自定义视频渲染

调整视频渲染设置

TorchRL 在其视频日志记录功能上严重依赖 torchvision.io 和 PyAV 模块。尽管这些库非常方便强大，但要访问您可用的各种选项和设置并不容易。

本指南旨在阐明自定义视频渲染的通用原则，并向您展示如何手动调整您的回放渲染设置以满足您的喜好。

通用原则

最终，torchvision.io 和 PyAV 会调用 FFmpeg 库来渲染视频。

换句话说：

• 任何可以输入到 FFmpeg 的内容，我们也可以将其输入到 TorchRL 的 Loggers 中。

• 对于我们想要使用的任何自定义设置，我们都必须参考 FFmpeg 的文档。

视频渲染自定义示例

假设以下片段使我们的视频非常模糊，尽管我们提供了清晰的逐帧图像来拼接它们。

from torchrl.envs import GymEnv, TransformedEnv
from torchrl.record import CSVLogger, VideoRecorder

logger = CSVLogger(exp_name="my_exp")
env = GymEnv("CartPole-v1", from_pixels=True, pixels_only=False)

recorder = VideoRecorder(logger, tag="my_video")
record_env = TransformedEnv(env, recorder)
rollout = record_env.rollout(max_steps=3)
recorder.dump()

由于 TorchRL 的默认视频编解码器是 H264，我们必须更改的设置应该在此范围内。

在本示例中，让我们按照文档的建议，选择一个 恒定速率因子 (CRF) 为 17，并将 预设 设置为 slow。

我们可以通过将所有期望的设置（作为关键字参数）附加到 recorder 来改进视频质量，如下所示：

recorder = VideoRecorder(logger, tag = "my_video", options = {"crf": "17", "preset": "slow"})