Haze项目在Android 9上的渐进式模糊效果问题分析与解决方案
2025-07-10 07:42:33作者:凤尚柏Louis
问题背景
Haze是一个为Android平台设计的视觉效果库,它能够为应用界面添加各种高级视觉效果,如模糊、噪点和渐变色等。在最新的1.6.0-beta01版本中,开发者发现了一些与渐进式模糊效果相关的问题,特别是在Android 9设备上的表现与Android 13设备不一致。
核心问题分析
1. 噪点粒子缩放问题
在Android 13设备上,当使用自动输入缩放(auto inputScale)时,噪点效果会随着缩放比例变化,导致噪点粒子看起来被放大。这实际上是一个渲染逻辑上的缺陷,噪点粒子应该保持其原始大小,而不应受到缩放的影响。
2. 渐进式模糊效果在Android 9上的异常表现
开发者报告称,在Android 9设备上,使用HazeProgressive.verticalGradient配置的渐进式模糊效果无法正常工作,而在Android 13上表现正常。具体表现为:
- 垂直渐变方向被错误地处理为水平方向
- 模糊区域的位置和强度不符合预期
- 整体视觉效果与设计意图不符
技术原理探究
Haze库在不同Android版本上采用了不同的实现策略:
- Android 12及以上版本:直接使用平台提供的原生模糊效果和渐进式渲染能力
- Android 12以下版本:通过遮罩(mask)技术模拟渐进式效果
当同时设置progressive和mask属性时,Haze会优先使用progressive配置。在旧版Android上,progressive效果会被转换为等效的mask实现。
解决方案
项目维护者在1.6.0-beta02版本中修复了这些问题:
- 噪点缩放问题:通过调整噪点渲染逻辑,确保噪点粒子大小不受整体缩放影响
- 渐进式模糊兼容性问题:优化了在旧版Android上的遮罩转换算法,确保垂直渐变方向正确保持
最佳实践建议
- 版本适配:对于Android 12以下设备,建议仅使用mask属性而非progressive,以获得更稳定的表现
- 效果测试:在所有目标Android版本上测试Haze效果,特别是渐变方向等细节
- 属性组合:避免同时设置progressive和mask属性,除非明确了解其优先级规则
总结
Haze库为Android应用提供了强大的视觉效果能力,但在跨版本兼容性方面仍需注意。通过理解其内部实现机制和版本差异,开发者可以更好地利用这些效果,同时避免兼容性问题。随着1.6.0-beta02版本的发布,这些问题已得到有效解决,开发者可以更自信地在各种Android版本上应用Haze效果。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217