Fogsight (雾象) English | 中文

雾象是一款由大型语言模型（LLM）驱动的动画引擎 agent 。用户输入抽象概念或词语，雾象会将其转化为高水平的生动动画。

将雾象部署在本地后，您只需输入词语，点击生成，便可得到动画。

您也可以直接访问网站 fogsight.ai 直接使用，免部署在线生成动画

我们设计了易用的语言用户界面（Language User Interface），用户也可以进一步轻松编辑或改进生成动画，做到言出法随。

雾象，意为 “在模糊智能中的具象”。雾象是 WaytoAGI 开源计划项目成员。 WaytoAGI， 让更多人因 AI 而强大

动画示例

以下为 Fogsight AI 生成的动画示例，点击以跳转并查看

The Law of Increasing Entropy (Physics) 熵增定律 (物理学) 输入: 熵增定律	Euler's Polyhedron Formula (Mathematics) 欧拉多面体定理 (数学) 输入: 欧拉定理
Bubble Sort (Computer Science) 冒泡排序 (计算机科学) 输入: 冒泡排序	Affordance (Design) 可供性 (设计学) 输入: affordance in design

核心功能

• 概念即影像: 输入一个主题，Fogsight 将为您生成一部叙事完整的高水平动画，包含双语旁白与电影级的视觉质感。
• 智能编排: Fogsight 的核心是其强大的LLM驱动的编排能力。从旁白、视觉元素到动态效果，AI 将自动完成整个创作流程，一气呵成。
• 语言用户界面 (LUI): 通过与 AI 的多轮对话，您可以对动画进行精准调优和迭代，直至达到您心中最理想的艺术效果。

快速上手

环境要求

• Python 3.10+
• 一个现代网络浏览器 (如 Chrome, Firefox, Edge)
• 大语言模型的 API 密钥。我们仅推荐您使用 Google Gemini 2.5。

安装与运行

1. 克隆代码仓库:

   git clone https://github.com/fogsightai/fogsight.git
   cd fogsight
   

2. 安装依赖:

   pip install -r requirements.txt
   

3. 配置API密钥:

   cp demo-credentials.json credentials.json
   # 复制 demo-credentials.json 文件并重命名为 credentials.json
   # 编辑 credentials.json 文件，填入您的 API_KEY 和 BASE_URL。
   # **请注意**，我们使用的是与 OpenAI 兼容的 SDK，但您仍应使用Gemini 2.5 pro
   

4. 一键启动:

   python start_fogsight.py
   # 运行 start_fogsight.py 脚本
   # 它将自动启动后端服务并在浏览器中自动打开 http://127.0.0.1:8000
   

5. 开始创作！ 在页面中输入一个主题（例如"冒泡排序"），然后等待结果生成。

Docker 方式运行

如果您更喜欢使用 Docker，可以按照以下步骤：

1. 确保 Docker 已安装: 请确保您的系统已安装 Docker 和 docker-compose。

2. 克隆代码仓库:

   git clone https://github.com/fogsightai/fogsight.git
   cd fogsight
   

3. 配置API密钥:

   cp demo-credentials.json credentials.json
   # 编辑 credentials.json 文件，填入您的 API_KEY、BASE_URL 和 MODEL
   
   # 使用 OpenRouter 的配置示例：
   # {
   #   "API_KEY": "sk-or-v1-您的OpenRouter密钥",
   #   "BASE_URL": "https://openrouter.ai/api/v1",
   #   "MODEL": "anthropic/claude-sonnet-4"
   # }
   
   # 使用 Gemini 的配置示例：
   # {
   #   "API_KEY": "您的Gemini密钥",
   #   "BASE_URL": "",
   #   "MODEL": "gemini-2.5-pro"
   # }
   

4. 使用 Docker Compose 启动:

   # 使用默认端口 8000
   docker-compose up -d
   
   # 或者指定自定义端口（例如 3000）
   HOST_PORT=3000 docker-compose up -d
   

   如果 Docker 镜像无法拉取，可以尝试使用代理，或者使用镜像的国内源。

5. 访问应用: 打开浏览器访问 http://localhost:8000（或您指定的端口）

6. 停止服务:

   docker-compose down
   

联系我们/加入群聊

请访问此链接联系我们或加入交流群。

Contributors

高校

• @taited - 香港中文大学（深圳） 博士生
• @yjydya - 南洋理工大学 博士生
• @zhichzhang - 南加州大学 硕士生

WaytoAGI 社区

• @richkatchen 陈财猫 - WaytoAGI 社区成员
• @shuyan-5200 - WaytoAGI 社区成员
• @kk - WaytoAGI 社区成员

Index Future Lab

• 何淋 (@Lin he)

AI 探索家

• 黄小刀 (@Xiaodao Huang)

独立开发者与 AI 艺术家

• @Lixin Cai 蔡李鑫
• 王如玥 (@Ruyue Wang)
• @Jack-the-Builder
• @xiayurain95

开源许可

本项目基于 CC BY-NC-ND 4.0 协议发布， 禁止商业用途及修改衍生。若您计划在商业环境中使用，请与我们联系。

Fogsight (雾象) 快速上手指南

Fogsight 是一款由大语言模型（LLM）驱动的动画引擎。用户只需输入抽象概念或词语，即可生成包含双语旁白与电影级视觉质感的高水平动画。支持通过自然语言对话对动画进行迭代优化。

环境准备

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Windows, macOS 或 Linux
• Python 版本：3.10 或更高版本
• 浏览器：现代浏览器（推荐 Chrome, Firefox, Edge）
• API 密钥：
  • 推荐使用 Google Gemini 2.5 Pro。
  • 也支持兼容 OpenAI SDK 格式的接口（如 OpenRouter）。
• 可选工具：若使用 Docker 部署，需安装 Docker 和 docker-compose。

安装步骤

您可以选择直接运行 Python 脚本或使用 Docker 容器化部署。

方式一：本地 Python 运行

1. 克隆代码仓库

   git clone https://github.com/fogsightai/fogsight.git
   cd fogsight
   

2. 安装依赖

   pip install -r requirements.txt
   

   提示：国内用户若下载缓慢，可指定国内镜像源： pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3. 配置 API 密钥 复制示例配置文件并重命名，然后填入您的密钥信息。

   cp demo-credentials.json credentials.json
   

   编辑 credentials.json 文件：

   • Gemini 配置示例：

     {
       "API_KEY": "您的 Gemini 密钥",
       "BASE_URL": "",
       "MODEL": "gemini-2.5-pro"
     }
     

   • OpenRouter 配置示例：

     {
       "API_KEY": "sk-or-v1-您的 OpenRouter 密钥",
       "BASE_URL": "https://openrouter.ai/api/v1",
       "MODEL": "anthropic/claude-sonnet-4"
     }
     

4. 启动服务

   python start_fogsight.py
   

   脚本运行后，将自动启动后端服务并在默认浏览器打开 http://127.0.0.1:8000。

方式二：Docker 运行

1. 克隆代码仓库

   git clone https://github.com/fogsightai/fogsight.git
   cd fogsight
   

2. 配置 API 密钥 同上，编辑 credentials.json 填入正确的 API_KEY, BASE_URL 和 MODEL。

3. 启动容器 使用默认端口 (8000) 启动：

   docker-compose up -d
   

   或指定自定义端口（例如 3000）：

   HOST_PORT=3000 docker-compose up -d
   

   提示：若拉取镜像失败，请配置 Docker 国内镜像加速地址。

4. 访问应用 打开浏览器访问 http://localhost:8000（或您指定的端口）。

基本使用

1. 进入界面：在浏览器中打开 Fogsight 主页。
2. 输入主题：在输入框中输入您想要可视化的概念。
   • 示例输入：熵增定律、冒泡排序、欧拉定理 或 affordance in design。
3. 生成动画：点击“生成”按钮，等待 AI 自动编排旁白、视觉元素及动态效果。
4. 迭代优化：生成完成后，您可以通过对话框继续输入指令（如“让颜色更鲜艳”、“加快节奏”），实现“言出法随”的精准调整。