[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-fogsightai--fogsight":3,"tool-fogsightai--fogsight":64},[4,17,27,35,48,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,43,44,45,15,46,26,13,47],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":49,"name":50,"github_repo":51,"description_zh":52,"stars":53,"difficulty_score":10,"last_commit_at":54,"category_tags":55,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,46],{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},519,"PaddleOCR","PaddlePaddle\u002FPaddleOCR","PaddleOCR 是一款基于百度飞桨框架开发的高性能开源光学字符识别工具包。它的核心能力是将图片、PDF 等文档中的文字提取出来，转换成计算机可读取的结构化数据，让机器真正“看懂”图文内容。\n\n面对海量纸质或电子文档，PaddleOCR 解决了人工录入效率低、数字化成本高的问题。尤其在人工智能领域，它扮演着连接图像与大型语言模型（LLM）的桥梁角色，能将视觉信息直接转化为文本输入，助力智能问答、文档分析等应用场景落地。\n\nPaddleOCR 适合开发者、算法研究人员以及有文档自动化需求的普通用户。其技术优势十分明显：不仅支持全球 100 多种语言的识别，还能在 Windows、Linux、macOS 等多个系统上运行，并灵活适配 CPU、GPU、NPU 等各类硬件。作为一个轻量级且社区活跃的开源项目，PaddleOCR 既能满足快速集成的需求，也能支撑前沿的视觉语言研究，是处理文字识别任务的理想选择。",74913,"2026-04-05T10:44:17",[26,14,13,46],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":75,"owner_avatar_url":76,"owner_bio":77,"owner_company":78,"owner_location":78,"owner_email":78,"owner_twitter":78,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":101,"forks":102,"last_commit_at":103,"license":104,"difficulty_score":23,"env_os":105,"env_gpu":105,"env_ram":105,"env_deps":106,"category_tags":111,"github_topics":78,"view_count":23,"oss_zip_url":78,"oss_zip_packed_at":78,"status":16,"created_at":112,"updated_at":113,"faqs":114,"releases":143},2846,"fogsightai\u002Ffogsight","fogsight","Fogsight is an AI agent and animation engine powered by Large Language Models.","雾象（Fogsight）是一款由大型语言模型驱动的智能动画引擎，旨在将抽象的概念或词语瞬间转化为生动、叙事完整的高水平动画。它主要解决了传统动画制作门槛高、周期长，以及复杂知识难以直观可视化的痛点。无论是物理学中的“熵增定律”、数学里的“欧拉公式”，还是计算机科学算法，用户只需输入关键词，雾象即可自动编排旁白、视觉元素与动态效果，生成具备电影级质感的双语解说视频。\n\n这款工具特别适合教育工作者、内容创作者、设计师以及希望快速验证创意的开发者使用。普通用户也能通过其在线平台零门槛体验，而技术人员则可在本地部署进行深度定制。雾象的核心亮点在于其独特的“语言用户界面（LUI）”：用户不仅能“言出法随”地生成内容，还能通过多轮对话像指导真人团队一样，对动画细节进行精准调优和迭代。作为 WaytoAGI 开源计划的一员，雾象让“在模糊智能中实现具象表达”成为可能，极大地降低了高质量科普与创意视频的生產成本。","# Fogsight (雾象) [**English**](.\u002Freadme_en.md) | [**中文**](.\u002Freadme.md)\n\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffogsightai_fogsight_readme_59e27294e43f.png\"\n       alt=\"Fogsight Logo\"\n       width=\"300\">\n\u003C\u002Fp>\n\n\n\n**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。**\n\n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。\n\n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\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg  width=\"550\" alt=\"UI\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffogsightai_fogsight_readme_1a743cc99da6.png\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n\n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**。\n\n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*\n\n\n## 动画示例\n\n以下为 Fogsight AI 生成的动画示例，点击以跳转并查看\n\n\n\u003Ctable>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002FBV1PXgKzBEyN\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffogsightai_fogsight_readme_fd93180d3b29.png\" width=\"350\">\u003Cbr>\n        \u003Cstrong>The Law of Increasing Entropy (Physics)\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n        \u003Cstrong>熵增定律 (物理学)\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n        \u003Cem>输入: 