当 BMF 遇见玲珑：一款支持 AI 的音视频转换工具这样落地 deepin

风姿曲 發表於 2026-5-5 09:02:33

当 BMF 遇见玲珑：一款支持 AI 的音视频转换工具这样落地 deepin

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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。
 
【当 BMF 遇见玲珑：一款支持 AI 的音视频转换工具落地 deepin】 
<h1>OpenConverter：不只是格式转换</h1>
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)。
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下载体验
<ul class="list-paddingleft-1">
<li>
deepin 应用商店（AMD64、ARM64）
</li>
<li>
如意玲珑应用商店：
https://store.linyaps.org.cn/
</li>
<li>
GitHub：
https://github.com/OpenConverterLab/OpenConverter
</li>
</ul>
 
<h1>BMF 框架：多媒体处理的新选择</h1>
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。
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例如，实现 AI 超分只需构建如下 pipeline：
<blockquote>BMF 解码模块（C++） → AI 超分模块（Python） → BMF 编码模块（C++）</blockquote>
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)。
 
<h1>当 BMF 遇见玲珑：一次生态落地的实践</h1>
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：
<ul class="list-paddingleft-1">
<li>
<section>准备⼆进制⽂件，便携 linglong.yaml，以及 desktop，icon 等⽂件；</section>
</li>
<li>
<section>使⽤ ll-builder build 构建玲珑包；</section>
</li>
<li>
<section>使用 ll-builder export --layer --no-develop 导出玲珑包文件。</section>
</li>
</ul>
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(<span data-pm-slice="1 1 ["para",{"tagName":"p","attributes":{"backgroundcolor":"0","class":"otl-paragraph","style":"-webkit-tap-highlight-color: transparent; margin: 0px 0px 8px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; clear: both; min-height: 1em; color: rgba(0, 0, 0, 0.9); font-family: \"PingFang SC\", system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, \"Helvetica Neue\", \"Hiragino Sans GB\", \"Microsoft YaHei UI\", \"Microsoft YaHei\", Arial, sans-serif; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; orphans: 2; text-align: justify; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; white-space: normal; text-decoration-thickness: initial; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial; background-color: rgb(255, 255, 255); letter-spacing: 0.578px; font-size: 14px; line-height: 2; visibility: visible; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important;"},"namespaceURI":"http://www.w3.org/1999/xhtml"},"node",{"tagName":"span","attributes":{"class":"color_font","style":null},"namespaceURI":"http://www.w3.org/1999/xhtml"}]">https://github.com/JackLau1222?tab=packages)已开源，供有需要的开发者直接使用。
 
<h1>未来：持续共建音视频开源生态</h1>
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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