Niri项目实现窗口级屏幕共享功能的技术解析
2025-06-01 05:27:17作者:余洋婵Anita
屏幕共享是现代桌面环境中常见的功能需求,尤其在远程协作场景中。传统的全屏共享方式虽然实现简单,但在特殊屏幕比例(如超宽屏)下会带来观看者的体验问题。Niri项目近期实现了窗口级屏幕共享功能,为这一场景提供了更优解决方案。
技术背景与需求分析
在桌面环境开发中,屏幕共享通常分为两种粒度:
- 显示器级共享:捕获整个物理显示器的输出
- 窗口级共享:仅捕获特定应用程序窗口的内容
窗口级共享具有显著优势:
- 更适合多显示器或特殊比例屏幕用户
- 共享内容更聚焦,避免无关信息干扰
- 接收方无需处理与自身分辨率不匹配的内容
实现挑战
Niri项目在实现窗口级共享时面临的主要技术挑战包括:
- 窗口动态调整处理:应用程序窗口可能随时改变大小和位置,需要确保共享内容能实时适应这些变化
- 性能优化:相比全屏共享,窗口共享需要更精细的区域选择和内容捕获机制
- 与现有架构集成:需要与项目已有的显示管理系统无缝衔接
技术实现要点
基于项目代码分析,Niri的窗口共享实现主要包含以下关键技术点:
-
窗口内容捕获机制:
- 通过Wayland协议获取窗口表面(surface)内容
- 建立窗口内容与共享管道的连接
-
动态调整处理:
- 监听窗口几何形状变化事件
- 实现内容区域的动态重计算和重采样
-
性能优化措施:
- 采用增量更新策略,仅传输变化区域
- 实现智能帧率控制,平衡流畅度和资源消耗
使用场景与优势
窗口级共享特别适合以下场景:
- 远程演示时,演示者使用超宽屏显示器
- 需要突出特定应用而非整个工作环境
- 对带宽敏感的网络环境
相比传统全屏共享,窗口级方案可以:
- 显著降低传输数据量
- 避免接收方出现黑边或内容变形
- 保护演示者隐私(不共享无关窗口)
未来发展方向
虽然基础功能已经实现,但仍有优化空间:
- 支持选择性共享窗口的特定区域
- 改进动态调整时的视觉平滑度
- 增强与各种桌面门户的兼容性
Niri项目的这一功能实现展示了现代Wayland合成器在精细内容管理方面的能力,为开发者提供了有价值的参考实现。
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
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
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
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++
660
308
🔥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
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
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (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
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878