/ffmpeg \
  -hwaccel qsv \          # 启用 QSV 硬件加速
  -c:v h264_qsv \         # QSV 视频编码器
  -i /config/input.mkv \
  -global_quality 25 \    # 视频质量(数值越低质量越高)
  /config/output.mkv

Nvidia 硬件加速

需先在宿主机安装 Nvidia 容器工具包 及驱动:

docker run --rm -it \
  --runtime=nvidia \      # 使用 Nvidia 运行时
  -v $(pwd):/config \
  linuxserver/ffmpeg \
  -hwaccel nvdec \        # Nvidia 硬件解码
  -i /config/input.mkv \
  -c:v h264_nvenc \       # Nvidia 硬件编码
  -b:v 4M \
  -vf scale=1280:720 \
  -c:a copy \
  /config/output.mkv

Vulkan 支持(Intel/AMD iGPU)

需根据显卡类型设置环境变量启用对应驱动:

# Intel 显卡(设置 ANV 驱动)
docker run --rm -it \
  --device=/dev/dri:/dev/dri \
  -v $(pwd):/config \
  -e ANV_VIDEO_DECODE=1 \
  linuxserver/ffmpeg \
  -init_hw_device "vulkan=vk:0" \  # 初始化 Vulkan 设备
  -hwaccel vulkan \
  -hwaccel_output_format vulkan \
  -i /config/input.mkv \
  -f null - -benchmark  # 测试转码性能(无输出文件)
  • AMD 显卡:添加环境变量 -e RADV_PERFTEST=video_decode
  • Nvidia 显卡:需安装 Nvidia Vulkan Beta 驱动

本地构建

如需修改镜像源码或自定义构建:

# 克隆仓库
git clone [***] docker-ffmpeg

# 构建镜像(x86_64)
docker build \
  --no-cache \
  --pull \
  -t lscr.io/linuxserver/docker-ffmpeg:latest .

# 构建 ARM 架构(需先注册 qemu)
docker run --rm --privileged multiarch/qemu-user-static:register --reset
# 例如构建 arm64:
docker build -f Dockerfile.aarch64 -t lscr.io/linuxserver/docker-ffmpeg:arm64v8-latest .

版本更新记录

  • 2023.08.25:更新 ffmpeg 至 8.0,同步更新 harfbuzz、Intel 驱动、libdovi 等依赖
  • 2023.08.06:更新 svt-av1
  • 2023.06.07:更新 harfbuzz、libass、libdovi、libplacebo 等依赖
  • 2023.06.04:为 arm64 镜像添加 libdrm 和 rkmpp 支持
  • 2023.04.21:更新 aom、Intel 驱动、mesa、svt-av1 等依赖
  • 2023.03.07:更新 ffmpeg 至 7.1.1,同步更新 aom、fontconfig 等依赖
  • 更早版本:包含 ffmpeg 版本升级、硬件加速支持优化、依赖库更新等(详细历史见 GitHub)

通过以上步骤,用户可基于此容器快速实现音视频转码,结合硬件加速提升处理效率。如需更多帮助,可通过社区渠道获取支持。

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上次更新:21 天前

常见问题

轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

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