showlab/Code2Video
[ICML 2026] Video generation via code
解決する課題
Code2Videoは、高品質で一貫性があり、再現可能な教育用動画を作成する難しさに対処します。従来のテキストから動画を直接生成するモデルとは異なり、このフレームワークは実行可能なコードを動画生成の媒体として使用することで、明確さと正確性を確保します。
動作方法
このシステムは、Manimライブラリを活用して動画を生成するエージェント中心のコード指向パラダイムを採用しています。モジュール化された3エージェント構造を採用しています：
- プランナー：知識ポイントを詳細なストーリーボードに展開します。
- コーダー：ストーリーボードを実装するデバッグ可能なManimコードを合成します。
- クリティック：アンカーと視覚フィードバックを使用してレイアウトと美しさを最適化します。
視覚品質を向上させるために、IconFinder APIを介して外部アイコンを統合できます。プロセスは、知識の転送、美しさ、効率性をテストするMMMCベンチマークで評価されます。
対象ユーザー
このツールは、3Blue1Brownが生み出すような数学的・技術的に正確な教育用アニメーションの自動生成を希望する教育者、コンテンツクリエイター、研究者向けに設計されています。
特徴
- コード駆動型生成：ピクセルベースの生成ではなく、実行可能なManimコードを使用することで、より高い一貫性と再現性を実現します。
- 3エージェントアーキテクチャ：計画、コーディング、評価を分離することで、構造的で洗練された出力を保証します。
- MMMCベンチマーク：117の学習トピックを含む専門的なベンチマークを備え、教育用動画生成を評価します。
- 多次元評価：知識の転送（TeachQuiz）、美しさ、計算効率に基づいて動画を評価します。
関連
- プロジェクト
- プロジェクト
marcelo-earth/generative-manimGenerative Manim は、LLM（GPT‑4o、Claude、Geminiなど）を使用して、プレーンな英語のプロンプトを実行可能なManimアニメーションコードとレンダリング済み動画に変換するオープンソースツールです。Webデモ、REST API、ローカルレンダリング対応のデスクトップアプリ（Animo）を提供し、オープンウェイトモデルの微調整用のトレーニングパイプラインとベンチマークスイートも備えています。
- プロジェクト
Wing900/ManimCatManimCatは、自然言語の数学プロンプトをアニメーション（Manim）または静的（matplotlib）ビジュアルに変換するAI支援型ウェブワークスペースです。クイック生成の「Workflow」モードと、反復的な作成のための長寿命の「Agent/Studio」モードを提供し、React、Express、Redis、オプションのSupabaseストレージで構築されており、ローカルまたはDocker/Hugging Face Spacesで実行できます。
- プロジェクト
leigest519/OpenGameOpenGameは、自然言語プロンプト1つで完全なWebゲームを生成するオープンソースでNodeベースのフレームワークです。専用のコードLLM（GameCoder‑27B）を活用し、再利用可能な*Game Skill*（テンプレート選択＋自動デバッグ）、ヘッドレス生成用CLI（`opengame`）、プレイ可能성을測定する評価ツール（OpenGame‑Bench）を提供します。システムはPhaserなどのエンジンでプロジェクトを構築し、サンドボックスで実行し、統合エラーを修正して、プレイ可能なHTML/JSゲームを出力します。
- プロジェクト
vibe-motion/skillsAIエージェントがモーショングラフィックス、3Dビジュアル、ブランド動画の作成を自動化できるモジュール式のアニメーションおよびレンダリングスキルのコレクションです。