Fogsight ist eine kostenlose Open-Source-Engine zur Generierung von KI-Animationen. Es wird von LLM gesteuert. Durch die Eingabe abstrakter Konzepte oder Schlüsselwörter können automatisch HTML-Animationen generiert werden, die Kommentare, visuelle Elemente und dynamische Effekte enthalten. Es unterstützt die mehrstufige Dialogoptimierung und mehrere LLM-Backends.

Nebelsicht

Kernparameter und Statistiken

Projekt	Spezifikationen
Produktname	Nebelsicht
Kategorie	KI-Videogenerierung
Lieferform	Web / Selbstgehostet
Support-Plattform	Web, Desktop
Unterstützte Sprachen	zh-CN, en-US
Zielbenutzer	Pädagogen, Content-Ersteller, Entwickler
Benutzerskala	Erste Wachstumsphase der Community
Preismodell	Freemium (kostenloses Kontingent + Abonnement)

Die Daten zur Plattformabdeckung und Benutzerskala basieren auf der offiziellen Echtzeitseite und Statistiken von Drittanbietern.

Benutzer- und Markterkennung

Fogsight wird von der Open-Source-Community WaytoAGI ins Leben gerufen und seine wichtigsten Mitwirkenden kommen von Universitäten wie der Chinese University of Hong Kong (Shenzhen), der Nanyang Technological University und der University of Southern California. Das Projekt ist Open Source auf GitHub und die Community-Aktivität nimmt weiter zu, was die Aufmerksamkeit von Pädagogen, populärwissenschaftlichen Autoren und Technologieentwicklern auf sich zieht. Nach dem Start der SaaS-Version (fogsight.ai) eröffnet der Free-Plan ein tägliches kostenloses Kontingent für einzelne Benutzer und hat eine erste Benutzerbasis aufgebaut. Die kostenpflichtigen Pro- und Premium-Pläne richten sich an hochfrequente Ersteller und Teambenutzer. Die von den Benutzern am meisten erkannten Wertpunkte sind das Null-Schwellen-Erlebnis, „das Thema einzugeben und die vollständige Animation zu erhalten“ und die flexiblen Steuerungsmöglichkeiten, die durch die mehrstufige Dialogoptimierung der LUI entstehen. Das Produkt gehört zur Kategorie „Konzeptvisualisierung“ im Bereich KI-Videogenerierung und bildet eine falsche Konkurrenz zu Tools wie Pika und Runway, die sich auf Realismus konzentrieren.

Kostenvorteil

Kostendimension	Beschreibung
Kostenlose Version	Registrieren Sie sich bei fogsight.ai, um 50 Credits pro Tag zu erhalten (ungefähr 5-mal generiert)
Abonnementversion	Pro 9,9 $/Monat (1500 Credits), Premium 29,9 $/Monat (6000 Credits)
Enterprise-Edition	Unveröffentlicht, zur Bestätigung der kommerziellen Genehmigung muss das Team kontaktiert werden

Verglichen mit herkömmlichem Animations-Outsourcing (Hunderte bis Tausende Yuan pro Einheit) oder professioneller Animationssoftware (wie Adobe After Effects 20,99 $/Monat + Lernkosten) reduziert Fogsight die Kosten einer einzelnen Animation auf nahezu Null (innerhalb des kostenlosen Kontingents). Selbst gehostete Benutzer müssen nur die Kosten für LLM-API-Aufrufe tragen, die am Beispiel von Gemini 2.5 Pro jedes Mal etwa 0,01 bis 0,05 US-Dollar betragen.

Hauptfunktionen

• Generierung mit einem Klick vom Konzept zur Animation: Geben Sie ein Thema oder Konzept ein (z. B. „Blasensortierung“) und rufen Sie automatisch LLM auf, um ein vollständiges Animationsskript und eine HTML-Animation zu generieren, einschließlich zweisprachiger Erzählung, visueller Textur auf Filmebene und dynamischem Übergang, wodurch der traditionelle fünfstufige Prozess in einem Schritt zusammengeführt wird.
• LLM-gesteuerte intelligente Orchestrierungs-Engine: Die Orchestrierungsebene wandelt Benutzereingaben in Animationsbeschreibungen um und bestimmt unabhängig visuelle Elemente, Layout, Animations-Timing und Erzählrhythmus. Die jeweils generierte Erzählstruktur und der visuelle Stil werden dynamisch angepasst, anstatt Vorlagen anzuwenden.
• Language User Interface (LUI) Mehrere Optimierungsrunden: Optimieren Sie Animationen iterativ durch Dialoge in natürlicher Sprache, z. B. „Machen Sie die Erzählung umgangssprachlicher“ oder „Verlangsamen Sie das Tempo des zweiten Absatzes“, ohne das Konzept von Zeitleisten oder Keyframes zu verstehen.
• Backend-Kompatibilität mit mehreren Modellen: Unterstützt mehrere LLM-Backends wie OpenAI GPT, Google Gemini, OpenRouter usw. Beim Selbsthosting müssen Sie zum Wechseln nur die Felder API_KEY und MODEL in der Konfigurationsdatei ändern.

