Projet · 2026
Battle Engine
Produire des vidéos de combats de bout en bout, du rendu du jeu à la publication sur YouTube.
Lab actif · combats publiés sur YouTube
Mon rôle J'ai automatisé le rendu, le montage et la publication des vidéos.
Le projet en images.
Mon travail
Ce que j'ai réalisé.
- Pipeline Python de rendu et de publication reprenable.
- Combats rendus dans Godot et montés avec FFmpeg.
- Montages courts, roster animé et teaser.
Ce que ce projet montre
- Automatiser un travail qui traverse plusieurs outils.
- Reprendre une publication après une interruption sans recommencer tout le rendu.
- Documenter les droits audio, les contrôles qualité et les étapes d'exploitation.
Où en est le projet ?
Lab actif · combats publiés sur YouTube
- Laboratoire personnel, pas un service vidéo exploité pour des clients.
- Les extraits montrent le rendu obtenu, pas une preuve de succès d'audience.
- Le roster et le teaser sont des archives : leurs personnages et leurs chiffres décrivent la version de l'époque.
Ce qui n'est pas encore mesuré
- Audience YouTube : à vérifier, non avancée comme preuve recruteur.
Choix, résultats et preuves.
Ouvrir le dossier technique
Preuves privées
| Résumé | Battle Engine fabrique des vidéos de combats 1 contre 1. Python lance le rendu Godot, FFmpeg prépare le montage, RIFE lisse les mouvements et le pipeline gère la publication YouTube. Les extraits ci-dessous montrent ce qu'il produit. |
|---|---|
| Type | Pipeline vidéo / automation |
| Période | 2026 |
| Rôle | Pipeline Python, Godot, rendu, FFmpeg, publication |
| Statut | Lab actif · combats publiés sur YouTube |
| Niveau de preuve | La preuve existe hors ligne ou contient des données qui ne peuvent pas être publiées. |
| Stack | Godot, Python, FFmpeg, RIFE, YouTube API |
| Ce que ça prouve | Un pipeline Python lance le combat dans Godot, prépare la vidéo avec FFmpeg et reprend la publication si une étape est interrompue. |
| Preuves | Nouveau rendu BL05 du 23 septembre 2026 : Gojo contre Sukuna, extrait local de 18 secondes. La publication YouTube du même épisode est liée plus bas. Les autres extraits sont des archives datées. Vidéos muettes à démarrage automatique, sauf préférence de réduction des animations. |
Les contraintes de départ
- Enchaîner rendu, montage et publication sans perdre l'état du travail après une interruption.
- Vérifier le résultat vidéo et les droits des contenus avant publication.
Les décisions
| Décision | Pourquoi | Écarté |
|---|---|---|
| Sauvegarder l'état entre les étapes | Reprendre au dernier travail terminé après une interruption, sans recalculer toute la vidéo. | Relancer systématiquement le pipeline depuis le début. |
Les résultats documentés
- Le pipeline nightly peut reprendre après une interruption au lieu de recommencer toute la chaîne.
- Le 23 septembre, le contrôle de lisibilité a été corrigé pour analyser le bandeau de l'épisode plutôt que l'image entière. Un témoin avec bandeau masqué reste refusé ; le seuil n'a pas été abaissé.
- L'épisode BL05 a ensuite été publié sur YouTube. Cette publication prouve une sortie du pipeline, pas un résultat d'audience.
- Aucune métrique d'audience n'est citée.
La suite envisagée
- Cadrer le contenu pour ne pas brouiller le positionnement CDI.
Architecture et outils
- Pipeline Python orchestrant : rendu Godot → FFmpeg → interpolation RIFE → publication via l'API YouTube.