熵增定律\u003C\u002Fem>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002FBV1yXgKzqE42\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffogsightai_fogsight_readme_20b3d1fe0291.png\" width=\"350\">\u003Cbr>\n        \u003Cstrong>Euler's Polyhedron Formula (Mathematics)\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n        \u003Cstrong>欧拉多面体定理 (数学)\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n        \u003Cem>输入: 欧拉定理\u003C\u002Fem>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002FBV1sQgKzMEox\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffogsightai_fogsight_readme_eb5640d94e37.png\" width=\"350\">\u003Cbr>\n        \u003Cstrong>Bubble Sort (Computer Science)\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n        \u003Cstrong>冒泡排序 (计算机科学)\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n        \u003Cem>输入: 冒泡排序\u003C\u002Fem>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002FBV1yQgKzMEo6\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffogsightai_fogsight_readme_597465ed30ce.png\" width=\"350\">\u003Cbr>\n        \u003Cstrong>Affordance (Design)\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n        \u003Cstrong>可供性 (设计学)\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n        \u003Cem>输入: affordance in design\u003C\u002Fem>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n## 核心功能\n\n* **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。  \n* **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。  \n* **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。  \n\n## 快速上手\n\n### 环境要求\n\n* Python 3.10+  \n* 一个现代网络浏览器 (如 Chrome, Firefox, Edge)  \n* 大语言模型的 API 密钥。我们仅推荐您使用 Google Gemini 2.5。  \n\n### 安装与运行\n\n1. **克隆代码仓库:**\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffogsightai\u002Ffogsight.git\n   cd fogsight\n   ```\n\n2. **安装依赖:**\n\n   ```bash\n   pip install -r requirements.txt\n   ```\n\n3. **配置API密钥:**\n\n   ```bash\n   cp demo-credentials.json credentials.json\n   # 复制 demo-credentials.json 文件并重命名为 credentials.json\n   # 编辑 credentials.json 文件，填入您的 API_KEY 和 BASE_URL。\n   # **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\n   ```\n\n4. **一键启动:**\n\n   ```bash\n   python start_fogsight.py\n   # 运行 start_fogsight.py 脚本\n   # 它将自动启动后端服务并在浏览器中自动打开 http:\u002F\u002F127.0.0.1:8000\n   ```\n\n5. **开始创作！**\n   在页面中输入一个主题（例如\"冒泡排序\"），然后等待结果生成。\n\n### Docker 方式运行\n\n如果您更喜欢使用 Docker，可以按照以下步骤：\n\n1. **确保 Docker 已安装:**\n   请确保您的系统已安装 Docker 和 docker-compose。\n\n2. **克隆代码仓库:**\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffogsightai\u002Ffogsight.git\n   cd fogsight\n   ```\n\n3. **配置API密钥:**\n   ```bash\n   cp demo-credentials.json credentials.json\n   # 编辑 credentials.json 文件，填入您的 API_KEY、BASE_URL 和 MODEL\n   \n   # 使用 OpenRouter 的配置示例：\n   # {\n   #   \"API_KEY\": \"sk-or-v1-您的OpenRouter密钥\",\n   #   \"BASE_URL\": \"https:\u002F\u002Fopenrouter.ai\u002Fapi\u002Fv1\",\n   #   \"MODEL\": \"anthropic\u002Fclaude-sonnet-4\"\n   # }\n   \n   # 使用 Gemini 的配置示例：\n   # {\n   #   \"API_KEY\": \"您的Gemini密钥\",\n   #   \"BASE_URL\": \"\",\n   #   \"MODEL\": \"gemini-2.5-pro\"\n   # }\n   ```\n\n4. **使用 Docker Compose 启动:**\n   ```bash\n   # 使用默认端口 8000\n   docker-compose up -d\n   \n   # 或者指定自定义端口（例如 3000）\n   HOST_PORT=3000 docker-compose up -d\n   ```\n   \n   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。