How I animate 3Blue1Brown | A Manim demo with Ben Sparks

My name is Grant Sanderson. Videos here cover a variety of topics in math, or adjacent fields like physics and CS, all with an emphasis on visualizing the core ideas. The goal is to use animation to help elucidate and motivate otherwise tricky topics, and for difficult problems to be made simple with changes in perspective.

For more information, other projects, FAQs, and inquiries see the website: https://www.3blue1brown.com

3Blue1Brown

3Blue1Brown 채널에서 사용하는 애니메이션 도구인 Manim의 작동 방식과 제작 과정이 소개됩니다.

Manim은 맞춤형 파이썬 라이브러리로, 벤 스팍스와 함께 Lorenz Attractor를 애니메이션으로 구현하는 과정이 시연됩니다.

코드 작성, 시각적 출력 확인, 인터랙티브 셸 사용 등 Manim을 활용한 애니메이션 제작 워크플로우가 상세히 설명됩니다.

💡 Manim 소개: 3Blue1Brown 애니메이션의 핵심

3Blue1Brown 채널에서 가장 흔하게 받는 질문은 애니메이션 제작에 어떤 도구를 사용하는가입니다. 간단히 말해, **직접 작성한 Python 라이브러리인 Manim을 사용**합니다. Manim은 사용자 정의가 용이하고 코드를 통해 제어할 수 있다는 장점이 있습니다.

이번 영상에서는 Manim이 무엇인지, 그리고 **Ben Sparks와의 협업을 통해 Manim을 어떻게 활용하는지**를 보여줍니다. 이를 통해 Manim 사용법과 워크플로우에 대한 이해를 돕고자 합니다.

👨‍💻 Manim의 두 가지 버전: 커뮤니티 버전 vs. 개인 버전

Manim에는 두 가지 버전이 존재합니다. 초기 버전은 채널의 역사와 함께 발전해왔으며, 수학적 변환을 시각화하는 데 사용되었습니다. 이후 **코드 공개와 오픈 소스화**가 이루어졌지만, 유지 관리에 어려움이 있었습니다.

이에 Manim 커뮤니티 버전이 등장하여 더욱 강력한 도구로 발전했습니다. **Manim 커뮤니티 버전은 개선된 문서와 테스트, 활발한 이슈 관리**를 제공합니다. 일반적으로는 커뮤니티 버전을 추천하지만, 개인적으로는 상호 작용성과 성능을 개선한 개인 버전을 사용하고 있습니다.

✍️ Manim을 활용한 "Hello World" 예제

Manim을 사용한 "Hello World" 예제를 통해 기본적인 사용법을 알아봅니다. **Python 코드를 사용하여 화면에 원, 사각형 등의 객체를 추가**하고, 이를 조작하는 방법을 보여줍니다.

Sublime Text와 같은 텍스트 편집기를 사용하여 코드를 작성하고, **Python 터미널을 통해 실시간으로 장면을 제어**할 수 있습니다. 이는 시각적인 결과를 즉각적으로 확인하면서 코드를 수정할 수 있는 효율적인 워크플로우를 제공합니다.

코드의 일부분만 선택하여 실행하고 싶을 때, Manim은 **"checkpoint paste"라는 기능을 통해 장면의 상태를 캐싱**하여 코드를 실행하기 전 상태로 되돌립니다. 이는 Jupyter 노트북과 유사한 방식으로 작동하며, 텍스트 파일과 노트북의 장점을 결합한 형태입니다.

Manim에서는 **`play` 함수를 사용하여 애니메이션 효과를 적용**할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트가 쓰여지는 듯한 효과나 객체가 변환되는 효과를 쉽게 구현할 수 있습니다. Manim의 철학은 "어떤 것이든 다른 것으로 변환될 수 있다"는 것입니다.

Manim에서는 **다양한 스무딩 함수를 통해 애니메이션의 움직임을 부드럽게** 만들 수 있습니다. 예를 들어, `smooth` 함수를 사용하면 자연스러운 움직임을 구현할 수 있으며, `linear` 함수를 사용하면 각진 움직임을 표현할 수 있습니다.

🧲 Lorenz Attractor 애니메이션 제작 과정

Lorenz Attractor는 혼돈 이론의 중요한 개념으로, Manim을 사용하여 시각적으로 표현할 수 있습니다. **미분 방정식을 통해 3차원 공간에서 점이 어떻게 변화하는지**를 보여주는 것이 핵심입니다.

Lorenz Attractor 애니메이션 제작 시, **ChatGPT를 활용하여 초기 코드를 생성**했습니다. SciPy 라이브러리의 `solve_ivp` 함수를 사용하여 미분 방정식의 해를 구하고, 이를 Manim에서 시각화하는 방식으로 진행했습니다.

Lorenz Attractor의 초기 조건에 작은 변화를 주어 **카오스 현상을 시각적으로 표현**할 수 있습니다. 초기에는 유사하게 움직이던 점들이 시간이 지남에 따라 완전히 다른 경로를 보이는 것을 통해 혼돈 이론의 핵심 개념을 설명합니다.

애니메이션 효과를 더욱 강조하기 위해 **점들이 움직이는 궤적에 꼬리(trail)를 추가**하고, 꼬리가 시간이 지남에 따라 사라지도록 설정할 수 있습니다. 이를 통해 점들의 움직임을 더욱 부드럽고 시각적으로 흥미롭게 표현할 수 있습니다.