Modell- und Versionsentwicklung

Version	Datum	Wichtige Änderungen
v1.0.0 (öffentliche Version)	~2025-12	Intelligente LLM-Orchestrierungs-Engine, LUI-Multirunden-Tuning, Kompatibilität mit mehreren Modellen, Docker-Bereitstellung
v0.5 (frühe Vorschauversion)	~2025-09	Link vom Grundkonzept zur Animationskonvertierung, unterstützt nur OpenAI GPT

Der Versionsdatensatz unterliegt den offiziellen Versionshinweisen.

Technische Vorteile

• LLM-Orchestrierung + zweischichtige Codegenerierungsarchitektur: Die Orchestrierungsschicht nutzt die semantischen Verständnisfähigkeiten von LLM, um komplexe Konzepte zu verarbeiten, und die Rendering-Schicht konzentriert sich auf die Generierung leistungsstarker HTML/SVG/JS-Animationen. Die beiden sind entkoppelt und können unabhängig voneinander aufgerüstet werden.
• Dynamische Anpassung statt Vorlageanwendung: Die Erzählstruktur, die visuelle Komposition und der Bewegungsrhythmus jeder generierten Animation sind das Ergebnis einer dynamischen Gestaltung durch LLM basierend auf dem Eingabekonzept. Das gleiche Thema hat jedes Mal unterschiedliche erzeugte Effekte.
• Leichtes Selbsthosting und SaaS-Dual-Mode-Bereitstellung: Unterstützt Docker-Ein-Klick-Bereitstellung, Selbsthosting erfordert nur LLM-API-Schlüssel; fogsight.ai bietet Hosting-Dienste ohne lokale Konfiguration.
• Modellübergreifende Kompatibilität: Da OpenRouter mit mehreren LLM-Backends kompatibel ist, können Benutzer Modelle basierend auf Kosten- und Leistungspräferenzen auswählen.

Wie man es benutzt

Eingang	So verwenden Sie
Webclient (SaaS)	Besuchen Sie fogsight.ai → Arbeitsbereich betreten → Thema eingeben → Generieren → LUI-Tuning → Exportieren
Selbstgehostet (Open Source)	git clone → pip install → credentials.json konfigurieren → python start_fogsight.py
Docker	docker-compose up -d → besuchen Sie localhost:8000

Typischer Verwendungsprozess: Konto registrieren → Konzept eingeben → Automatische KI-Anordnung → Animation anzeigen → LUI-Tuning → HTML/MP4 exportieren.

Produktpreise

Paket	Preis	Inhalt
Kostenlos	0 $/Monat	50 Credits/Tag (~5 Builds), Basismodell, Community-Support
Pro	9,9 $/Monat	1500 monatliche Credits + 50-Tage-Aktualisierung, Premium-Modell, Priority-Support
Prämie	29,9 $/Monat	6000 monatliche Credits + 50-Tage-Aktualisierung, unbegrenzte Geräte, früher Zugriff

Preise. Für selbst gehostete Benutzer fallen mit der Open-Source-Version keine Plattformgebühren an und sie tragen nur die Kosten für die LLM-API.

Anwendungsszenarien

• Bildung und Unterricht: Lehrer geben Wissenspunkte ein, um automatisch Unterrichtsanimationen zu generieren, wodurch die Verständniseffizienz der Schüler um 30–50 % verbessert wird. Es eignet sich für naturwissenschaftliche und ingenieurwissenschaftliche Kurse von der K12 bis zur Hochschulbildung.
• Erstellung populärwissenschaftlicher Inhalte: Populärwissenschaftliche Blogger geben wissenschaftliche Konzepte ein, um schnell erklärende Animationen zu erstellen. Die automatisch generierte zweisprachige Erzählung eignet sich für Szenarien zur Erstellung zweisprachiger Inhalte auf Chinesisch und Englisch.
• Unternehmensschulung und Wissensaustausch: Input-Management-Konzepte zur Erstellung standardisierter Schulungsanimationen. Wenn Wissen aktualisiert wird, muss es nur neu generiert und nicht neu aufgezeichnet werden.

Anwendbare Personen

• Einzelbenutzer: Pädagogen, populärwissenschaftliche Autoren und Studenten können es über kostenlose Kontingente oder Selbst-Hosting kostenlos erleben.
• KMU-Team: Unternehmensschulungs- und Wissensmanagementteams benötigen eine standardisierte und wiederverwendbare Schulungsmaterialbibliothek.
• Große Unternehmen: Die selbst gehostete Bereitstellung kann im Unternehmensintranet ausgeführt werden, um das Risiko einer Datenübertragung zu vermeiden, aber der kommerzielle Autorisierungspfad CC BY-NC-ND 4.0 muss bestätigt werden.
• Nicht für Grenzen geeignet: Szenen, die eine extrem hohe Bildqualität oder einen handgemalten Stil erfordern (begrenzte visuelle Stileinheit); Benutzerdefinierte Marken-Assets sind erforderlich (benutzerdefinierte Markenfarbpaletten werden nicht unterstützt).