\n\n5. **访问应用:**\n   打开浏览器访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:8000`（或您指定的端口）\n\n6. **停止服务:**\n   ```bash\n   docker-compose down\n   ```\n\n\n## 联系我们\u002F加入群聊\n\n请访问[此链接](https:\u002F\u002Ffogsightai.feishu.cn\u002Fwiki\u002FWvODwyUr1iSAe0kEyKfcpqvynGc?from=from_copylink)联系我们或加入交流群。\n\n## Contributors\n\n### 高校\n\n* [@taited](https:\u002F\u002Ftaited.github.io\u002F) - 香港中文大学（深圳） 博士生\n* [@yjydya](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fydyjya) - 南洋理工大学 博士生\n* [@zhichzhang](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzhichzhang) - 南加州大学 硕士生\n\n### WaytoAGI 社区\n\n* [@richkatchen 陈财猫](https:\u002F\u002Fokjk.co\u002FenodyA) - WaytoAGI 社区成员\n* [@shuyan-5200](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fshuyan-5200) - WaytoAGI 社区成员\n* [@kk](https:\u002F\u002Fokjk.co\u002FzC8myE) - WaytoAGI 社区成员\n\n### Index Future Lab\n\n* [何淋 (@Lin he)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzerohe2001)\n\n### AI 探索家\n\n* [黄小刀 (@Xiaodao Huang)](https:\u002F\u002Fokjk.co\u002FCkFav6)\n\n### 独立开发者与 AI 艺术家\n\n* [@Lixin Cai 蔡李鑫](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLixin-Cai)\n* [王如玥 (@Ruyue Wang)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMoonywang)\n* [@Jack-the-Builder](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJack-the-Builder)\n* [@xiayurain95](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxiayurain95)\n\n\n## 开源许可\n\n本项目基于 [CC BY-NC-ND 4.0](https:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Flicenses\u002Fby-nc-nd\u002F4.0\u002Fdeed.zh-Hans) 协议发布，\n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。\n\n","# Fogsight (雾象) [**English**](.\u002Freadme_en.md) | [**中文**](.\u002Freadme.md)\n\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffogsightai_fogsight_readme_59e27294e43f.png\"\n       alt=\"Fogsight Logo\"\n       width=\"300\">\n\u003C\u002Fp>\n\n\n\n**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。**\n\n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。\n\n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\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg  width=\"550\" alt=\"UI\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffogsightai_fogsight_readme_1a743cc99da6.png\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n\n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**。\n\n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*\n\n\n## 动画示例\n\n以下为 Fogsight AI 生成的动画示例，点击以跳转并查看\n\n\n\u003Ctable>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002FBV1PXgKzBEyN\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffogsightai_fogsight_readme_fd93180d3b29.png\" width=\"350\">\u003Cbr>\n        \u003Cstrong>The Law of Increasing Entropy (Physics)\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n        \u003Cstrong>熵增定律 (物理学)\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n        \u003Cem>输入: 熵增定律\u003C\u002Fem>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002FBV1yXgKzqE42\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffogsightai_fogsight_readme_20b3d1fe0291.png\" width=\"350\">\u003Cbr>\n        \u003Cstrong>Euler's Polyhedron Formula (Mathematics)\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n        \u003Cstrong>欧拉多面体定理 (数学)\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n        \u003Cem>输入: 