雾象Fogsight官方入口是https://fogsight.ai/，提供动画生成全流程自动化、对话式语言交互界面（LUI）、本地化部署能力及教育科普深度适配四大核心功能。
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https://fogsight.ai/动画生成全流程自动化
1、用户仅需输入一个抽象概念或具体问题，例如“光合作用”“贝叶斯定理”或“区块链原理”，系统即刻启动智能解析流程，无需任何分镜设计或脚本撰写基础。
2、LLM驱动引擎自动完成从语义理解到镜头拆解的全过程，生成结构清晰的分镜脚本，包含画面逻辑顺序、关键帧描述与节奏节点安排。
3、动画编排引擎同步调用视觉元素库，为每段脚本匹配适配的动态图形、转场方式与色彩风格，确保整体视觉语言统一且富有叙事张力。
4、系统自动生成中英双语旁白文本，并通过语音合成技术输出自然流畅的配音，语调、停顿与内容情绪高度契合，支持导出嵌入字幕的独立视频文件。
交互式语言用户界面（LUI）
1、区别于传统点击式操作界面，雾象采用对话式语言交互模式，用户可随时以自然语句提出修改指令，如“把分子结构图放大并添加旋转效果”。
2、系统实时响应多轮优化请求，在不中断当前创作流程的前提下完成画面细节调整，例如更换背景材质、增减粒子动效、调节文字浮现时序等。
3、所有调整指令均基于语义理解执行，无需记忆特定命令格式，普通用户也能在三次以内对话中精准达成预期视觉效果。
4、LUI支持上下文记忆功能，能识别前后指令间的关联性，例如在提出“增加闪电特效”后继续要求“让闪电只出现在第三幕”，系统准确锁定对应段落执行。
本地化部署与灵活扩展能力
1、项目开源代码完整公开于GitHub平台，提供详细配置文档与Docker一键部署方案，用户可在个人电脑或局域网服务器上离线运行整套系统。
2、支持自定义接入多种大模型API，包括Google Gemini 2.5、OpenRouter聚合接口等，用户可根据实际需求切换底层推理引擎，保障内容生成稳定性。
3、本地运行环境仅需Python 3.9及以上版本，依赖组件自动检测与安装机制大幅降低部署门槛，非技术人员亦可在二十分钟内完成初始化设置。
4、系统预留模型适配接口与视觉资源插槽，允许用户导入自有图形素材库、定制语音音色包或嵌入专业领域术语词典，增强垂直场景适配能力。
教育与科普内容适配深度
1、内置大量跨学科知识模板，覆盖中学物理、大学数学、计算机算法、生命科学等方向，输入“傅里叶变换”即可获得带频谱动态演化的可视化动画。
2、动画逻辑严格遵循教学认知规律，将复杂过程分解为可观察、可暂停、可回溯的微步骤，例如讲解“递归函数”时同步呈现调用栈的逐层展开与收缩过程。
3、支持生成配套教学材料包，除主视频外可一并导出HTML交互页面、静态知识点图解及课堂提问引导语句，便于教师直接嵌入授课流程。
4、已验证案例显示，使用该工具制作的“麦克斯韦方程组”动画在高校电磁学课程中应用后，学生课后概念复述准确率提升约57%，理解延迟显著缩短。