Vergleich von Konkurrenzprodukten

Vergleichsmaße	Nebelsicht	Pika	Landebahn
Kernunterschiede	Animation von Wissenskonzepten	Realistische Videogenerierung	Professionelle Videobearbeitung
Preis	Kostenlos + ab 9,9 $/Monat	Ab 10 $/Monat	Ab 15 $/Monat
Abgedeckte Szenen	Popularisierung der Erziehungswissenschaft, Konzeptvisualisierung	Soziale Medien, kreative Videos	Film- und Fernsehproduktion, Werbung
Benutzerbewertung	Nullschwellig, bildungsfreundlich	Hohe visuelle Qualität	Umfangreiche Funktionen
Technische Schwelle	Niedrig (keine Animationsfähigkeiten erforderlich)	Niedrig	Mittel

Zusammenfassung und Ausblick

Fogsight verfolgt „Konzepte als Bilder“ als Kernphilosophie, kombiniert das semantische Verständnis von LLM mit der Generierung von Animationscode und verfügt über eine einzigartige Positionierung in den Bereichen der Popularisierung der Bildungswissenschaften und der Wissensvisualisierung. Zu den aktuellen Einschränkungen gehören eine begrenzte Vielfalt an Animationsstilen, die Abhängigkeit von Bildschirmaufzeichnungen für den MP4-Export und die durch LLM-Funktionen eingeschränkte Arrangementqualität. Die Open-Source-Lizenz (CC BY-NC-ND 4.0) verbietet die unbefugte kommerzielle Nutzung und Unternehmensanwender müssen eine gesonderte Genehmigung einholen.

Bewertung des Übernahme-/Einführungsrisikos: Einzelne Benutzer und Lehrkräfte können beruhigt mit dem kostenlosen Plan oder der selbst gehosteten Version beginnen. Vor der Einführung müssen Unternehmen bestätigen, ob der Geschäftsautorisierungspfad klar ist und ob sensible Daten für die Übertragung über die LLM-API akzeptabel sind. Es wird empfohlen, den SaaS Free-Plan zu verwenden, um die Übereinstimmung zwischen dem Produkt und dem Szenario zu überprüfen, bevor Sie sich für den Bereitstellungsplan entscheiden.

Parameterelement	Beschreibung
Produktform	Open-Source-Webanwendung (selbstgehostet) + Cloud-SaaS (fogsight.ai)
Kernkompetenzen	Automatische Generierung von LLM vom Konzept bis zur Animation, intelligente Orchestrierung und mehrere Runden der Optimierung der Sprachbenutzeroberfläche (LUI)
Unterstützte LLM-Backends	OpenAI GPT, Google Gemini, OpenRouter (kompatibel mit Anthropic Claude usw.)
Ausgabeformat	HTML (eigenständig), MP4-Video (Export per Bildschirmaufzeichnung)
Laufzeitkontext	Python 3.10+ unterstützt die Docker-Bereitstellung
Lizenz	CC BY-NC-ND 4.0 (Open Source für nichtkommerzielle Nutzung)
Preismodell	Kostenloses Kontingent + Abonnement (Pro 9,9 $/Monat, Premium 29,9 $/Monat)

Jede Generation kostet 10 Credits. Die kostenlose Version aktualisiert täglich 50 Credits (ca. 5 Mal generiert), die Pro-Version beinhaltet zusätzlich 1500 monatliche Credits und die Premium-Version umfasst 6000 monatliche Credits. Im Vergleich zu herkömmlicher Animationsproduktionssoftware (wie After Effects, Blender) verkürzt Fogsight die Produktionszeit einer einzelnen Animation von Tagen auf Sekunden. Der Preis besteht darin, dass der Anpassungsraum für Animationsstil und -details durch die Orchestrierungsfunktionen von LLM begrenzt ist.

Benutzer- und Markterkennung

Fogsight wird von der Open-Source-Community WaytoAGI ins Leben gerufen und seine wichtigsten Mitwirkenden kommen von Universitäten wie der Chinese University of Hong Kong (Shenzhen), der Nanyang Technological University und der University of Southern California. Das Projekt ist Open Source auf GitHub und die Community-Aktivität nimmt weiter zu. Die Richtung der KI-gesteuerten Animationsgenerierung hat die Aufmerksamkeit von Pädagogen, populärwissenschaftlichen Autoren und Technologieentwicklern auf sich gezogen.

Nach dem Start der SaaS-Version (fogsight.ai) eröffnet der Free-Plan ein tägliches kostenloses Kontingent für einzelne Benutzer und hat eine erste Benutzerbasis aufgebaut. Die kostenpflichtigen Pro- und Premium-Pläne richten sich an hochfrequente Ersteller und Teambenutzer. Das Produkt hat noch keine spezifischen Benutzerzahlen oder Fälle von Unternehmenskooperationen bekannt gegeben, aber sein „kostenloses Open Source + Cloud-Service-Mehrwert“-Modell hat die Akzeptanzschwelle im Bildungs- und Wissenschaftsbereich gesenkt. Dem Community-Feedback nach zu urteilen, sind die von den Benutzern am meisten anerkannten Wertpunkte das Null-Schwellen-Erlebnis, „das Thema einzugeben und die vollständige Animation zu erhalten“ und die flexiblen Steuerungsmöglichkeiten, die durch die mehrstufige Dialogoptimierung der LUI entstehen.

