Material Motion Direct 指南
Material Motion Direct 是一个专为帮助动效设计师向工程师提供清晰、精准的动效指导而设计的工具。随着应用中动效设计的重要性日益增长,建立一套标准来沟通设计意图变得至关重要。本指南旨在详细介绍该工具的核心组件,以及如何有效地设置和使用它。
1. 项目目录结构及介绍
Material Motion Direct 的结构布局确保了代码组织性和可维护性。以下是其关键的目录部分:
-
app: 包含应用程序的主要逻辑和入口点。yaml: 存放可能的应用配置文件。ts: 类型脚本源码,涉及动态配置相关逻辑。
-
config_sample.yaml: 示例配置文件,引导用户创建自己的配置。 -
src: 主要的源代码存放地,包含核心功能实现。 -
templates: 任何模板文件,如果项目涉及前端展示或邮件模版等。 -
test: 单元测试和集成测试所在目录。 -
third_party: 第三方库或者依赖的集中位置。 -
tutorial: 可能包含的教学或引导材料。 -
标准的Git忽略文件(
.gitignore)、ESLint配置(.eslintrc.json)、Prettier配置(.prettierrc.json)以及授权文件(AUTHORS,LICENSE)等常规管理文件。
2. 项目的启动文件介绍
启动过程主要通过命令行操作。尽管具体的启动文件不直接作为一个单独的文件被提及,但基于Node.js环境,通常有一个主入口文件(如在app/main.py,虽然命名可能有误,因为Python脚本在Node.js项目中不太常见,这里可能是概念上的示例)。实际操作中,使用npm run start命令会启动服务器,背后可能调用了app/main.js这样的脚本,这是常见的Node.js服务启动方式。
3. 项目的配置文件介绍
config_sample.yaml和app/ts/config_sample.ts: 这些是配置模板文件,用于引导用户如何设置项目的具体配置。对于大部分基本使用场景,用户只需将config_sample.yaml重命名为config.yaml并按需填写。如果有更复杂的TypeScript配置需求,则应相应编辑config.ts。配置项可能包括但不限于应用运行环境(如staging和production域名),这些配置让开发者能够区分不同环境下的行为,确保部署正确无误。
配置使用步骤:
- 复制
config_sample.yaml为config.yaml。 - 若有TypeScript配置需求,处理
app/ts/config_sample.ts。 - 修改
window.__directConfig.stagingDomain和window.__directConfig.productionDomain,如果计划使用到生产与测试环境。 - 对于不需要特定环境配置的用户,保持环境相关字段为空字符串即可。
遵循上述指南,您应该能够顺利理解和配置Material Motion Direct项目,进一步探索并利用它来优化动效设计与工程实施之间的沟通流程。
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