应用作品详细描述
题目说明： 本应用通过多阶段提示和跨平台协同，实现用户前端简单输入到高质量、专业动画教学视频的自动化生成，主要面向教育行业，旨在降低复杂知识点可视化的门槛。
1️⃣ 简介
背景信息：
随着在线教育和短视频教学的迅猛发展，教师与内容创作者对高质量、专业化的动画讲解视频需求不断增长。然而，传统手工制作动画成本高、周期长，难以满足普遍教学需求。借助大模型的语言理解和代码生成能力，自动化生成同步旁白的教学动画已成为可能。核心目标与愿景：
- 目标： 用户只需输入一个简单主题（如“已知 $f(x)=x^2$，求切线方程”），系统即可自动完成从解题讲解、文案与场景提示设计，到代码生成、渲染视频、自动配音和错误校正的全流程，并输出最终带旁白的教学视频。
- 愿景： 构建一站式“AI+动画”创作平台，让任何教育从业者都能零门槛产出专业动画讲解视频，提升教学效率，并推动 AI 教育内容的普及与创新。
2️⃣ 技术架构
核心模型与技术：
- 文案与旁白生成： 基于大规模预训练语言模型，结合定制微调与多轮提示工程，生成解题讲解、过渡语、总结语和旁白脚本（Deepseek V3）。
- 场景规划： 自主设计 Prompt 模板，指导模型输出包含相机运动、布局、特效与配色等的详细视觉场景提示（Deepseek V3）。
- Manim 代码生成： 将场景提示转化为符合 Manim 社区版规范的 Python 脚本，支持 LaTeX 渲染和丰富动画效果（Gemini 2.5 Pro）。
- 视频渲染与配音： 执行生成的 Manim 代码并渲染视频，自动调用文本转语音模块完成旁白配音，无需额外模型。
- 封面生成： 基于 Deepseek V3 生成代码,运行代码生成专业视频封面。
性能与算力需求：
- 推理平台： Google Gemini。
- 响应时长：
- 解题讲解与文案生成：< 10 s
- 场景提示生成：< 10 s
- Manim 代码生成：每轮约 40 s
- 视频渲染：1–2 min（视长度与特效复杂度而定）
- 整体流水线时长： 约 10–15 min
主要技术挑战：
- 提示连贯性： 确保多阶段提示上下文一致，避免信息丢失或冲突。
- 公式与代码一致性： 在自然语言、LaTeX 公式和 Python 代码三者间保持准确映射。
- 动画效果精细化： 精准将抽象场景提示映射到 Manim API，微调动画时序、相机运动和对象定位。
- 跨平台协同： 设计可靠接口，实现 Java 文本生成与 Python 渲染的高效容错与数据传递。
3️⃣ 应用发展与市场前景
核心竞争优势：
- 端到端自动化： 完整流水线无人工干预，显著降低创作成本与门槛。
- 专业渲染效果： 利用 Manim 矢量渲染与 LaTeX 支持，实现高质量数学与物理动画展示。
- 高度可扩展： Prompt 模板化设计，可快速适配新学科、不同难度的教学场景。
- 兼容多平台： 同时支持本地部署与云端服务，涵盖国产模型与主流云厂商，满足多样化需求。
未来规划：
- 多学科扩展： 在数学基础上，增加物理、化学、生物、文科等学科模板与特效库。
- 多语言支持： 引入中英双语及多语种模型，向全球教育机构开放。
- 实时交互预览： 基于 WebSocket 与 SSE，实现用户在线参数调整与动画片段实时预览。
- SaaS 商业化： 推出面向教育机构与在线平台的订阅服务，提供灵活的 API 接入方案。
- 社区与开源： 组建用户社区，开源部分 Prompt 模板和示例项目，激发生态创新与协作。