Dieses Produkt gehört zur Kategorie „konzeptionelle Visualisierung“ im Segment der KI-Videogenerierung und bildet eine ungleiche Konkurrenz zu Tools wie Pika und Runway, die sich auf die realistische/stilisierte Videogenerierung konzentrieren. Fogsight verfolgt keinen visuellen Realismus auf Pixelebene, sondern konzentriert sich auf die Umwandlung abstrakten Wissens in narrative Animationen, die sich besser für Szenarien in den Bereichen Bildung, Ausbildung und wissenschaftliche Popularisierung eignen. Es wird empfohlen, die GitHub Issues-Diskussion und die Bewertungsplattform eines Drittanbieters zu Rate zu ziehen, um Informationen zur Benutzerreputation und zur Branchenakzeptanz zu erhalten.

Kostenvorteil

Die Kostenstruktur von Fogsight ist in drei Stufen unterteilt:

• C-Seite-Benutzer: Der kostenlose Plan bietet 50 Credits pro Tag (ca. 5 Mal generiert), der Pro-Plan 9,9 $/Monat (ca. 69 ¥) bietet 1500 monatliche Credits + 50 tägliche Aktualisierungs-Credits, der Premium-Plan 29,9 $/Monat (ca. 199 ¥) bietet 6000 monatliche Credits + 50 tägliche Aktualisierungs-Credits. Extra-Credit-Paket 1,90 $/300 Credits. Im Vergleich zum herkömmlichen Outsourcing von Animationen (eine einzelne Animation kostet Hunderte bis Tausende Yuan) oder einem Abonnement für professionelle Animationssoftware (z. B. Adobe After Effects 20,99 $/Monat + Lernkosten) reduziert Fogsight die Kosten einer einzelnen Animation auf nahezu Null (innerhalb des kostenlosen Limits) oder mehrere Yuan.
• Entwickler/selbst gehostete Benutzer: Das Projekt ist vollständig Open Source, es fallen keine Plattformgebühren für das Selbsthosting an und es müssen nur die Kosten für LLM-API-Aufrufe getragen werden. Am Beispiel von Google Gemini 2.5 Pro betragen die API-Kosten für jede Animationsgeneration etwa 0,01 bis 0,05 US-Dollar, was viel niedriger ist als bei einem kommerziellen Abonnement.
• Unternehmens-/Teambenutzer: Derzeit gibt es keinen Plan und keine Preise für die Privatisierung öffentlicher Unternehmen. Wenn Sie eine kommerzielle Nutzung benötigen (CC BY-NC-ND 4.0 verbietet eine unbefugte kommerzielle Nutzung), müssen Sie sich an das Team wenden, um eine kommerzielle Lizenz zu erhalten.

Kostendimension	Beschreibung
Kostenlose Testversion	Registrieren Sie sich bei fogsight.ai, um 50 Credits pro Tag zu erhalten (ungefähr 5-mal generiert)
Persönliches Abonnement	Pro 9,9 $/Monat (1500 Credits), Premium 29,9 $/Monat (6000 Credits)
Selbstgehostet	Open Source und kostenlos + LLM API Pay-as-you-go (Gemini 2.5 Pro kostet etwa 0,01–0,05 $/Zeit)
Unternehmens-/Handelsgenehmigung	Unveröffentlicht, zur Bestätigung muss das Team kontaktiert werden

Der Kern des Kostenvorteils liegt in der Komprimierung des traditionellen Mehrrollen-Workflows „Texterstellung, Skripterstellung + visuelles Design + Animationsproduktion + Synchronisation und Erzählung“ in einer einzigen KI-Orchestrierung, wodurch die Kosten für professionelle Softwarelizenzierung, Outsourcing-Gebühren und rollenübergreifende Kommunikation entfallen. Diese Kostenstruktur ist für Bildungseinrichtungen und Content-Teams, die erläuternde Animationen in großem Maßstab erstellen müssen, äußerst attraktiv.

Hauptfunktionen

• Generierung mit einem Klick vom Konzept zur Animation: Der Benutzer gibt ein Thema oder Konzept ein (z. B. „Blasensortierung“, „Entropieerhöhungsgesetz“) und Fogsight ruft automatisch LLM auf, um ein vollständiges Animationsskript (einschließlich Erzählung, visuelle Storyboards und dynamische Effekte) zu generieren, ohne dass Animationsdetails manuell entworfen werden müssen. Das Ergebnis ist eine betriebsbereite HTML-Datei mit zweisprachigem Kommentar (Chinesisch + Englisch), filmischen visuellen Texturen und sanften dynamischen Übergängen. Dieser Prozess kombiniert den fünfstufigen Prozess „kreative Konzeption → Drehbuchschreiben → Storyboard-Design → Animationsproduktion → Synchronisationssynthese“ in der traditionellen Animationsproduktion in einem Schritt.
• LLM-gesteuerte intelligente Orchestrierungs-Engine: Das wichtigste Unterscheidungsmerkmal von Fogsight ist seine LLM-gesteuerte Orchestrierungsebene. Diese Orchestrierungsschicht ist nicht nur für die Umwandlung von Benutzereingaben in Animationsskripte verantwortlich, sondern bestimmt auch unabhängig die Auswahl, das Layout, das Timing der Animation sowie die Erzählgeschwindigkeit und den Rhythmus visueller Elemente. Die Orchestrierungs-Engine gibt eine strukturierte Animationsbeschreibung aus, die dann von der Rendering-Engine in tatsächlichen HTML-/SVG-/JS-Code umgewandelt wird. Das bedeutet, dass jede generierte Animation in Erzählstruktur und visuellem Stil dynamisch angepasst wird, anstatt eine feste Vorlage anzuwenden.
• Language User Interface (LUI) mehrere Optimierungsrunden: Die generierte Animation wird nicht auf einmal fertiggestellt. Benutzer können mit Fogsight mehrere Gesprächsrunden in natürlicher Sprache führen und den Erzähltext, den visuellen Stil, den Rhythmus und die Geschwindigkeit der Animation genau anpassen. Der Benutzer kann beispielsweise sagen: „Machen Sie die Erzählung umgangssprachlicher“ oder „Verlangsamen Sie das Animationstempo des zweiten Absatzes“, und das System nimmt schrittweise Anpassungen basierend auf dem Original vor. Dieser LUI-Interaktionsmodus senkt die technischen Hürden für die Animationsbearbeitung – Benutzer müssen keine Zeitleisten-, Keyframe- oder Ebenenkonzepte verstehen und müssen lediglich Änderungsabsichten in Alltagssprache beschreiben.
• Multi-Modell-Backend-Kompatibilität: Fogsight unterstützt den Zugriff auf mehrere LLM-Backends, einschließlich OpenAI GPT, Google Gemini (Gemini 2.5 Pro empfohlen) und OpenRouter (kann auf Anthropic Claude, Meta Llama zugreifen).

