Code2Video: 通过代码生成视频

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Code2Video: 以代码为中心的教学视频生成新范式

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Yanzhe Chen, Kevin Qinghong Lin, Mike Zheng Shou

新加坡国立大学 Show Lab

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🔥 更新

• [x] [2025.10.11] 近期收到关于 ICONFINDER 注册问题的反馈，在 MMMC 数据集中更新了 Code2Video 自动收集的 icon，作为临时替代方案。
• [x] [2025.10.6] 在 Huggingface 上更新了 MMMC 数据集。
• [x] [2025.10.3] 感谢 @_akhaliq 在 推特上分享我们的工作！
• [x] [2025.10.2] 我们发布了 ArXiv、代码和数据集。
• [x] [2025.9.22] Code2Video 已被 NeurIPS 2025 Workshop (DL4C) 接收。

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目录

• 🌟 项目总览
• 🚀 快速上手
• 1. 环境配置
• 2. 配置 LLM API 密钥
• 3. 运行智能体
• 4. 项目结构
• 📊 评测 -- MMMC
• 🙏 致谢
• 📌 引用

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🌟 项目总览

Code2Video 是一个基于智能体、以代码为中心的框架，能够根据知识点生成高质量的教学视频。 与基于像素空间的文生视频模型不同，我们的方法生成可执行的 Manim 代码来确保视频的清晰度、连贯性和可复现性。

核心特性: - 🎬 以代码为中心的范式 — 将可执行代码作为统一媒介，同时实现教学视频的时间序列和空间布局组织。 - 🤖 模块化三智能体设计 — 规划者 (Planner) 负责故事板扩展，编码员 (Coder) 负责可调试代码的合成，鉴赏家 (Critic) 负责通过视觉锚点（Visual Anchor）优化布局，三者协同完成结构化生成。 - 📚 MMMC 基准 — 用于代码驱动视频生成的基准数据集，涵盖了 117 个受 3Blue1Brown 启发的精选学习主题，横跨多个领域。 - 🧪 多维度评测 — 从效率、美学和端到端知识传递三个维度进行系统性评估。

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🚀 快速上手

1. 环境配置

cd src/
pip install -r requirements.txt

这里是 Manim Community v0.19.0 的官方安装指南，以帮助您正确设置环境。

2. 配置 LLM API 密钥

请在 api_config.json 文件中填入您的 API key。

• LLM API:
• 运行 Planner 和 Coder 所需。
• 使用 Claude-4-Opus 可获得最佳的 Manim 代码质量。
• 使用 ChatGPT-4.1 亦具有不错的生成表现。
• VLM API:
• 运行 Critic 所需。
• 为优化布局和美学，请提供 Gemini API key。
• 使用 gemini-2.5-pro-preview-05-06 可获得最佳质量。
• 视觉素材 API:
• 为丰富视频内容，请从 IconFinder 获取并设置 ICONFINDER_API_KEY。

3. 运行智能体

提供了两种 Shell 脚本，用于不同的生成模式：

(a) 单个主题生成

脚本: run_agent_single.sh

从脚本中指定的单个知识点生成视频。

sh run_agent_single.sh --knowledge_point "Linear transformations and matrices"

run_agent_single.sh 内部重要参数:

• API: 指定使用的 LLM。
• FOLDER_PREFIX: 输出文件夹的前缀 (例如, TEST-single)。
• KNOWLEDGE_POINT: 目标概念，例如 "Linear transformations and matrices"。

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(b) 完整基准测试模式

脚本: run_agent.sh

运行 long_video_topics_list.json 中定义的所有（或部分）学习主题。

sh run_agent.sh

run_agent.sh 内部重要参数:

• API: 指定使用的 LLM。
• FOLDER_PREFIX: 输出文件夹的前缀 (例如, TEST-LIST)。
• MAX_CONCEPTS: 要运行的概念数量 (-1 表示全部)。
• PARALLEL_GROUP_NUM: 并行运行的组数。

4. 项目结构

建议的目录结构如下：

src/
│── agent.py
│── run_agent.sh
│── run_agent_single.sh
│── api_config.json
│── ...
│
├── assets/
│   ├── icons/       # 通过 IconFinder API 下载的视觉素材缓存
│   └── reference/   # 参考图像
│
├── json_files/      # 基于 JSON 的主题列表及元数据
├── prompts/         # 用于 LLM 调用的提示模板
├── CASES/           # 生成的案例，按 FOLDER_PREFIX 组织
│   └── TEST-LIST/   # 示例：多主题生成结果
│   └── TEST-single/ # 示例：单主题生成结果

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📊 评测 -- MMMC

从以下三个互补的维度进行评测：

1. 知识传递 (TeachQuiz) bash python3 eval_TQ.py

2. 美学质量 (AES) bash python3 eval_AES.py

3. 效率指标 (EFF)

4. Token 使用量
5. 执行时间

👉 更多数据和评测脚本请见： HuggingFace: MMMC 基准

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🙏 致谢

• 视频数据来源于 3Blue1Brown 官方课程。 这些视频代表了教学视频在清晰度和美学设计上的最高标准，并为我们的评测指标提供了参考。
• 感谢 Show Lab @ NUS 所有成员的支持！
• 本项目得益于 Manim 社区和 AI 研究生态系统的开源贡献。
• 高质量的视觉素材（图标）由 IconFinder 和 Icons8 提供，用于丰富教学视频内容。

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📌 引用

如果我们的工作对您有帮助，欢迎引用我们的工作：

@misc{code2video,
      title={Code2Video: A Code-centric Paradigm for Educational Video Generation},
      author={Yanzhe Chen and Kevin Qinghong Lin and Mike Zheng Shou},
      year={2025},
      eprint={2510.01174},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={[https://arxiv.org/abs/2510.01174](https://arxiv.org/abs/2510.01174)},
}

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