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RANDM
Assemble automatiquement des scènes de films et de séries pour produire des trailers uniques.
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RANDM est né en regardant Amazing Shots, une chaîne YouTube qui assemble les meilleures scènes de films et de séries avec une musique adaptée. L'idée : reproduire ce résultat automatiquement, sur des dizaines de sources à la fois.
Le principe tient en deux piliers : Population (import, détection de scènes, analyse audio et IA, enrichissement des métadonnées) et Génération (sélection, ordering, montage FFmpeg, rendu et publication YouTube).
Résultat : un pipeline complet qui transforme un stock vidéo brut en trailers prêts à diffuser, sans intervention manuelle.
01 · Ingestion
Import et validation des vidéos et pistes audio via web ou CLI.
02 · Détection
Découpage automatique des scènes et extraction des timecodes via FFmpeg.
03 · Analyse
Scoring audio (Essentia) et vision IA par scène pour une sélection intelligente.
04 · Curation
Enrichissement des métadonnées depuis Spotify, TMDB et yt-dlp.
05 · Génération
Sélection, ordering, cut beat-sync, concat et rendu final via FFmpeg.
06 · Diffusion
Upload YouTube automatisé avec titre et description générés depuis les métadonnées.
Détection
Découpage précis des vidéos en scènes via FFmpeg, avec thumbnails et timecodes.
Analyse
Scoring audio (Essentia) et vision IA pour qualifier chaque scène avant la génération.
Génération
Paramètres ajustables : durée, nombre de scènes, audio, mode d'ordering et de sélection.
Curation
Enrichissement automatique depuis TMDB et Spotify, complété par une curation manuelle.
Diffusion
Upload direct depuis l'interface avec titre et description générés automatiquement.
Interface
Lecteurs dédiés par niveau (public, membre, admin) avec édition des timecodes de scène.
Média
Importer les sources, suivre le statut et les métadonnées TMDB.
Média
Gérer les pistes, l’analyse Essentia et le point de départ idéal.
Population
Inspecter timecodes, thumbnails et curation manuelle.
Output
Lancer des générations, suivre le monitoring et gérer YouTube.