Warten). Benutzer haben die Flexibilität, Modelle basierend auf Kosten, Qualität und Präferenz auszuwählen. Ändern Sie im selbstgehosteten Modus einfach die Felder API_KEY, BASE_URL und MODEL in „credentials.json“, um das Backend zu wechseln.

• Verschiedene Exporte und Freigaben: Animationen können als unabhängige HTML-Dateien exportiert werden (in jedem Browser öffnen und ausführen), und der Export im MP4-Videoformat wird unterstützt (über die Bildschirmaufzeichnungsfunktion des Browsers). Die exportierte HTML-Datei ist klein und weist keine Abhängigkeiten auf, sodass sie sich zum Einbetten in Websites, in Kursunterlagen oder zum Teilen mit anderen eignet. Die Funktion zum Exportieren von MP4-Videos befindet sich noch in der Entwicklung.

Modell- und Versionsentwicklung

Die Versionsentwicklung von Fogsight ist eng mit der Iteration der zugrunde liegenden LLM-Funktionen verknüpft – jedes Versionsupdate entspricht häufig einem Upgrade der Orchestrierungs-Engine oder der Integration eines neuen Modell-Backends.

Version	Erscheinungsdatum	Hauptmerkmale
v0.5 (frühe Vorschauversion)	~2025-09	Konvertierungslink von Grundkonzepten zu Animationen, unterstützt OpenAI GPT
v1.0.0 (öffentliche Version)	~2025-12	Intelligente LLM-Orchestrierungs-Engine, Sprachbenutzeroberfläche (LUI), mehrere Optimierungsrunden, Kompatibilität mit mehreren Modellen (GPT / Gemini / OpenRouter), HTML-Export, Docker-Bereitstellungsunterstützung

Das Projekt wird weiterhin aktiv auf GitHub weiterentwickelt und die neueste zusammengeführte PR ist Nr. 22 (ca. 2026–2003). Zu den Funktionsiterationsrichtungen gehören: Verbesserung der Stabilität der Animationscodegenerierung, Erweiterung der Bearbeitungsmöglichkeiten von LUI und Optimierung des MP4-Videoexportprozesses. Derzeit gibt es kein offizielles semantisches Versions-Release-Tag (GitHub Releases ist leer). Die obige Versionsnummer stammt aus der funktionalen Meilensteinbeschreibung in der README-Datei des Projekts. Die zugrunde liegende Modellaktualisierung (z. B. der Zugriff auf Gemini 2.5 Pro) wird mit der Anpassung der Orchestrierungs-Engine synchronisiert. Es wird empfohlen, im GitHub-Übermittlungsprotokoll nach den neuesten Updates zu suchen.

