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Outil de compréhension vidéo à faible coût : un outil video_understand transforme un lien Bilibili / BV / une vidéo locale en couche d’informations AVIS (ASR + structure de scène + suivi d’objets + étiquettes YOLO) et renvoie un résumé + Q&R. Routage dynamique inter-couches guidé par les questions (L0 ASR / L1 suivi d’objets / L2 VLM sur image clé), réutilisation de la couche sémantique pour les questions répétées, plafond de budget par question. Moteur Python : la couche principale nécessite faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB) ; la couche sémantique optionnelle ajoute ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix inclus configure le venv et installe les deux.

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.