探索Sketch设计新维度:Gif.me 插件
2024-05-23 23:56:34作者:幸俭卉

在设计领域中寻找创新和趣味性,Gif.me for Sketch是一个打破常规的开源插件,它允许你在Sketch文件中嵌入动态GIF和视频,为你的作品注入生动与活力。
项目介绍
Gif.me for Sketch简化了在设计稿中添加动画内容的过程。只需几步简单操作,你就可以让静止的形状层瞬间变为动态展示,无论是在草图设计阶段还是最终演示,都能带来出乎意料的效果。这款插件不仅支持标准GIF格式,还兼容各种由ffmpeg支持的视频格式。
项目技术分析
Gif.me插件的技术核心在于利用Sketch的强大图像填充功能。当导入视频时,视频会被分割成帧(默认25帧每秒),然后快速更新选定形状层的填充,以创建流畅的动画效果。这意味着你可以像处理普通图层一样,对动态内容进行矢量编辑,例如添加文字或应用特殊效果。
项目及技术应用场景
- 设计演示: 让概念更直观地传达给团队或客户,增加交互性和视觉吸引力。
- UI动效预览: 在Sketch中直接预览动画效果,无需额外工具。
- 教学材料制作: 动态示例有助于解释复杂的界面行为或设计原则。
- 创意设计: 创造出有趣的视觉元素,如动态纹理效果的文字。
项目特点
- 简便安装: 通过Homebrew和Sketch插件管理器轻松完成安装。
- 多格式支持: 支持GIF、MP4等多种视频格式。
- 嵌入式存储: 视频作为Sketch文件的一部分保存,方便整体移动和分享。
- 兼容性: 即使未安装插件,仍能查看冻结帧,不影响文件操作。
- 灵活性: 可将动画应用于现有形状,甚至文本层,实现独特的视觉效果。
通过Gif.me,设计师可以更自由地探索和实验动态内容在设计中的可能性,让每一个Sketch文件都变得更加生动有趣。现在就下载并尝试这个创新工具,让你的设计工作充满无限乐趣吧!
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
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++
648
265
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
275
97
暂无简介
Dart
623
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
380
3.43 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
621
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