Technische Vorteile

• Zweischichtige Architektur der LLM-Orchestrierung + Codegenerierung: Fogsight verwendet die LLM-Ausgabe nicht einfach als Overlay für das Video, sondern baut eine zweischichtige Pipeline auf – die erste Schicht (Anordnungsschicht) wird von LLM verwendet, um Benutzereingaben zu analysieren und strukturierte Animationsbeschreibungen zu generieren (einschließlich Erzähltext, Definitionen visueller Elemente, Animations-Timing, Szenenwechsellogik); Die zweite Schicht (Rendering-Schicht) wandelt strukturierte Beschreibungen in ausführbaren HTML/SVG/JS-Code um. Der Vorteil dieser Architektur besteht darin, dass die Orchestrierungsschicht die semantischen Verständnisfähigkeiten von LLM vollständig nutzen kann, um komplexe Konzepte zu verarbeiten, während sich die Rendering-Schicht auf die Generierung leistungsstarker Webseitenanimationen konzentriert. Die Entkopplung der beiden ermöglicht die unabhängige Aktualisierung jeder Schicht.
• Dynamische Anpassung statt Vorlagenanwendung: Im Gegensatz zu den meisten „Text-zu-Video“-Tools, die auf voreingestellten Vorlagen basieren, um die Komplexität der Generierung zu reduzieren, ist die Erzählstruktur, die visuelle Komposition und der Bewegungsrhythmus jeder von Fogsight generierten Animation das Ergebnis einer dynamischen Anordnung durch LLM basierend auf dem Eingabekonzept. Dies bedeutet, dass dasselbe Thema jedes Mal zu unterschiedlichen Ergebnissen führen kann und das System die am besten geeignete Darstellung basierend auf den Merkmalen des Konzepts auswählt (zum Beispiel eignen sich mathematische Theoreme für die grafische Darstellung und historische Ereignisse für die Erzählung auf der Zeitachse).
• LUI-Interaktion senkt die Bearbeitungsschwelle: Language User Interface (LUI) ist Fogsights Kerninnovation im Bereich „Bearbeitung nach der Generierung“. Herkömmliche Animationstools erfordern einen separaten Timeline-Editor zum Anpassen von Animationsdetails, während Fogsight Benutzern die vollständige iterative Optimierung durch Dialoge in natürlicher Sprache ermöglicht. Das Prinzip besteht darin, die Änderungsanweisungen des Benutzers und die ursprüngliche Animationsbeschreibung an LLM zu senden, und LLM generiert die aktualisierte Animationsbeschreibung und rendert sie dann erneut, wodurch eine Struktur „Generierung → Feedback → Regeneration“ entsteht.
• Leichtes Selbsthosting und SaaS-Dual-Mode-Bereitstellung: Das Projekt unterstützt die Ein-Klick-Bereitstellung von Docker („docker-compose up -d“) und kann mit Python 3.10+ ausgeführt werden. Selbstgehostete Benutzer benötigen lediglich einen LLM-API-Schlüssel, um die vollständigen Funktionen zur Animationserstellung zu erhalten

Gewalt. Für Benutzer, die sich nicht mit der Infrastruktur befassen möchten, bietet fogsight.ai einen verwalteten SaaS-Dienst, der keine Konfiguration vor Ort erfordert.

• Modellübergreifende Kompatibilität: Durch den Zugriff auf OpenRouter ist Fogsight mit einer Vielzahl von LLM-Backends kompatibel, sodass Benutzer Modelle basierend auf Kosten- und Leistungspräferenzen auswählen können. Google Gemini 2.5 Pro wird für ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Kosten und Qualität empfohlen.

Wie man es benutzt

Fogsight bietet zwei Nutzungspfade: Cloud SaaS (keine Bereitstellung) und Open-Source-Selbsthosting (erfordert lokale Umgebung).

Cloud SaaS (empfohlen für Neulinge)

1. Besuchen Sie https://fogsight.ai/ und klicken Sie auf „Arbeitsbereich betreten“, um den Arbeitsbereich zu betreten.
2. Geben Sie das Thema oder Konzept, das Sie animieren möchten, in das Eingabefeld ein (z. B. „Blasensortierung“, „Gesetz der Entropieerhöhung“).
3. Klicken Sie auf „Generieren“ und warten Sie, bis die KI die Animationsanordnung und das Rendern automatisch abgeschlossen hat (ca. 10–30 Sekunden).
4. Sehen Sie sich die generierte HTML-Animation an und führen Sie mehrere Optimierungsrunden über das LUI-Dialogfenster durch.
5. Klicken Sie auf „Als HTML speichern“, um eine eigenständige HTML-Datei herunterzuladen, oder auf „Als Video exportieren“, um in MP4 zu exportieren.

Open-Source-Selbsthosting

Kontextanforderungen: Python 3.10+, moderner Browser-LLM-API-Schlüssel (Google Gemini 2.5 Pro empfohlen)

„Bash

1. Klonen Sie das Repository

Git-Klon https://github.com/fogsightai/fogsight.git CD-Nebelsicht

2. Abhängigkeiten installieren

pip install -r Anforderungen.txt

3. API-Schlüssel konfigurieren

cp demo-credentials.json credentials.json

Bearbeiten Sie credentials.json und geben Sie API_KEY und BASE_URL ein

Gemini-Konfigurationsbeispiel:

{

"API_KEY": "",

"BASE_URL": "",

„MODELL“: „gemini-2.5-pro“

}

4. Ein-Klick-Start

Python start_fogsight.py

Der Browser öffnet automatisch http://127.0.0.1:8000

5. Beginnen Sie mit der Erstellung

„

Docker-Weg:

„Bash Git-Klon https://github.com/fogsightai/fogsight.git CD-Nebelsicht cp demo-credentials.json credentials.json

Bearbeiten Sie credentials.json, um API-Schlüssel zu konfigurieren

docker-compose up -d

Besuchen Sie http://localhost:8000

„

Produktpreise

Fogsight nutzt für die Abrechnung ein Credits-System und jede Animationsgeneration verbraucht 10 Credits. Unterstützt Stripe- (Kreditkarte) und WeChat-Zahlung.

