Code2Video，具體的功能其實就是字面意思，用程式碼來渲染成動畫影片。
把一些知識點、資料丟給它，「程式碼級」的影片就來了。
現在的文生影片做得非常驚豔，華麗的色彩、流暢的人物動作…。
但是文生影片也有目前解決不了的場景，例如你要讓它繪製精準的資料就很難實現，而且生成以後也不能再修改了，想調整只能再來一次。再就是如果字太多、太複雜，目前效果也不是很好。
下面的這個就是用 Veo 生成的，跟資料沾邊就有点奇怪了。
Code2Video 其實只是為了適配對資料要求精準的這些場景，它並不能替代常見的文生影片。
其實不只是教學影片，很多科普博主（例如小林說，不知道你們有沒有看過）做了很多炫酷的動畫來展示資料的變化，之前都要一點一點渲染，門檻非常非常高，要會很多技能，現在直接用這個工具就能實現了。
聽她講，做一條影片大概需要半個月，用了 AI 肯定會效率倍增。
這類影片如果做得品質高一些，真的很猛的，我也有點蠢蠢欲動想搞個這樣的帳號了。
科普、教育類的影片都很需要 Code2Video。
專案簡介
Code2Video 是新加坡國立大學做的開源專案，透過程式碼驅動動畫的方式自動生成高品質教學影片，生成的影片可控性強、可重現、易編輯。
DEMO
看完 DEMO，再去看看那些科普類的短影片，你就知道 Code2Video 到底有多有用了。
功能特色
1、程式碼驅動，更可控。
自動編寫 Manim Python 程式碼來控制圖形、版面、動畫節奏，因此影片結構更清晰、畫面更精準。
2、三代理協作機制，實現自動化閉環。
• Planner：理解知識點、規劃影片內容。輸入一個知識點後，Planner 會自動設計教學流程，例如先講什麼、後講什麼，每一步要展示哪些圖形或動畫
• Coder：Coder 會根據 Planner 的說明，用 AI 自動生成可執行的 Manim 動畫程式碼，也就是影片真正的腳本。
• Critic：動畫渲染出來後，Critic 會評估畫面是否清晰、版面是否合理、動畫是否順暢，並把問題反饋給 Coder。
3、錯誤修復和程式碼自調機制
Coder 模組有完整的自動除錯能力，當生成的 Manim 程式碼出現錯誤時，它能夠主動定位問題並嘗試修復，在影片渲染完成後，Coder 還會根據 Critic 給出的視覺反饋自動調整版面、動畫節奏和元素位置，透過多輪迭代優化最終效果。
也就是系統會自動修程式碼 → 重新渲染 → 再檢查，
不斷循環，直到影片效果滿意。
專案連結