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雾象

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雾象
网站地址:https://fogsight.ai
GitHub:https://github.com/fogsightai/fogsight
描述信息:基于大语言模型的开源AI动画引擎
访问官网
GitHub

雾象是一款由大型语言模型(LLM)驱动的动画引擎 agent 。用户输入抽象概念或词语,雾象会将其转化为高水平的生动动画。

将雾象部署在本地后,您只需输入词语,点击生成,便可得到动画。也可以直接访问网站,免部署在线生成动画。


核心功能

  • 概念即影像: 输入一个主题,Fogsight 将为您生成一部叙事完整的高水平动画,包含双语旁白与电影级的视觉质感。
  • 智能编排: Fogsight 的核心是其强大的LLM驱动的编排能力。从旁白、视觉元素到动态效果,AI 将自动完成整个创作流程,一气呵成。
  • 语言用户界面 (LUI): 通过与 AI 的多轮对话,您可以对动画进行精准调优和迭代,直至达到您心中最理想的艺术效果。

主要特色

  • 真正的“概念即动画”:最大的突破是全流程自动化。你不需要懂编剧、分镜或动画软件,输入一个词,等着收成品就行,把制作门槛降到了最低。

  • 擅长消化“硬知识”:特别适合将科学原理、数学公式、算法流程、商业模型等抽象内容可视化。它就像一位擅长打比方的老师,能用图像把复杂道理讲明白。

  • 交互式输出,灵活度高:生成的是HTML文件,这意味着动画可以在任何浏览器播放,也方便你二次嵌入和使用,比单纯的视频文件更灵活。

  • 对话式微调:如果对第一次生成的效果不满意,你可以像聊天一样,用自然语言让它调整,比如“让粒子运动慢一点”或“换一个更科技感的背景”。

  • 开源与免费起步:它是一个开源项目,个人和非商业用途可以免费使用官网在线版。对有技术能力的用户,还支持本地部署,保障隐私。


适用场景

  1. 教育工作者与培训师:制作数学、物理、计算机科学等科目的教学动画,让学生秒懂难点。准备培训材料时,快速将枯燥的理论流程可视化。

  2. 学生与自学者:用来看懂和理解自己正在学习的复杂概念,用动画辅助记忆,比纯看文字效率高得多。

  3. 职场人士与演讲者:在商业报告、产品演示或策划案中,用一分钟动画清晰地解释一个商业模式、产品逻辑或数据故事,让演示效果大幅提升。

  4. 内容创作者:为科普视频、知识类社交媒体内容快速生产高质量的动画素材,提升内容吸引力。

  5. 技术布道与开源项目:为复杂的开源项目或技术框架制作直观的介绍动画,降低他人的理解成本。


快速上手

环境要求

Python 3.9+

一个现代网络浏览器 (如 Chrome, Firefox, Edge)

大语言模型的 API 密钥。我们仅推荐您使用 Google Gemini 2.5。

安装与运行

克隆代码仓库:

git clone https://github.com/fogsightai/fogsight.git
cd fogsight

安装依赖:

pip install -r requirements.txt

配置API密钥:

cp demo-credentials.json credentials.json
# 复制 demo-credentials.json 文件并重命名为 credentials.json
# 编辑 credentials.json 文件,填入您的 API_KEY 和 BASE_URL。
# **请注意**,我们使用的是与 OpenAI 兼容的 SDK,但您仍应使用Gemini 2.5 pro

一键启动:

python start_fogsight.py
# 运行 start_fogsight.py 脚本
# 它将自动启动后端服务并在浏览器中自动打开 http://127.0.0.1:8000

开始创作! 在页面中输入一个主题(例如"冒泡排序"),然后等待结果生成。

Docker 方式运行

如果您更喜欢使用 Docker,可以按照以下步骤:

确保 Docker 已安装: 请确保您的系统已安装 Docker 和 docker-compose。

克隆代码仓库:

git clone https://github.com/fogsightai/fogsight.git
cd fogsight

配置API密钥:

cp demo-credentials.json credentials.json
# 编辑 credentials.json 文件,填入您的 API_KEY、BASE_URL 和 MODEL

# 使用 OpenRouter 的配置示例:
# {
#   "API_KEY": "sk-or-v1-您的OpenRouter密钥",
#   "BASE_URL": "https://openrouter.ai/api/v1",
#   "MODEL": "anthropic/claude-sonnet-4"
# }

# 使用 Gemini 的配置示例:
# {
#   "API_KEY": "您的Gemini密钥",
#   "BASE_URL": "",
#   "MODEL": "gemini-2.5-pro"
# }

使用 Docker Compose 启动:

# 使用默认端口 8000
docker-compose up -d

# 或者指定自定义端口(例如 3000)
HOST_PORT=3000 docker-compose up -d

如果 Docker 镜像无法拉取,可以尝试使用代理,或者使用镜像的国内源。访问应用: 打开浏览器访问 http://localhost:8000(或您指定的端口)

停止服务:

docker-compose down

仅供个人学习参考/导航指引使用,具体请以第三方网站说明为准,本站不提供任何专业建议。如果地址失效或描述有误,请联系站长反馈~感谢您的理解与支持!

链接: https://web.fly63.com/nav/4848

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