Code2Video

Code2Video – 國立大學推出的AI教學視頻生成框架

Code2Video：AI賦能，代碼驅動的教育視頻革新者

您是否曾被枯燥的教科書和陳舊的教學視頻所困擾？是否渴望一種更生動、更直觀的方式來理解復雜的概念？現在，來自新加坡國立大學Show Lab團隊的Code2Video項目，正以前所未有的方式重塑著教育視頻的生成格局。這個創新的AI教學視頻生成框架，能夠將簡單的Python代碼轉化為高質量的教學視頻，讓知識的傳遞變得輕松而高效。

Code2Video的核心魅力在于其獨特的“三智能體協作”模式。想象一下，一個由智能體組成的團隊，各司其職，協同作戰：首先，規劃器（Planner）如同故事的導演，將零散的知識點編織成結構清晰、邏輯嚴謹的故事板；接著，編碼器（Coder）扮演著技藝精湛的程序員，將故事板轉化為可執行的Manim代碼，這是視頻生成的基石；最后，評審器（Critic）則化身為嚴謹的藝術指導，負責優化視覺布局，確保畫面穩定、美觀且信息傳達清晰。這種精妙的分工合作，使得Code2Video在知識傳遞效率上取得了顯著突破，在MMMC基準測試中提升高達40%，尤其在數學、編程等對視覺精確度要求極高的學科領域，其優勢更加凸顯。

Code2Video的強大功能，讓視頻制作觸手可及

代碼即視頻： 以Manim代碼為核心，實現視頻時間軸和空間布局的精確控制，確保內容的可復現性和清晰度。
智能協作生成： 規劃器、編碼器和評審器組成的模塊化智能體系統，實現從概念到視頻的無縫轉化。
多維度品質評估： 采用TeachQuiz和AES等先進指標，從效率、美觀度到知識傳遞效果進行全方位考量。
靈活的腳本創作： 支持單概念及批量生成，API選擇、輸出目錄等參數均可靈活配置。
豐富的視覺素材庫： 集成IconFinder/Icons8等API，輕松獲取圖標等素材，為視頻增添視覺魅力。

Code2Video的技術內核：智慧與代碼的完美融合

代碼驅動的生成范式： 區別于傳統的像素級操作，Code2Video通過生成可執行的動畫腳本，實現對視頻內容和布局的精細化控制，確保了視頻的結構清晰和高度可復現性。
智能體協同工作流程：
- 規劃器： 深入理解輸入內容，提煉核心知識點，生成詳細的分鏡腳本，為視頻內容打下堅實基礎。
- 編碼器： 借助強大的LLM（如GPT-4），將故事板轉化為符合Manim語法的動畫代碼，并支持動態調試與迭代優化。
- 評審器： 對生成的代碼進行細致的審查，糾正布局沖突、時序不當等潛在問題，通過反饋循環不斷完善視頻質量。
Manim引擎的強大渲染能力： 生成的代碼交由Manim引擎處理，利用其強大的矢量圖形能力，實現高精度數學公式、動態圖表以及流暢的動畫過渡效果。
多元化外部資源整合： 巧妙地集成圖標庫等外部API，為視頻注入豐富的視覺元素，提升整體觀賞性。
科學的評估與優化體系： 通過TeachQuiz和AES等指標，從多角度對視頻生成質量進行評估，并依據評估結果不斷優化代碼生成策略，追求極致的知識傳遞效果。