
你是否曾为音视频转换工具安装复杂、依赖繁琐而头疼?是否期待一款既功能强大、又易于分发的一站式处理工具?
这一切,如今在 deepin 上变得异常简单。近期,社区开发者 @Jack Lau 将应用 OpenConverter 适配成玲珑格式,使其能够以完整的形态无缝集成至 deepin 生态中,真正实现了 “下载即用,无需配置” 的流畅体验。
OpenConverter:不只是格式转换
OpenConverter 是⼀款基于 FFmpeg 和 BMF 框架编写的跨平台(支持 Windows,Linux,MacOS)开源⾳视频转换⼯具,可以⽅便的进⾏⾳视频信息查看,格式转换,编码转换,视频剪切,⾳频提取,图⽚压缩,批量处理等操作,最近还⽀持了AI超分功能,未来会开放更多AI能⼒。同时,它⽀持 GUI 和 CLI 两种使⽤⽅式,还可以根据需要选择不同的转码内核(FFTOOL, FFMPEG, BMF)。

下载体验
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deepin 应用商店(AMD64、ARM64)
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如意玲珑应用商店:
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GitHub:
BMF 框架:多媒体处理的新选择
OpenConverter 最初完全基于 FFmpeg API 编写的,常做开发的朋友可能了解,FFmpeg 无疑是⾳视频开发领域的“瑞⼠军⼑”,其功能涉及格式转换、编解码、流媒体、滤镜处理等,功能⼗分强⼤。但是基于 FFmpeg API 开发⼀直都是⼀件令新⼿痛苦的事情,⻔槛较⾼,且在对 AI 功能的支持上存在局限。那我们能否找到⼀个更⽅便的多媒体处理框架,并且保留FFmpeg的强⼤功能呢?
BMF(Babit Media Framework)框架是⼀个不错的选择,它继承了 FFmpeg 的强⼤功能,同时模块编写⽀持多语⾔(C++,Python,Go)的特性使其可以轻松接⼊ AI 能⼒,灵活的 pipeline+ 模块化设计也使得其易于扩展和定制。

例如,实现 AI 超分只需构建如下 pipeline:
BMF 解码模块(C++) → AI 超分模块(Python) → BMF 编码模块(C++)
如果要⽀持其他 AI 能⼒,⽐如去噪,只需要编写并替换中间的 AI 模块即可以,也可以根据业务需求构造更复杂的pipeline。限于篇幅,想了解 BMF 的更多功能可以查看官⽅文档( https://babitmf.github.io)。
当 BMF 遇见玲珑:一次生态落地的实践
早在 2024 年底,我就尝试过在玲珑容器⾥编译 BMF,并成⽴了 sig-linyaps-bmf,计划给玲珑⽣态贡献⼀款基于 BMF 打造的 GUI 软件。
经过近一年的业余开发,OpenConverter v1.5.3 现已正式上架 deepin 应用商店(AMD64、ARM64),并提供自动化构建的玲珑包。
在编写 Github Action ⾃动化构建玲珑包的过程中,由于缺乏现成样例,我⼿搓了相关脚本(详见.github/workflows/build.yaml),主要包括:
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准备⼆进制⽂件,便携 linglong.yaml,以及 desktop,icon 等⽂件; -
使⽤ ll-builder build 构建玲珑包; -
使用 ll-builder export --layer --no-develop 导出玲珑包文件。
过程中遇到一个典型问题:构建时会拉取 deepin base 依赖,官方源速度较慢,易导致超时。为此,我们在本地制作了包含 deepin base 镜像的 Docker 镜像,提前拉取缓存,显著提升构建速度与稳定性。该 Docker 镜像(https://github.com/JackLau1222?tab=packages)已开源,供有需要的开发者直接使用。
未来:持续共建音视频开源生态
这一次的适配,不仅是一次技术集成,更是对玲珑生态的一次真实验证。OpenConverter 依赖复杂(FFmpeg、BMF、AI 运行时等),但通过玲珑的容器化封装,用户无需配置任何环境,即可在 deepin 上稳定运行所有功能,并承载 FFmpeg、BMF 以及 AI 超分等复杂依赖。
这对于⼀个跨平台、GUI 的⾳视频应⽤来说并不容易,⽽玲珑统一的运行环境与可调试的容器特性,也显著降低了分发与维护成本。
OpenConverter 不仅是一个工具,也是一个面向开发者的参考实现。我们希望通过它,降低音视频处理与 AI 融合的开发门槛,并为玲珑生态提供一个真实、可复用的应用案例。
Jack Lau 表示,作为 FFmpeg 与 BMF 的 Maintainer,他将持续推动这两个开源项目与 deepin & 玲珑社区的协作,陆续带来更多“BMF + 玲珑”的开发实例与适配优化。我们也欢迎更多开发者参与到项目中来,无论是反馈问题、贡献代码,还是一起探讨音视频与 AI 的结合可能。

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