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Herramienta de comprensión de video de bajo coste: una herramienta video_understand convierte un enlace de Bilibili / BV / video local en una capa de información AVIS (ASR + estructura de escenas + seguimiento de objetos + etiquetas YOLO) y devuelve un resumen + Q&A. Incluye enrutamiento dinámico entre capas guiado por preguntas (L0 ASR / L1 seguimiento de objetos / L2 VLM de fotograma clave), reutilización de la capa semántica para preguntas repetidas y un tope de presupuesto por pregunta. Motor Python: la capa principal necesita faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); la capa semántica opcional añade ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix incluido configura el venv e instala ambos.

Turns a Minecraft Java save into a Blender cover or animation: scans the .mca region files for flat open ground, exports the terrain to OBJ, and drives Blender headless with MCprep materials, the BPS character rig and three-point lighting. After each render it reviews the frame with OpenCV for facing, ground contact, exposure, lighting and composition, then re-renders with adjusted parameters when a check fails. Requires Blender 4.2 LTS or newer and Python 3.10+ with opencv-python and numpy; the first run assembles the Minecraft assets with the bundled setup command.