解决animation-garden项目中设置页返回动画不连贯问题
在animation-garden项目的开发过程中,团队遇到了一个关于设置页面返回动画不连贯的技术问题。这个问题主要出现在移动设备上,当用户从设置详情页返回到设置列表页时,动画效果出现了明显的断裂感。
问题现象分析
具体表现为:当用户从detailsPane返回到listPane时,detailsPane会立即消失导致屏幕短暂变白,然后才会出现listPane的进入动画。这种视觉上的不连贯给用户带来了不好的体验。
通过代码分析发现,问题根源在于导航状态的变化触发了AnimatedContent的快速动画效果。当返回listPane时,currentDestination.contentKey会变为null(因为没有选中任何设置页),这会触发一个仅200ms的快速动画,导致详情页突然消失。
技术背景
在Compose的导航实现中,list-detail模式是一种常见的UI设计模式。这种模式在平板等大屏设备上通常同时显示列表和详情,而在手机上则需要在两者之间切换。Compose提供了ListDetailPaneScaffold等组件来简化这种模式的实现。
解决方案探索
最初尝试直接移除AnimatedContent组件并不能解决问题,因为currentDestination.contentKey的状态变化仍然存在,这只会让动画效果变得更生硬(snap效果)。
经过深入分析,团队认识到这可能是Compose list detail navigator的一个设计缺陷。正确的解决方案应该是在导航状态变化时保持动画的连贯性,而不是简单地依赖默认的快速动画。
最终解决方案
团队通过调整动画策略和状态管理,实现了更平滑的过渡效果。关键在于:
- 控制导航状态变化的时机,确保动画能够完整执行
- 调整AnimatedContent的动画参数,使其更适合这种导航场景
- 确保在状态变化时UI元素能够保持连贯的视觉呈现
这种解决方案不仅修复了当前的动画问题,也为项目中类似的导航场景提供了参考模式。通过这次问题的解决,团队对Compose的动画和导航机制有了更深入的理解。
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-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