> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://wb-21fd5541-feature-automate-reference-docs-generation.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Media

Weaveは動画、画像、音声のログ記録と表示をサポートしています。

## 動画

Weaveは自動的に[`moviepy`](https://zulko.github.io/moviepy/)を使用して動画をログに記録します。これにより、トレース対象の関数に動画の入力と出力を渡すことができ、Weaveは自動的に動画データのアップロードと保存を処理します。

<Note>
  動画サポートは現在Pythonでのみ利用可能です。
</Note>

使用方法については、[Video Support](../tracking/video)をご覧ください。

## 画像

ログ記録タイプ: `PIL.Image.Image`.

<Warning>
  Base64エンコードされた画像文字列（例：`data:image/jpeg;base64,...`）は技術的にはサポートされていますが、推奨されていません。パフォーマンスの問題を引き起こす可能性があり、絶対に必要な場合（特定のAPIとの統合など）にのみ使用すべきです。
</Warning>

以下の例は、OpenAI DALL-E APIを使用して生成された画像をログに記録する方法を示しています：

<Tabs>
  <Tab title="Python">
    ```python
    import weave
    from openai import OpenAI
    import requests
    from PIL import Image

    weave.init('image-example')
    client = OpenAI()

    @weave.op
    def generate_image(prompt: str) -> Image:
        response = client.images.generate(
            model="dall-e-3",
            prompt=prompt,
            size="1024x1024",
            quality="standard",
            n=1,
        )
        image_url = response.data[0].url
        image_response = requests.get(image_url, stream=True)
        image = Image.open(image_response.raw)

        # return a PIL.Image.Image object to be logged as an image
        return image

    generate_image("a cat with a pumpkin hat")
    ```
  </Tab>

  <Tab title="TypeScript">
    ```typescript
    import {OpenAI} from 'openai';
    import * as weave from 'weave';

    async function main() {
        const client = await weave.init('image-example');
        const openai = new OpenAI();

        const generateImage = weave.op(async (prompt: string) => {
            const response = await openai.images.generate({
                model: 'dall-e-3',
                prompt: prompt,
                size: '1024x1024',
                quality: 'standard',
                n: 1,
            });
            const imageUrl = response.data[0].url;
            const imgResponse = await fetch(imageUrl);
            const data = Buffer.from(await imgResponse.arrayBuffer());

            return weave.weaveImage({data});
        });

        generateImage('a cat with a pumpkin hat');
    }

    main();
    ```
  </Tab>
</Tabs>

この画像はWeaveにログ記録され、UIに自動的に表示されます。

![Screenshot of pumpkin cat trace view](https://mintlify.s3.us-west-1.amazonaws.com/wb-21fd5541-feature-automate-reference-docs-generation/ja/guides/core-types/imgs/cat-pumpkin-trace.png)

### 大きな画像はログ記録前にリサイズする

UIのレンダリングコストとストレージへの影響を減らすために、ログ記録前に画像をリサイズすると便利です。`postprocess_output`を`@weave.op`で使用して画像をリサイズできます。

```python
from dataclasses import dataclass
from typing import Any
from PIL import Image
import weave

weave.init('image-resize-example')

# Custom output type
@dataclass
class ImageResult:
    label: str
    image: Image.Image

# Resize helper
def resize_image(image: Image.Image, max_size=(512, 512)) -> Image.Image:
    image = image.copy()
    image.thumbnail(max_size, Image.ANTIALIAS)
    return image

# Postprocess output to resize image before logging
def postprocess_output(output: ImageResult) -> ImageResult:
    resized = resize_image(output.image)
    return ImageResult(label=output.label, image=resized)

@weave.op(postprocess_output=postprocess_output)
def generate_large_image() -> ImageResult:
    # Create an example image to process (e.g., 2000x2000 red square)
    img = Image.new("RGB", (2000, 2000), color="red")
    return ImageResult(label="big red square", image=img)

generate_large_image()
```

## 音声

ログ記録タイプ: `wave.Wave_read`.

以下の例は、OpenAIの音声生成APIを使用して音声ファイルをログに記録する方法を示しています。

<Tabs>
  <Tab title="Python">
    ```python
    import weave
    from openai import OpenAI
    import wave

    weave.init("audio-example")
    client = OpenAI()

    @weave.op
    def make_audio_file_streaming(text: str) -> wave.Wave_read:
        with client.audio.speech.with_streaming_response.create(
            model="tts-1",
            voice="alloy",
            input=text,
            response_format="wav",
        ) as res:
            res.stream_to_file("output.wav")

        # return a wave.Wave_read object to be logged as audio
        return wave.open("output.wav")

    make_audio_file_streaming("Hello, how are you?")
    ```
  </Tab>

  <Tab title="TypeScript">
    ```typescript
    import {OpenAI} from 'openai';
    import * as weave from 'weave';

    async function main() {
        await weave.init('audio-example');
        const openai = new OpenAI();

        const makeAudioFileStreaming = weave.op(async function audio(text: string) {
            const response = await openai.audio.speech.create({
                model: 'tts-1',
                voice: 'alloy',
                input: text,
                response_format: 'wav',
            });

            const chunks: Uint8Array[] = [];
            for await (const chunk of response.body) {
                chunks.push(chunk);
            }
            return weave.weaveAudio({data: Buffer.concat(chunks)});
        });

        await makeAudioFileStreaming('Hello, how are you?');
    }

    main();
    ```
  </Tab>
</Tabs>

この音声はWeaveにログ記録され、音声プレーヤーと共に自動的にUIに表示されます。音声プレーヤーでは、生の音声波形を表示およびダウンロードできます。

![Screenshot of audio trace view](https://mintlify.s3.us-west-1.amazonaws.com/wb-21fd5541-feature-automate-reference-docs-generation/ja/guides/core-types/imgs/audio-trace.png)

<Tip>
  私たちのクックブックをお試しください：[Audio Logging](/ja/cookbooks/audio_with_weave)または<a href="https://colab.research.google.com/github/wandb/weave/blob/master/docs/./notebooks/audio_with_weave.ipynb" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="navbar__item navbar__link button button--secondary button--med margin-right--sm notebook-cta-button"><div><img src="https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/archive/d/d0/20221103151430%21Google_Colaboratory_SVG_Logo.svg" alt="Open In Colab" height="20px" /><div>Open in Colab</div></div></a>。このクックブックには、Weaveと統合されたリアルタイム音声APIベースのアシスタントの高度な例も含まれています。
</Tip>