Exemples de pipelines (Vidéo)

Spine2D Experiments 1 : Optimisation des courbes avec l’algorithme RDP — démo d’optimisation de base Spine 2D : l’algorithme Ramer–Douglas–Peucker (RDP) supprime les données de courbes et d’images clés redondantes pour réduire le JSON. RDP peut retirer des images clés importantes, donc vérifiez toujours les séquences et excluez les os/slots sensibles via des nœuds de filtre avant le nœud RDP. Voir sur YouTube

Spine2D Experiments 2 : Optimisation des courbes avec l’algorithme de quantification — la quantification est l’optimiseur de courbes le plus sûr : arrondir les valeurs (souvent à 1 décimale) réduit immédiatement la taille. Exemple : [0.115,14.5,0.222,-27.78] → [0.1,14.5,0.2,-27.8]. Utilisez le nœud Quantizer comme dernière étape avant le nœud Output pour figer l’optimisation ; la vidéo montre l’avant/après avec un changement visuel quasi imperceptible. Voir sur YouTube

Spine2D Experiments 3 : Reconstruction des courbes avec les algorithmes Spline et Refit — Spline est sans perte pour les segments droits (supprime les images clés intermédiaires redondantes), tandis que Refit est avec perte mais très puissant : il reconstruit des sections complexes en une seule courbe de Bézier. Ces algorithmes sont idéaux après le baking physics et le nettoyage via le nœud Schneider. Note : des itérations Refit au‑delà de 100 peuvent prendre des minutes pour trouver la meilleure courbe. La vidéo montre les deux méthodes et le % d’optimisation obtenu. Voir sur YouTube

Spine2D Experiments 4 : Suppression de données redondantes avec Visibilité des attachments et nœuds de nettoyage — optimisation structurelle avec les nœuds Visibilité des attachments et Nettoyage. La visibilité des attachments désactive les attachments quand l’alpha tombe à 0 et les réactive au fade‑in, réduisant les appels de rendu et les images clés redondantes. Nettoyage supprime les redondances logiques : pistes color/alpha inutilisées, images clés de rotation IK entièrement contrôlées par des contraintes, et images clés de contraintes de chemin. La vidéo montre en quoi ces optimisations logiques diffèrent de la simplification de courbes. Voir sur YouTube

Spine2D Experiments 5 : Création de flux non linéaires (filtres et nœud Merge) — optimisation non linéaire : divisez le flux avec des filtres (Séquence, Os, Slot, Paramètre ou Skin), exécutez différents algorithmes sur des branches parallèles (par exemple, compression agressive pour les os du corps tout en gardant la séquence du visage sans perte), puis fusionnez les branches avec le nœud Merge dans un seul squelette. Ce flux va au‑delà d’un simple Input → Optimiser → Output et permet de cibler uniquement ce qui doit être optimisé. Voir sur YouTube

Spine2D Experiments 6 : Repacking des textures et mise à l’échelle sélective avec des nœuds personnalisés — flux avancés d’optimisation de textures : les nœuds Atlas Unpacker/Repacker permettent de dépacker, redimensionner/compresser et repacker des atlases dans un seul graphe, plus rapide que le flux Spine standard. Avec le flux non linéaire, vous pouvez scinder les ressources, conserver les textures de personnage à 100 % et réduire d’autres à 25 %, puis tout fusionner dans un atlas partagé. Les nœuds Visualiseur d’atlas/d’actifs offrent inspection visuelle et filtrage à chaque étape. Cela facilite la définition des tailles, le traitement sélectif et la recombinaison en modèle réutilisable. Voir sur YouTube

Spine2D Experiments 7 : Redimensionnement instantané du squelette avec un nœud Scale — flux d’optimisation de bout en bout + mise à l’échelle du squelette. Le nœud Scale remplace le flux Spine fastidieux (export/import, repack/unpack, correction des chemins) par une seule étape dans le graphe : définissez la taille cible, prévisualisez instantanément dans le visualiseur et itérez en temps réel. La vidéo relie optimisation des courbes/images clés, traitement des ressources et redimensionnement du squelette dans un flux fluide. Voir sur YouTube

Spine2D Experiments 8 : Présentation des nœuds de la bêta publique — présentation de tous les nœuds de la bêta publique et de la façon dont re‑polish rapproche les besoins des animateurs et des développeurs. Couvre le nettoyage des images clés redondantes, la simplification Bézier‑vers‑linéaire, l’arrondi pour réduire la taille, la suppression des attachments invisibles, le nettoyage des propriétés inutilisées, la détection de caractères non anglais et l’atlas dépacker/filtrer/mettre à l’échelle/repacker. Le Visualiseur double valide les résultats avec comparaison visuelle et FPS côte à côte. La bêta publique est disponible sur re-polish.com. Voir sur YouTube

Spine2D Experiments 9 : Baking des contraintes physiques en images clés — dans cette vidéo, je présente mes dernières expériences de baking des contraintes physiques en images clés standard. Le nouvel algorithme de bake garantit : boucles parfaites (zéro jitter ou saut entre le début et la fin), taille de fichier optimisée (le nettoyage automatique des courbes garde la taille du JSON proche de l’original) et compatibilité rétroactive (les clés baked permettent d’utiliser les animations physiques Spine 4.2 dans Spine 4.1 ou même 4.0). Voir sur YouTube