Paket	Preis	Credits	Anzahl der Geräte	Funktionen
Kostenlos	0 $/Monat	50 Credits/Tag (ca. 5 Mal/Tag)	1 Einheit	Basismodell, Community-Unterstützung
Pro	9,9 $/Monat (≈¥69)	1500 monatlich + 50-Tage-Aktualisierung	2 Einheiten	Erweitertes Modell, vorrangiger Support
Prämie	29,9 $/Monat (≈¥199)	6000 monatlich + 50-Tage-Aktualisierung	Unbegrenzt	Erweiterte Modelle, frühzeitiger Zugriff auf neue Funktionen
Guthabenaufladung	1,90 $/Packung (≈¥13)	300 Credits/Packung, 30 Tage gültig	—	Pro/Premium-Abonnement erforderlich, stapelbar

Reihenfolge des Credit-Verbrauchs: Credits für die tägliche Aktualisierung → Credits für das Pro-Abonnement → Credits für das Premium-Abonnement → Credits für das Aufladepaket. Alle Abonnements sind jederzeit kündbar und verfallen nach Ablauf der aktuellen Laufzeit. Das Upgrade wird sofort wirksam und das Downgrade wird im nächsten Zyklus wirksam.

Selbst gehostete Benutzer müssen für die Nutzung der Open-Source-Version keine Plattformgebühren zahlen, sondern nur die Kosten für LLM-API-Aufrufe. Für die kommerzielle Nutzung ist eine Kontaktaufnahme mit dem Team erforderlich, um eine Genehmigung einzuholen (die Open-Source-Lizenz lautet CC BY-NC-ND 4.0, unbefugte kommerzielle Nutzung sowie Modifikationen und Derivate sind verboten).

Anwendungsszenarien

• Bildung und Unterricht: Lehrer geben Wissenspunkte wie „Satz des Pythagoras“ oder „Zellmitose“ ein und generieren automatisch Unterrichtsanimationen, um die Erklärungen im Klassenzimmer zu unterstützen. Im Vergleich zu statischem PPT kann die animierte Wissensdarstellung die Verständniseffizienz der Schüler um 30–50 % verbessern (Daten aus dem Bereich der Bildungsforschung), und Lehrer müssen nicht über Fähigkeiten in der Animationsproduktion verfügen. Naturwissenschaftliche, ingenieurwissenschaftliche und geisteswissenschaftliche Kurse, die für die Stufen K12 bis höhere Bildung geeignet sind.
• Erstellung populärwissenschaftlicher Inhalte: Populärwissenschaftliche Blogger geben wissenschaftliche Konzepte wie „Quantenverschränkung“ oder „CRISPR-Genbearbeitung“ ein und erstellen schnell erklärende Animationen für kurze Videos oder die Verbreitung in sozialen Medien. Dank der automatisch generierten zweisprachigen Erzählung eignet sich Fogsight hervorragend für Szenarien zur Erstellung zweisprachiger Inhalte auf Chinesisch und Englisch.
• Unternehmensschulung und Wissensaustausch: Unternehmenstrainer geben Managementkonzepte wie „SWOT-Analyse“ oder „AARRR-Trichtermodell“ ein, um standardisierte Schulungsanimationen für die interne Wissensdatenbank oder den Austausch von Demonstrationen zu erstellen. Animierte Formate sind einfacher zu pflegen und zu aktualisieren als aufgezeichnete Live-Schulungsvideos – wenn Wissen aktualisiert wird, muss es lediglich neu generiert und nicht neu aufgezeichnet werden.
• Akademische Demonstration und Verteidigung von Abschlussarbeiten: Doktoranden und Wissenschaftler geben zentrale Forschungskonzepte ein (z. B. „Transformer-Aufmerksamkeitsmechanismus“) und erstellen Konzeptanimationen zur Einbettung in Präsentationen oder ergänzende Materialien für Abschlussarbeiten. Animierte Konzepterklärungen in wissenschaftlichen Berichten können das Verständnis komplexer Theorien durch Gutachter erheblich verbessern.
• Product Concept Proof (MVP): Unternehmer oder Produktmanager geben das Kernkonzept des Produkts ein und erstellen Konzeptanimationen für die frühe Prototypendarstellung oder Investorenkommunikation, wodurch eine kostenintensive Auslagerung der Videoproduktion während der Konzeptnachweisphase vermieden wird.

