generative-manim

说句话就能生成数学动画视频

开源 🏷️定价信息待确认 ⚠️ 链接可跳转，访问体验不确定 视频生成 🍴 复刻 136 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 942
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

generative-manim 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类视频生成
开发团队marcelo-earth
官网地址https://animo.video
GitHubhttps://github.com/marcelo-earth/generative-manim
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态⚠️ 链接可跳转，访问体验不确定
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型2d,animation,gpt,gpt-4,gpt3,gpt3-turbo,manim,openai,prompt2manim,python-3,rendering,streamlit,text2manim,video
GitHub 星标★ 942
上线时间2023-03-20 00:00:00
代码更新2026-09-17
仓库体积1.6 MB
本站数据更新2026-11-12
维护状态维护中
收录时间2026-09-29
浏览次数1

项目介绍

generative-manim 是一个把自然语言变成数学动画视频的开源工具。它把 OpenAI 的 GPT 模型与 Manim（3Blue1Brown 使用的数学动画引擎）连接起来，用户只需用文字描述想要的动画效果，系统就会自动生成对应的 Manim Python 代码并渲染成视频。它解决的核心问题是：Manim 学习曲线陡峭，写动画代码门槛高，非程序员很难快速做出可视化讲解视频。项目提供 Streamlit 网页界面，支持输入提示词、查看生成的代码、调整后重新渲染，还包含示例提示库，方便快速上手。适合教师、科普创作者、学生和开发者用来制作数学、物理等概念的可视化短视频，把想法到成片的流程大幅缩短。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-29 · 当前星标 ★ 942

技术标签

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：高级 约 50 分钟 部署方式：本地 (Python) 5 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • NVIDIA GPU（训练 7B 建议 24GB+）
  • Manim 渲染环境

安装与启动步骤

  1. 1装依赖

    仓库既是数据集生成器也是训练框架，可编辑安装最方便。

    git clone https://github.com/marcelo-earth/generative-manim.git && cd generative-manim
pip install -e .

  2. 2导出评测集

    把 core_v1 题集导出成 jsonl，训练与评测都基于它。

    python -m benchmarks.run export --suite core_v1 \
    --output ./outputs/benchmarks/core_v1_prompts.jsonl

  3. 3跑 GRPO 训练

    参数依次为模型名、输出目录、任务文件、算法、组大小、温度、采样位点。

    bash ./scripts/run_benchmark.sh qwen2.5-coder-7b ./outputs/grpo/qwen2.5-coder-7b \
    benchmarks/tasks/core_v1.jsonl grpo 5 0.8 1,5

  4. 4对比结果

    按套件汇总各次实验的通过率与渲染成功率。

    python -m benchmarks.compare --results-dir ./outputs/benchmarks --suite core_v1

  5. 5矩阵式跑多模型

    先 --dry-run 看会跑哪些组合，确认无误再真跑。

    python -m benchmarks.matrix --manifest benchmarks/manifests/open_source_core_v1.json --dry-run

如何确认成功

评测集导出成功；训练有 loss 输出；compare 能生成对照表。

常见问题

Q：只想评测不想训练？

A：跳过 run_benchmark.sh，直接用 benchmarks.run 对已有模型跑推理与打分。

注意事项

  • 渲染 Manim 需要系统装好 LaTeX 与 ffmpeg，缺了会在评测阶段整批失败。

核心亮点

  • 把 GPT 代码生成与 Manim 渲染打通，文本到成片一条龙
  • 提供 Streamlit 网页界面，不用命令行也能操作
  • 内置示例提示词和生成代码展示，方便学习和二次修改

不足之处

  • 依赖 OpenAI API，需要自备密钥且产生调用费用
  • 生成代码的准确率受模型影响，复杂动画仍需人工调试

适用场景

  • 数学老师快速制作函数图像讲解动画
  • 科普博主把抽象概念转成可视化短视频
  • 学生用自然语言生成作业演示动画

替代项目

Manim、Motion Canvas

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