快速上手雾象Fogsight需五步：一、安装Python 3.9或Docker并配置环境；二、在credentials.json中填入Gemini或OpenRouter API密钥；三、运行start_fogsight.py启动服务，访问http://127.0.0.1:8000；四、输入具体主题点击Generate生成首部动画；五、用自然语言指令微调画面、旁白与字幕，最后导出MP4。
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如果您希望快速上手雾象Fogsight这一开源AI动画生成工具，但尚未接触过本地部署或AI内容创作流程，则可能因环境配置、API接入与界面交互等环节产生操作迟滞。以下是实现从零到生成首部动画的实操路径：
一、环境准备与安装
该步骤确保底层运行环境满足Fogsight依赖要求，避免后续启动失败或功能缺失。Python 3.9是硬性版本门槛，低版本将导致模块加载异常；Docker方式可跳过手动依赖管理，适合对命令行不熟悉的新手。
1、访问官网或GitHub仓库（https://github.com/fogsightai/fogsight）下载最新代码压缩包，或使用git clone命令获取源码。
2、确认本地已安装Python 3.9——在终端执行 python –version，若未安装，请前往python.org下载并安装Python 3.9.x（非3.10+，因部分依赖暂不兼容）。
3、若选择Docker方案：安装Docker Desktop后，在项目根目录下执行 docker-compose up -d，服务将在后台自动构建并启动。
4、若选择本地Python方案：进入项目目录，运行 pip install -r requirements.txt 安装全部依赖库。
二、API密钥配置
LLM是Fogsight生成逻辑、旁白与镜头脚本的核心引擎，必须通过有效API密钥连接外部大模型服务；无此配置则系统无法启动生成流程。
1、申请Google Gemini 2.5 API密钥（推荐），或注册OpenRouter账户获取对应模型密钥。
2、在项目根目录找到 credentials.json 文件，用文本编辑器打开。
3、将 “API_KEY”: “此处替换为您的实际密钥” 中的占位符替换为真实密钥字符串。
4、如使用OpenRouter，还需填写 “BASE_URL”: “https://openrouter.ai/api/v1” 并确认模型名称字段与所选模型一致（如 “google/gemini-2.5-pro”）。
三、启动服务与首次访问
该步骤激活后端服务并打开前端创作界面，是连接用户输入与AI生成能力的关键桥梁；默认端口为8000，需确保该端口未被其他程序占用。
1、在项目根目录下执行 python start_fogsight.py 命令（Windows用户请确保使用python而非py）。
2、等待终端输出类似 “Server running on http://127.0.0.1:8000” 的提示信息。