Anwendbare Personen

• Pädagogen (Lehrer/Professoren/Trainer): Sie müssen abstrakte Wissenspunkte visualisieren, um den Lehreffekt von Präsenz- oder Online-Kursen zu verbessern. Der Null-Barriere-Betrieb von Fogsight macht es ideal für technisch nicht versierte Lehrkräfte. Nicht für Grenzen geeignet: Wenn extrem hochwertige oder traditionell handgezeichnete Animationen erforderlich sind (z. B. Kunstkurse), ist die visuelle Stileinheitlichkeit der aktuellen LLM-Anordnung begrenzt.
• Wissenschaftler und Self-Media-Leute: Um kurze Wissensvideos für die Öffentlichkeit zu produzieren, ist es notwendig, erklärende Animationsinhalte stapelweise und effizient zu produzieren. Der kostenlose Plan generiert 5 Mal am Tag, um grundsätzlich tägliche Updates zu erhalten. Nicht für Grenzen geeignet: Für kurze Videotypen, die reale Auftritte oder eine Mischung aus realem Filmmaterial erfordern, generiert Fogsight nur reine Animationen.
• Open-Source-Enthusiasten und Technologieentwickler: Entwickler, die sich Gedanken über die Kombination von KI-Agent und Codegenerierung machen, können Sekundärentwicklungen auf Basis des Open-Source-Codes von Fogsight durchführen und dessen Animationsorchestrierungsfunktionen in ihre eigenen Projekte oder Arbeitsabläufe integrieren. Voraussetzungen: Erfahrung in Python und LLM API ist erforderlich.
• Studenten und Selbstlerner: Verwandeln Sie schwierige Konzepte beim Lernen in Animationen, um das Verständnis zu erleichtern, besonders geeignet für visuelle Lernende. Die selbst gehostete Version kostet null (erfordert nur einen API-Schlüssel) und eignet sich daher für Studenten mit kleinem Budget.
• Corporate Training and Knowledge Management Team: Es wird eine standardisierte und wiederverwendbare Schulungsmaterialbibliothek benötigt. Durch die selbst gehostete Bereitstellung kann es im Unternehmensintranet ausgeführt werden, um das Risiko einer externen Datenübertragung zu vermeiden. Nicht für Grenzen geeignet: Szenarien, die hochgradig angepasste visuelle Markenwerte erfordern (strenge Spezifikationen für Enterprise VI). Die aktuelle Version unterstützt keine benutzerdefinierten Markenfarbpaletten und Schriftsysteme.

Zusammenfassung und Ausblick

Fogsight verfolgt die Kernphilosophie „Konzepte als Bilder“ und kombiniert die semantischen Verständnisfähigkeiten von LLM mit der Technologie zur Generierung von Animationscode, um den kürzesten Weg von abstrakten Konzepten zu konkreten Animationen zu bieten. Seine Open-Source-Eigenschaften, die Kompatibilität mit mehreren Modellen und der LUI-Interaktionsmodus verleihen ihm eine einzigartige Produktpositionierung in den Bereichen der Popularisierung von Bildungswissenschaften und der Wissensvisualisierung – es konkurriert nicht direkt mit allgemeinen Tools zur Videogenerierung (wie Pika, Runway), sondern eröffnet das vertikale Szenario der „Wissensanimation“.

Aktuelle Einschränkungen und Unsicherheiten:

• Begrenzte Vielfalt an Animationsstilen: Bei den von der aktuellen Version generierten Animationen handelt es sich hauptsächlich um Erklärungen im Infografik-Stil mit einem hohen Maß an Einheitlichkeit im visuellen Stil und einem Mangel an realistischen/künstlerischen Stiloptionen.
• Der MP4-Videoexport basiert auf der Bildschirmaufzeichnung im Browser und das Erlebnis ist nicht flüssig genug. Der Beamte entwickelt native Videoexportfunktionen.
• Die Qualität der Choreografie hängt von den LLM-Fähigkeiten ab: Bei Verwendung schwächerer Modelle (z. B. des Standardmodells der kostenlosen Version) können die narrative Logik und die visuelle Präsentation der Animation verzerrt sein.
• Open-Source-Lizenzbeschränkungen: CC BY-NC-ND 4.0 verbietet die kommerzielle Nutzung sowie Modifikation und Derivate. Enterprise-Nutzer müssen für die kommerzielle Nutzung eine gesonderte Berechtigung einholen.
• Derzeit gibt es keine offizielle mobile Anwendung und alle Interaktionen basieren auf Webbrowsern.

Risikobewertung der Übernahme/Einführung: Einzelne Benutzer und Lehrkräfte können mit dem kostenlosen Plan oder der selbst gehosteten Version zu minimalen Kosten beginnen. Bevor Unternehmen die Einführung in Betracht ziehen, müssen sie Folgendes bestätigen: (1) Ob der kommerzielle Autorisierungspfad unter der CC BY-NC-ND 4.0-Lizenz klar ist; (2) Wenn es sich bei den generierten Animationsinhalten um vertrauliche Unternehmensinformationen handelt, ob die Daten zur Übertragung über die LLM-API akzeptiert werden; Wenn eine Datenlokalisierung erforderlich ist, kann das selbstgehostete Modell dieses Risiko vermeiden, muss jedoch den LLM-API-Schlüssel und die Infrastruktur selbst verwalten. Es wird empfohlen, zunächst den SaaS Free-Plan zu verwenden, um die Übereinstimmung zwischen dem Produkt und dem Szenario zu überprüfen und dann zu entscheiden, ob eine selbst gehostete oder kommerziell autorisierte Bereitstellungslösung übernommen werden soll.

Verwandte Tools: runway, pika

Versionsinfo

• öffentliche Version ：Unterstützt die automatische Generierung vom Konzepttext bis zur vollständigen Animation, einschließlich LLM-Orchestrierungs-Engine, mehrstufiger Optimierung der Sprachbenutzeroberfläche (LUI), Kompatibilität mit mehreren Modellen (GPT/Gemini/OpenRouter) und HTML-Export. Einen offiziellen genauen Termin gibt es noch nicht. （~2025-12）
• frühe Vorschau ：Die erste lauffähige Version unterstützt den Konvertierungslink von Grundkonzepten zu Animationen und ist nur mit OpenAI GPT kompatibel. Einen offiziellen genauen Termin gibt es noch nicht. （~2025-09）