欧拉定理\u003C\u002Fem>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002FBV1sQgKzMEox\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffogsightai_fogsight_readme_eb5640d94e37.png\" width=\"350\">\u003Cbr>\n        \u003Cstrong>Bubble Sort (Computer Science)\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n        \u003Cstrong>冒泡排序 (计算机科学)\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n        \u003Cem>输入: 冒泡排序\u003C\u002Fem>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002FBV1yQgKzMEo6\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffogsightai_fogsight_readme_597465ed30ce.png\" width=\"350\">\u003Cbr>\n        \u003Cstrong>Affordance (Design)\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n        \u003Cstrong>可供性 (设计学)\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n        \u003Cem>输入: affordance in design\u003C\u002Fem>\n      \u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n## 核心功能\n\n* **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。  \n* **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。  \n* **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。  \n\n## 快速上手\n\n### 环境要求\n\n* Python 3.10+  \n* 一个现代网络浏览器 (如 Chrome, Firefox, Edge)  \n* 大语言模型的 API 密钥。我们仅推荐您使用 Google Gemini 2.5。  \n\n### 安装与运行\n\n1. **克隆代码仓库:**\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffogsightai\u002Ffogsight.git\n   cd fogsight\n   ```\n\n2. **安装依赖:**\n\n   ```bash\n   pip install -r requirements.txt\n   ```\n\n3. **配置API密钥:**\n\n   ```bash\n   cp demo-credentials.json credentials.json\n   # 复制 demo-credentials.json 文件并重命名为 credentials.json\n   # 编辑 credentials.json 文件，填入您的 API_KEY 和 BASE_URL。\n   # **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\n   ```\n\n4. **一键启动:**\n\n   ```bash\n   python start_fogsight.py\n   # 运行 start_fogsight.py 脚本\n   # 它将自动启动后端服务并在浏览器中自动打开 http:\u002F\u002F127.0.0.1:8000\n   ```\n\n5. **开始创作！**\n   在页面中输入一个主题（例如\"冒泡排序\"），然后等待结果生成。\n\n### Docker 方式运行\n\n如果您更喜欢使用 Docker，可以按照以下步骤：\n\n1. **确保 Docker 已安装:**\n   请确保您的系统已安装 Docker 和 docker-compose。\n\n2. **克隆代码仓库:**\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffogsightai\u002Ffogsight.git\n   cd fogsight\n   ```\n\n3. **配置API密钥:**\n   ```bash\n   cp demo-credentials.json credentials.json\n   # 编辑 credentials.json 文件，填入您的 API_KEY、BASE_URL 和 MODEL\n   \n   # 使用 OpenRouter 的配置示例：\n   # {\n   #   \"API_KEY\": \"sk-or-v1-您的OpenRouter密钥\",\n   #   \"BASE_URL\": \"https:\u002F\u002Fopenrouter.ai\u002Fapi\u002Fv1\",\n   #   \"MODEL\": \"anthropic\u002Fclaude-sonnet-4\"\n   # }\n   \n   # 使用 Gemini 的配置示例：\n   # {\n   #   \"API_KEY\": \"您的Gemini密钥\",\n   #   \"BASE_URL\": \"\",\n   #   \"MODEL\": \"gemini-2.5-pro\"\n   # }\n   ```\n\n4. **使用 Docker Compose 启动:**\n   ```bash\n   # 使用默认端口 8000\n   docker-compose up -d\n   \n   # 或者指定自定义端口（例如 3000）\n   HOST_PORT=3000 docker-compose up -d\n   ```\n   \n   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。\n\n5. **访问应用:**\n   打开浏览器访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:8000`（或您指定的端口）\n\n6. **停止服务:**\n   ```bash\n   docker-compose down\n   ```\n\n\n## 联系我们\u002F加入群聊\n\n请访问[此链接](https:\u002F\u002Ffogsightai.feishu.cn\u002Fwiki\u002FWvODwyUr1iSAe0kEyKfcpqvynGc?from=from_copylink)联系我们或加入交流群。