Manim을 사용하여 애니메이션을 제작하는 과정은 다음과 같습니다. 먼저, **Python 코드를 작성하여 장면을 구성**합니다. 그 다음, Manim 명령어를 사용하여 코드를 실행하고, MP4 파일로 렌더링합니다.

과거에는 명령줄에서 Manim을 실행하는 방식이 일반적이었지만, **현재는 상호 작용적인 셸 버전을 사용하여 코드를 실시간으로 확인**하면서 작업할 수 있습니다. 이는 작업 효율성을 크게 향상시키는 요소입니다.

**LaTeX 객체를 사용하여 수학 방정식을 화면에 추가**할 수 있습니다. MathPix와 같은 도구를 사용하면 이미지를 LaTeX 코드로 변환하여 Manim에서 활용할 수 있습니다. 또한, 텍스트의 특정 부분을 강조하거나 색상을 변경하는 등의 효과를 쉽게 적용할 수 있습니다.

Manim에는 다양한 예제 장면이 포함되어 있어, **초보자도 쉽게 시작**할 수 있습니다. 이러한 예제들을 통해 Manim의 다양한 기능과 사용법을 익힐 수 있습니다. 모든 비디오에 사용된 코드는 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다.

텍스트 편집기의 자동 완성 기능을 활용하면 Manim 함수를 쉽게 찾을 수 있습니다. 또한, **GitHub Copilot과 같은 코드 자동 완성 도구를 사용**하여 코드를 더욱 빠르게 작성할 수 있습니다.

Manim은 코딩 경험이 풍부한 사람에게는 매우 유용한 도구이지만, 초보자에게는 진입 장벽이 있을 수 있습니다. 하지만 **다양한 예제와 커뮤니티의 도움을 통해 쉽게 극복**할 수 있습니다.

마님 소개 및 동영상 제작 목적

3Blue1Brown의 애니메이션 소프트웨어에 대해 가장 자주 묻는 질문에 대한 답변입니다.

소프트웨어인 Manim은 3Blue1Brown의 요구 사항에 맞게 프로그래밍 방식으로 제작된 맞춤형 Python 라이브러리입니다.

이 동영상은 Manim의 사용법과 워크플로우를 설명하는 비하인드 스토리를 소개하는 것을 목표로 합니다.

이 동영상에는 넘버파일 동영상으로 유명한 벤 스파크스가 마님에 대해 이야기하는 내용이 담겨 있습니다.

원본 버전과 커뮤니티 버전이라는 두 가지 Manim 버전이 존재한다는 점이 강조됩니다.

오리지널 Manim의 개발은 크리에이터의 학부 시절 개인 프로젝트로 시작하여 채널의 역사와 얽혀 있습니다.

제작자는 오픈소스 프로젝트를 효과적으로 관리할 역량이 부족하여 커뮤니티의 참여를 이끌어내지 못했습니다.

원본의 포크 버전인 Manim 커뮤니티 버전은 이슈 해결, 풀 리퀘스트, 테스트 및 문서화에 중점을 둡니다.

데모에서는 제작자 버전을 사용하지만 더 나은 문서와 테스트를 위해 커뮤니티 버전을 사용하는 것이 좋습니다.

마님 워크플로 데모: 헬로 월드 예시

Sublime Text를 텍스트 편집기로 사용하는 Python의 "Hello World" 예제가 나와 있습니다.

씬은 파이썬의 클래스로, 렌더링 코드가 포함된 `construct` 메서드가 있습니다.

Python 터미널은 씬과 상호작용하여 실시간으로 조정하고 테스트할 수 있습니다.

키보드 단축키를 사용하면 워크플로우가 간소화되어 빠른 테스트와 즉각적인 시각적 피드백이 가능합니다.

더 큰 장면에 대해 논의하면서 코드의 길이에도 불구하고 모든 코드를 한 곳에 보관할 때의 이점을 강조합니다.

'체크포인트 붙여넣기' 기능을 사용하면 코드의 특정 섹션을 실행하여 이전 장면 상태로 되돌려 테스트할 수 있습니다.

워크플로를 Jupyter 노트북과 비교하여 장면 제작에 단일 텍스트 파일을 사용할 때의 장점을 강조합니다.

카오스 이론의 도형인 로렌츠 인력이 소개되며, 3D 미분 방정식의 결과로 설명됩니다.

ChatGPT는 SciPy의 `solve_ivp` 함수를 사용하여 로렌츠 방정식을 풀기 위한 Python 함수를 생성하는 데 사용됩니다.

초기 조건을 테스트하고 결과 포인트를 사용하여 Manim의 함수를 사용하여 커브를 만듭니다.

곡선 생성이 애니메이션으로 표시되어 시간 경과에 따른 시스템의 진화를 보여주며 스무딩과 색상을 조정할 수 있습니다.

시스템의 혼란스러운 발산을 설명하기 위해 초기 조건이 약간 다른 여러 곡선이 만들어집니다.

IPython 환경의 전역 변수와 관련된 코딩 버그에 대해 설명하고 해결 방법을 제공합니다.

명령줄 인수를 사용하여 씬을 MP4 파일로 렌더링하는 과정을 시연합니다.

명령줄 기반에서 대화형 셸 기반으로의 워크플로의 진화에 대해 설명합니다.

서브마임 텍스트 스크립트 및 터미널 통합에 대한 설명과 함께 그 과정을 동영상 설명에 문서화하겠다는 약속을 드립니다.

라텍스 객체와 라텍스 변환을 위한 MathPix를 사용하여 장면에 방정식을 추가하는 방법이 표시됩니다.

초보자가 Manim의 기능을 살펴볼 수 있도록 예시 장면을 소개합니다.