Repolode
marcelo-earth

marcelo-earth/generative-manim

Generative Manim превращает текстовые запросы в код анимации Manim с помощью LLM, например GPT-4o или Claude, а затем рендерит его в видео.

Звёзды
939
Форки
135
Открытые issues
0
Последний коммит
2 месяца назад

Что это?

Generative Manim — набор инструментов для создания видео с помощью Manim, движка анимации на Python, который используют для математического и образовательного контента. Пользователь описывает анимацию обычным языком, большая языковая модель пишет соответствующий код Manim, а проект рендерит его в видео. Цель проекта — дать людям без опыта программирования и видеомонтажа возможность создавать анимации по текстовому описанию.

Проект поддерживает широкий выбор моделей: GPT от OpenAI, Claude от Anthropic, Google Gemini, Moonshot Kimi, модели с открытыми весами, доступные через Featherless, а также любые модели, к которым можно обратиться через LiteLLM. В комплект входят веб-приложение, API на FastAPI и устаревший интерфейс Streamlit. В репозитории также есть конвейер обучения для дообучения open-source моделей кода на Manim с помощью SFT, DPO и GRPO; рендерер используется как сигнал вознаграждения «успех/неудача». Кроме того, проект содержит исполняемый бенчмарк для оценки генерации кода Manim.

Проект также лежит в основе Animo — настольного приложения с тем же процессом работы и локальным рендерингом.

Ключевые возможности

  • 01Генерирует код Manim по запросам на естественном языке и рендерит его в видео.
  • 02Поддерживает модели OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Kimi и Featherless, а также модели, доступные через LiteLLM.
  • 03Предоставляет веб-демо, API и устаревший интерфейс Streamlit.
  • 04Включает исполняемый бенчмарк с оценкой на основе рендеринга и метриками pass@k.
  • 05Содержит конвейер обучения для дообучения open-source моделей на коде Manim.

Сценарии использования

  • Создание поясняющих анимаций для уроков математики или естественных наук без изучения Manim.
  • Быстрое прототипирование сцен Manim по текстовым описаниям.
  • Сравнение качества разных LLM при генерации кода Manim.
  • Исследование дообучения моделей кода с использованием рендерера в качестве средства проверки.

Что важно знать

  • Большинство моделей обращаются к размещённым LLM API, таким как OpenAI, Anthropic или Featherless, для которых необходим ключ API и обычно платная учётная запись.
  • Некоторые модели с открытым исходным кодом, указанные в README, всё ещё помечены как находящиеся в разработке (🚧) и пока недоступны для использования.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое generative-manim?
Generative Manim превращает текстовые запросы в код анимации Manim с помощью LLM, например GPT-4o или Claude, а затем рендерит его в видео. Generative Manim — набор инструментов для создания видео с помощью Manim, движка анимации на Python, который используют для математического и образовательного контента. Пользователь описывает анимацию обычным языком, большая языковая модель пишет соответствующий код Manim, а проект рендерит его в видео. Цель проекта — дать людям без опыта программирования и видеомонтажа возможность создавать анимации по текстовому описанию.
generative-manim можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
generative-manim распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
generative-manim всё ещё поддерживается?
Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в generative-manim — 17 сент. 2026 г..
Для чего можно использовать generative-manim?
Создание поясняющих анимаций для уроков математики или естественных наук без изучения Manim. Быстрое прототипирование сцен Manim по текстовым описаниям. Сравнение качества разных LLM при генерации кода Manim. Исследование дообучения моделей кода с использованием рендерера в качестве средства проверки.
Где скачать generative-manim?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/marcelo-earth/generative-manim

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Конвейер обработки данных на Python, который использует LLM для извлечения структурированных графов знаний из неструктурированного текста и ответов на вопросы с помощью RAG.

36,6 тыс.+85 за неделю3,9 тыс.PythonMITАктивно поддерживаетсяОбновлён 6 дней назад