Keyguard-App项目Material3 1.2版本更新:组件升级与基于Tone的表面系统实现
2025-07-09 11:46:49作者:廉彬冶Miranda
背景概述
Material Design作为现代UI设计的重要规范,其3.0版本(Material3)带来了显著的视觉和交互革新。Keyguard-App项目近期完成了向Material3 1.2版本的迁移,重点实现了组件更新和基于Tone的表面颜色系统升级。
核心更新内容
1. 组件体系升级
新版本对以下核心组件进行了功能增强:
- 导航栏组件:采用新的高度和阴影规范
- 按钮系统:支持动态形状变化
- 卡片组件:优化了边缘处理和内部间距
- 文本字段:改进标签动画和错误状态表现
2. Tone-Based表面系统
Material3 1.2引入了基于色调(Tone)的表面颜色方案:
- 动态颜色适配:根据主色调自动生成表面、背景等衍生颜色
- 对比度优化:确保不同色调下文本可读性
- 高程层次:通过色调变化表现组件层级关系
技术实现要点
颜色系统重构
项目采用新的ColorScheme构建方式:
val dynamicColorScheme = when {
Build.VERSION.SDK_INT >= Build.VERSION_CODES.S -> {
dynamicDarkColorScheme(context)
}
else -> darkColorScheme(...)
}
组件样式统一
通过定义可复用的样式资源,确保所有组件遵循新的设计规范:
- 形状系统:统一圆角半径和裁剪方式
- 动效曲线:采用标准缓动函数
- 交互状态:规范按压、悬停等状态的视觉反馈
兼容性处理
针对不同Android版本的特殊处理:
- API 31+:使用动态颜色系统
- 旧版本:回退到预设调色板
- 夜间模式:完整支持Material3的动态主题切换
实际应用效果
更新后的界面呈现以下改进:
- 视觉层次更加清晰
- 交互反馈更加自然
- 主题切换更加流畅
- 可访问性显著提升
总结
Keyguard-App通过本次Material3 1.2的升级,不仅跟进了最新的设计语言,更重要的是建立了更加灵活、可维护的UI系统框架。基于Tone的颜色方案为未来的主题定制打下了良好基础,而标准化组件的采用则显著提升了开发效率和界面一致性。这种架构演进对于任何追求现代UI体验的Android应用都具有参考价值。
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
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