概要

Topic2Manimは、任意のトピックから教育用のアニメーション動画を生成するための小規模なプロジェクトです。プロンプト（例：「ChatGPTの仕組み」）を受け取り、AI（LLM）で説明文やシーン構成を作成、Manimで数式やビジュアルを生成してレンダリングし、音声合成を組み合わせてナレーション付きの出力（public/output.gifなど）を作ります。プロトタイプ的実装で、.envにAPIキーを置く想定、requirements.txtで依存管理されています。

リポジトリの統計情報

• スター数: 4
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 4
• コミット数: 5
• ファイル数: 6
• メインの言語: Python

主な特徴

• 入力トピックから自動でシナリオとシーンを生成し、Manimで可視化するワークフロー
• ナレーション付きの動画（GIF/MP4）を出力する統合パイプライン
• 環境変数（.env.example）を使ったAPIキー管理を想定した設計
• 小さなコードベースでプロトタイプを確認しやすい構成

技術的なポイント

Topic2Manimの核は「テキスト生成（LLM）→シーン定義（Manim）→レンダリング→音声合成→合成出力」というパイプラインです。一般的な実装では、まずユーザーのプロンプトを受けてLLMにより講義スクリプトやセグメントごとの指示（シーンの要約、表示すべき数式や図形、アニメーション指示）を生成します。それを基にPythonでManimシーンクラスや描画コマンドを自動生成し、Manimコミュニティ版でレンダリングします。音声はTTSライブラリや外部APIで合成し、moviepyやffmpeg等で映像と同期して最終動画を作成します。

技術面で注目すべきは、Manimのプログラム的表現力をAIの自然言語指示と結びつけている点です。シーンの自動生成にはテンプレート化（シーン雛形）や、LLM出力の正規化・検証が重要です。またレンダリングは計算リソースと時間がかかるため、キャッシュや中間アセットの管理（画像/音声の再利用）、解像度・フレームレートの調整が実用性向上の鍵になります。.env.exampleがあることからAPIキー管理を想定しており、requirements.txtに依存パッケージが列挙されています。現状はプロトタイプなので、エラーハンドリング、細かなシーン調整、複数言語TTS対応、そして自動テストやCIの整備が今後の改善点になります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .env.example: file
• .gitignore: file
• README.md: file
• public: dir
• requirements.txt: file

…他 1 ファイル

まとめ

AIとManimを組み合わせた教育動画自動生成の実験的プロトタイプで、拡張性が高く実用化の余地があるリポジトリです。

リポジトリ情報：

• 名前: topic2manim
• 説明: Automatic educational video generator using AI and Manim. Converts any topic into a professional animated video with narration and mathematical visualizations.
• スター数: 4
• 言語: Python
• URL: https://github.com/mateolafalce/topic2manim
• オーナー: mateolafalce
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/98977436?v=4

READMEの抜粋：

Automatic educational video generator using AI and Manim. Converts any topic into a professional animated video with narration and mathematical visualizations.

propmt: how chat gpt works? response:

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