\n\n## Contributors\n\n### 高校\n\n* [@taited](https:\u002F\u002Ftaited.github.io\u002F) - 香港中文大学（深圳） 博士生\n* [@yjydya](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fydyjya) - 南洋理工大学 博士生\n* [@zhichzhang](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzhichzhang) - 南加州大学 硕士生\n\n### WaytoAGI 社区\n\n* [@richkatchen 陈财猫](https:\u002F\u002Fokjk.co\u002FenodyA) - WaytoAGI 社区成员\n* [@shuyan-5200](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fshuyan-5200) - WaytoAGI 社区成员\n* [@kk](https:\u002F\u002Fokjk.co\u002FzC8myE) - WaytoAGI 社区成员\n\n### Index Future Lab\n\n* [何淋 (@Lin he)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzerohe2001)\n\n### AI 探索家\n\n* [黄小刀 (@Xiaodao Huang)](https:\u002F\u002Fokjk.co\u002FCkFav6)\n\n### 独立开发者与 AI 艺术家\n\n* [@Lixin Cai 蔡李鑫](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLixin-Cai)\n* [王如玥 (@Ruyue Wang)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMoonywang)\n* [@Jack-the-Builder](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJack-the-Builder)\n* [@xiayurain95](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxiayurain95)\n\n\n## 开源许可\n\n本项目基于 [CC BY-NC-ND 4.0](https:\u002F\u002Fcreativecommons.org\u002Flicenses\u002Fby-nc-nd\u002F4.0\u002Fdeed.zh-Hans) 协议发布，\n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\n\nFogsight 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。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Windows, macOS 或 Linux\n*   **Python 版本**：3.10 或更高版本\n*   **浏览器**：现代浏览器（推荐 Chrome, Firefox, Edge）\n*   **API 密钥**：\n    *   推荐使用 **Google Gemini 2.5 Pro**。\n    *   也支持兼容 OpenAI SDK 格式的接口（如 OpenRouter）。\n*   **可选工具**：若使用 Docker 部署，需安装 Docker 和 docker-compose。\n\n## 安装步骤\n\n您可以选择直接运行 Python 脚本或使用 Docker 容器化部署。\n\n### 方式一：本地 Python 运行\n\n1.  **克隆代码仓库**\n    ```bash\n    git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffogsightai\u002Ffogsight.git\n    cd fogsight\n    ```\n\n2.  **安装依赖**\n    ```bash\n    pip install -r requirements.txt\n    ```\n    > **提示**：国内用户若下载缓慢，可指定国内镜像源：\n    > `pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`\n\n3.  **配置 API 密钥**\n    复制示例配置文件并重命名，然后填入您的密钥信息。\n    ```bash\n    cp demo-credentials.json credentials.json\n    ```\n    编辑 `credentials.json` 文件：\n    *   **Gemini 配置示例**：\n        ```json\n        {\n          \"API_KEY\": \"您的 Gemini 密钥\",\n          \"BASE_URL\": \"\",\n          \"MODEL\": \"gemini-2.5-pro\"\n        }\n        ```\n    *   **OpenRouter 配置示例**：\n        ```json\n        {\n          \"API_KEY\": \"sk-or-v1-您的 OpenRouter 密钥\",\n          \"BASE_URL\": \"https:\u002F\u002Fopenrouter.ai\u002Fapi\u002Fv1\",\n          \"MODEL\": \"anthropic\u002Fclaude-sonnet-4\"\n        }\n        ```\n\n4.  **启动服务**\n    ```bash\n    python start_fogsight.py\n    ```\n    脚本运行后，将自动启动后端服务并在默认浏览器打开 `http:\u002F\u002F127.0.0.1:8000`。\n\n### 方式二：Docker 运行\n\n1.  **克隆代码仓库**\n    ```bash\n    git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffogsightai\u002Ffogsight.git\n    cd fogsight\n    ```\n\n2.  **配置 API 密钥**\n    同上，编辑 `credentials.json` 填入正确的 `API_KEY`, `BASE_URL` 和 `MODEL`。\n\n3.  **启动容器**\n    使用默认端口 (8000) 启动：\n    ```bash\n    docker-compose up -d\n    ```\n    或指定自定义端口（例如 3000）：\n    ```bash\n    HOST_PORT=3000 docker-compose up -d\n    ```\n    > **提示**：若拉取镜像失败，请配置 Docker 国内镜像加速地址。\n\n4.  **访问应用**\n    打开浏览器访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:8000`（或您指定的端口）。\n\n## 基本使用\n\n1.  **进入界面**：在浏览器中打开 Fogsight 主页。\n2.  **输入主题**：在输入框中输入您想要可视化的概念。\n    *   示例输入：`熵增定律`、`冒泡排序`、`欧拉定理` 或 `affordance in design`。\n3.  **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。\n4.  **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。","一位高校计算机讲师正准备录制“数据结构”系列微课，急需将抽象的算法逻辑转化为直观易懂的视觉素材。\n\n### 没有 fogsight 时\n- **制作门槛极高**：讲师需精通 After Effects 或 Blender 等专业软件，或花费高昂费用聘请动画师，否则只能使用枯燥的静态 PPT。\n- **创作周期漫长**：从编写分镜脚本、绘制素材到关键帧动画渲染，制作一个“冒泡排序”演示视频往往需要数天甚至数周。\n- **修改成本巨大**：若发现算法步骤讲解有误或节奏不对，需重新调整时间轴和素材，牵一发而动全身，迭代极其困难。\n- **表现力受限**：非专业出身的教师难以设计出具有电影质感的动态效果，导致学生难以建立对抽象概念的空间想象。\n\n### 使用 fogsight 后\n- **自然语言即生产**：讲师只需输入“冒泡排序”或“熵增定律”，fogsight 即可自动编排剧情、生成旁白并渲染出高水平动画，无需任何编程或设计背景。\n- **分钟级快速交付**：原本数周的工作流被压缩至几分钟，fogsight 利用 LLM 智能编排能力，一键完成从概念到成片的全过程。\n- **言出法随的迭代**：通过语言用户界面（LUI），讲师可直接对话要求“放慢交换过程”或“增加双语解说”，fogsight 能精准理解并实时修正动画细节。\n- **视听质感飞跃**：生成的视频自带电影级视觉效果与流畅叙事，将晦涩的代码逻辑转化为生动的动态影像，显著提升学生的理解效率。\n\nfogsight 让教育者摆脱了技术工具的束缚，真正实现了“所想即所见”，将抽象知识瞬间转化为触手可及的生动影像。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Ffogsightai_fogsight_59e27294.png","fogsightai","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Ffogsightai_acbb8d77.png","",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffogsightai",[81,85,89,93,97],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"JavaScript","#f1e05a",40.6,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"CSS","#663399",23.4,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"HTML","#e34c26",17.6,{"name":94,"color":95,"percentage":96},"Python","#3572A5",17.5,{"name":98,"color":99,"percentage":100},"Dockerfile","#384d54",0.8,2374,362,"2026-04-02T13:16:42","NOASSERTION","未说明",{"notes":107,"python":108,"dependencies":109},"需要大语言模型 API 密钥，官方推荐使用 Google Gemini 2.5 Pro（也可通过 OpenRouter 使用兼容 OpenAI SDK 的其他模型如 Claude）。支持本地源码运行或 Docker 部署。首次运行需配置 credentials.json 文件填入 API_KEY、BASE_URL 和 MODEL 信息。","3.10+",[110],"requirements.txt 中定义的依赖包",[44,15,46],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T05:16:03.275543",[115,120,125,130,135,139],{"id":116,"question_zh":117,"answer_zh":118,"source_url":119},13155,"项目推荐使用什么模型？为什么使用 GLM-4.5 效果不好？","请优先使用 gemini-2.5 pro 模型，README.md 文件中已明确提及该推荐。有用户反馈使用 GLM-4.5 时体验不佳，建议切换至官方推荐的模型以获得最佳效果。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffogsightai\u002Ffogsight\u002Fissues\u002F9",{"id":121,"question_zh":122,"answer_zh":123,"source_url":124},13156,"私有化部署后如何添加权限控制或密码保护？","有两种常见方案：1. 最简单的方法是前置一个 Nginx 反向代理，在 Nginx 层配置基本认证（Basic Auth）即可；2. 如果需要更复杂的界面，可以进行二次开发，自行添加鉴权页面。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffogsightai\u002Ffogsight\u002Fissues\u002F18",{"id":126,"question_zh":127,"answer_zh":128,"source_url":129},13157,"使用 Docker Compose 部署时遇到 Uvicorn 导入报错怎么办？","该问题已在最新版本中修复。请执行 `git pull` 命令拉取最新的代码版本，然后重新构建和启动容器即可解决该报错。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffogsightai\u002Ffogsight\u002Fissues\u002F8",{"id":131,"question_zh":132,"answer_zh":133,"source_url":134},13158,"未来是否支持语音朗读或视频导出功能？","维护者已确认文字转语音（TTS）和导出 MP4 视频是非常有价值的功能，计划在未来版本中加入。目前项目主要由业余开发者维护，精力集中在修复已知 Bug 上，但会认真考虑这些新特性。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffogsightai\u002Ffogsight\u002Fissues\u002F6",{"id":136,"question_zh":137,"answer_zh":138,"source_url":119},13159,"是否有其他大模型可以替代推荐模型进行测试？","虽然官方推荐 gemini-2.5 pro，但有社区用户测试了 GLM-4.5 并分享了部署链接。不过多数反馈认为当前版本配合特定 Prompt 即可实现类似功能，具体替代方案需根据实际场景测试。",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":134},13160,"项目目前的维护状态和未来规划如何？","项目由几位开发者在业余时间维护，当前主要工作重心是修复已知 Bug。对于用户提出的新功能建议（如语音、视频等），团队持开放态度并计划在未来版本中逐步实现，同时也欢迎社区提交 PR 共同贡献。",[]]