Code2Video、具体的な機能はその名の通り、コードを使ってアニメーション動画をレンダリングすることです。
知識点やデータを投げ込めば、「コード級」の動画が出来上がります。
今のテキスト生動画は驚くほど華やかで、鮮やかな色彩、滑らかな人物動作…。
しかしテキスト生動画にも今解決できない場面があり、例えば精密なデータを描画させるのは難しく、生成後は修正できず、調整したければ最初からやり直し。文字が多すぎたり複雑だと、効果もあまり良くありません。
下のものはVeoで生成したもので、データ関連だと少しおかしくなります。
Code2Videoはデータ精度を求める場面に特化しており、通常のテキスト生動画の代替にはなりません。
実は教育動画に限らず、多くの科普ブロガー（例：小林說、見たことありますか？）がデータの変化をクールなアニメーションで表示しています。以前はフレームごとのレンダリングが必要で、敷居が非常に高く、多くのスキルが必要でしたが、今はこのツールで簡単に実現できます。
彼女によると、1本の動画を作るのに約半月かかり、AIを使えば効率が爆増します。
この手の動画を高品質に作れば本当に強力で、私もそんなアカウントを始めたい衝動に駆られています。
科普・教育系の動画はすべてCode2Videoに最適です。
プロジェクト概要
Code2Videoはシンガポール国立大学のオープンソースプロジェクトで、コード駆動のアニメーションにより高品質な教育動画を自動生成します。生成される動画は制御性が高く、再現可能で、編集しやすいです。
DEMO
DEMOを見てから科普系のショート動画を見てみてください。Code2Videoの有用性がよくわかります。
機能の特徴
1、コード駆動、より制御可能。
Manim Pythonコードを自動で記述し、グラフィックス、レイアウト、アニメーションのリズムを制御するため、動画の構造が明確で、画面がより精密になります。
2、三代理協力メカニズムにより、自動化された閉ループを実現。
• Planner：知識点を理解し、動画内容を計画。知識点を入力すると、Plannerが教学フローを自動設計します。例えば何を先に、何を後に、各ステップでどのグラフィックスやアニメーションを表示するか。
• Coder：Plannerの指示に基づき、AIで実行可能なManimアニメーションコードを自動生成。つまり動画の本当のスクリプトです。
• Critic：アニメーションをレンダリングした後、画面の明瞭さ、レイアウトの妥当性、アニメーションの滑らかさを評価し、問題をCoderにフィードバック。
3、エラー修正とコード自己調整メカニズム
Coderモジュールは完全な自動デバッグ機能を持ち、生成されたManimコードにエラーが発生した場合、問題を特定して修復を試みます。動画レンダリング後には、Criticの視覚フィードバックに基づきレイアウト、アニメーションのリズム、要素位置を自動調整し、多輪イテレーションで最終効果を最適化します。
つまりシステムが自動でコード修正 → 再レンダリング → 再チェック、
継続的にループし、動画効果に満足するまで。
プロジェクトリンク