图中图(Picture-in-Picture, PiP) - 让视频体验更自由!
2024-05-21 02:30:36作者:史锋燃Gardner
项目简介
在快速发展的Web技术世界中,Picture-in-Picture(简称PiP)是一个创新的开源项目,它为现代浏览器带来了一种新的视频观看体验。该规范旨在提供API,允许网站创建一个浮动的视频窗口,在不影响用户浏览其他网页或桌面应用的同时,持续播放视频。
技术分析
Picture-in-Picture项目基于W3C标准进行开发,支持Chrome、Firefox和Safari等主流浏览器。通过其提供的API,开发者可以轻松实现将视频置于屏幕一角,即使用户在进行其他操作时也能保持视频播放,提高了多任务处理的便捷性。项目的测试覆盖率广泛,可确保在不同平台上的稳定性和兼容性。
查看Web Platform Tests状态,可以看到各浏览器对PiP API的支持情况:
此外,项目还提供了详细的解释器文档,详尽阐述了设计思路、需求以及可扩展的应用场景。
应用场景
Picture-in-Picture技术的应用范围广泛:
- 视频学习:用户可以在观看在线课程的同时做笔记或查阅相关资料。
- 娱乐休闲:玩游戏、阅读或使用其他应用时,视频可作为背景娱乐继续播放。
- 工作协同:在会议或协作过程中,无需暂停共享屏幕即可观看相关教程或参考材料。
- 多媒体直播:体育赛事、音乐会等直播事件,用户可以随时切换到其他任务,但不会错过任何精彩瞬间。
项目特点
- 易用性:简单直观的API接口使得集成到现有网站中非常方便。
- 兼容性:全面支持主流浏览器,提供一致的用户体验。
- 沉浸式体验:无论用户如何切换或浏览,视频始终保持可见,增强多任务处理能力。
- 开放源码:作为一个开放项目,社区驱动的改进和更新确保了项目持续进化。
通过Picture-in-Picture,我们可以期待一个更加智能和自由的多媒体互联网,让视频观看不再局限于单一的全屏模式,而是真正融入到用户的日常生活和工作中。无论是开发者还是用户,都值得体验这一革新性的技术带来的便利。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 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 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Python Django图书借阅管理系统:高效智能的图书馆管理解决方案 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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