MTTransitions 使用指南
2024-08-28 10:31:39作者:伍希望
项目介绍
MTTransitions 是一个基于 Swift 的过渡动画库,旨在为 iOS 应用程序提供丰富的视图控制器转场和图像过渡效果。这个项目从 GL-Transitions 迁移到 Metal 技术,支持超过76种不同的过渡效果,包括图片之间的转换、UIView 转换、UIViewController 的 push 和 present 动画,以及视频合并时的过渡效果。适用于希望在应用中增添视觉吸引力和流畅用户体验的开发者。
主要特性
- 多种过渡效果:涵盖了从 Angular 到 Zoom In Circles 等一系列创意转换。
- 平台兼容性:需要 iOS 10.0+,Xcode 11.0+,Swift 5.0+。
- 灵活性:可应用于图像、视图和视频的过渡。
- 易于集成:通过 CocoaPods 快速添加到你的项目中。
项目快速启动
首先,确保你的开发环境满足上述系统需求。接下来,将 MTTransitions 添加到你的项目里:
安装
通过 CocoaPods 安装非常便捷,在你的 Podfile 中添加以下行:
pod 'MTTransitions'
然后运行 pod install 来安装依赖。
基本使用
图像过渡示例
在你的代码中导入 MTTransitions 模块,并创建一个过渡实例:
import MTTransitions
let bounceTransition = MTBounceTransition()
bounceTransition.inputImage = <fromImage>
bounceTransition.destImage = <toImage>
// 更新显示的图像以看到过渡效果
imageView.image = bounceTransition.outputImage
视图控制器过渡
让你的 UIViewController 遵守 UIViewControllerTransitioningDelegate 协议:
extension YourViewController: UIViewControllerTransitioningDelegate {
func animationController(forDismissed dismissed: UIViewController) -> UIViewControllerAnimatedTransitioning? {
let perlinTransition = MTPerlinTransition()
return perlinTransition
}
func animationController(forPresented presented: UIViewController, presenting: UIViewController, source: UIViewController) -> UIViewControllerAnimatedTransitioning? {
let perlinTransition = MTPerlinTransition()
return perlinTransition
}
}
并设置代理:
yourSegue.destination.transitioningDelegate = self
应用案例和最佳实践
在实际应用中,MTTransitions 可用于增强应用程序内的导航体验。例如,在切换视图控制器时使用 MTSwirlTransition 可以让界面交互更加生动。最佳实践是选择符合应用风格的过渡效果,避免过度使用导致用户分散注意力。
let swirlTransition = MTSwirlTransition()
swirlTransition.duration = 0.5
navigationController?.pushViewController(nextVC, animated: {
let transitionContext = transitionContext as! UITransitionContext
transitionContext.completeTransition(!transitionContext.transitionWasCancelled)
})
典型生态项目
虽然该项目自身即是生态系统的核心,但开发者可以结合其他UI/UX框架和设计模式(如 MVVM、UIKit Extensions)来构建更复杂且互动性强的应用场景。通过自定义效果或结合其他动画库,可以创造出独一无二的用户体验。
以上就是关于如何开始使用 MTTransitions 的简明教程。深入探索和实践将帮助你发掘更多创意应用,为你的iOS应用带来独特魅力。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
8
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++
654
279
暂无简介
Dart
640
147
Ascend Extension for PyTorch
Python
202
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
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提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100