Next.js Notion Starter Kit 项目中的社交图片生成优化方案
Next.js Notion Starter Kit 是一个基于Next.js和Notion API的快速建站工具,它允许开发者轻松地将Notion页面转化为功能完善的网站。在最新版本中,项目引入了一个社交图片生成功能,用于自动为页面创建分享时使用的预览图。
问题背景
在Vercel免费版部署环境下,项目中的社交图片生成功能遇到了一个关键限制。该功能通过Edge Function实现,但生成的函数体积超过了Vercel免费账户1MB的限制,达到了1.11MB。这主要是由于项目中同时打包了Inter字体的半粗体(interSemiBoldFont)和常规体(interRegularFont)两种字体文件所致。
技术分析
Edge Function是Vercel提供的一种轻量级无服务器函数,运行在全球分布的边缘节点上,能够快速响应用户请求。免费账户对这类函数有严格的体积限制,主要是为了确保边缘节点的资源能够高效利用。
在社交图片生成场景中,字体文件通常是函数体积的主要贡献者。Inter字体是一个流行的开源字体家族,包含多种字重(weight)变体。项目中同时引入两种字重变体确实会显著增加最终的打包体积。
解决方案
经过技术评估,项目维护者采取了以下优化措施:
-
精简字体使用:移除了常规体(interRegularFont)的引入,仅保留半粗体(interSemiBoldFont)。在大多数社交图片场景中,标题和关键信息使用粗体字已经足够满足视觉需求。
-
字体优化考虑:虽然也可以考虑使用字体子集化技术来减小字体文件体积,但这种方法会增加构建复杂度。在当前阶段,精简字体使用是最直接有效的解决方案。
实施效果
这一变更成功将Edge Function的体积控制在1MB的限制内,同时保持了社交图片的基本功能和视觉效果。对于大多数用户来说,仅使用单一字重的字体并不会明显影响生成的图片质量,特别是在主要显示标题和简短描述的社交分享场景中。
最佳实践建议
对于使用Next.js Notion Starter Kit的开发者,如果遇到类似限制,可以考虑:
- 评估实际需求,确定是否真的需要多种字重
- 对于必须使用多种字体的场景,可以考虑按需加载或使用更轻量级的字体替代方案
- 定期检查依赖项的更新,有时新版本可能已经进行了优化
这一优化案例展示了在实际项目中如何平衡功能需求和平台限制,通过合理的取舍实现最佳的用户体验。
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